Programa de Especialización en Data Analytics

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En el nuevo contexto de la revolución tecnológica y digital se ha desencadenado un incremento exponencial de los datos en el mundo, lo cual ha abierto una serie de posibilidades —en las organizaciones— para implementar soluciones analíticas que generen valor en las decisiones del día a día y fortalecer sus ventajas competitivas. En este sentido, solo las compañías data-driven que tengan la capacidad de generar, resguardar y explotar sus datos serán las que logren capitalizarlos en favor del cumplimiento de sus objetivos estratégicos.

El participante de nuestro Programa de Especialización en Data Analytics adquirirá las habilidades y competencias necesarias para la aplicación de métodos y técnicas de visualización y explotación de datos. Comprenderá cómo se gestiona un proyecto de data analytics descriptivo, predictivo o prospectivo; y estará en la capacidad de desarrollar y liderar una estrategia de datos que permita generar insights de valor y la correcta toma de decisiones dentro del marco organizacional.

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Dirigido a

Profesionales, universitarios o técnicos, de diversas carreras como: ingeniería de sistemas, ingeniería industrial, investigación de operaciones, economía, estadística, matemáticas aplicadas, administración, entre otras.
Profesionales con cargo de analistas, responsables, jefes y directivos en áreas de trabajo donde se requiera generar valor implementando proyectos de análisis de datos.

Requisitos

Conocimiento básico de estadística descriptiva y de Power BI.
Manejo de Excel a nivel intermedio.
Tener instalado el software Anaconda (alumnos no-code).
Conocimiento básico de programación en Python o R (alumnos code).

Certificación

Luego de aprobar todos los módulos del programa se te otorgará el certificado de Especialista en Data Analytics, a nombre de la Escuela de Posgrado de la Universidad Continental.

Ventajas diferenciales

Propuesta académica actualizada con utilización de herramientas code y herramientas no-code, de acuerdo a las necesidades del participante.

Plana docente conformada por especialistas con amplio conocimiento y experiencia, que han participado en proyectos de analítica y ciencia de datos en diversos sectores.

Metodología práctica e interactiva, con interacción entre los participantes y el facilitador.

Discusión de casos reales peruanos que permita el entendimiento de cada módulo.

Clases a distancia en tiempo real, con las mejores plataformas virtuales para la educación.

El más completo ecosistema digital para el aprendizaje.

Plana docente

Nuestra plana docente está conformada por especialistas de destacada trayectoria nacional e internacional. Durante el programa tendrás acceso, además, a conferencias magistrales ofrecidas por reconocidos profesionales.

La programación de docentes por asignatura se encuentra sujeta a variación según su disponibilidad, asegurando el nivel equivalente del especialista. El perfil del docente se mantiene y corresponderá al nivel requerido para garantizar la calidad educativa. La lista completa de docentes se encuentra en la página web y se dará a conocer los docentes respectivos al inicio de clases.

Plan de estudios

Módulo I
Fundamentos de analítica de datos

Módulo II
Proyectos de análisis y gestión de datos

Módulo III
Técnicas de análisis descriptivos de datos

Módulo IV
Técnicas y algoritmos predictivos de datos

Módulo V
Técnicas de reconocimiento de patrones y clúster

Módulo VI
Técnicas de optimización

Módulo VII
Algoritmos avanzados de machine learning

Competencias a lograr

Comprender el ciclo de vida de los datos y el valor que generan en las organizaciones.
Desarrollar proyectos de analítica de datos bajo un marco metodológico, identificando el impacto en los procesos de negocio.
Si el alumno no maneja código de programación, conocerá y aplicará técnicas de análisis de datos a nivel descriptivo, predictivo y prospectivo en herramientas no-code.
Si el alumno maneja código de programación, conocerá y aplicará técnicas de análisis de datos a nivel descriptivo, predictivo y prospectivo en herramientas de programación como R y Python.