Estudiante: Modalidad para estudiantes pre-grado universitarios o institutos. Adjuntar foto de carnet vigente o boleta de matrícula.
Estudiante: Modalidad para estudiantes pre-grado universitarios o institutos. Adjuntar foto de carnet vigente o boleta de matrícula.
¡Aprende las herramientas, técnicas, modelos predictivos y prescriptivos para el análisis de datos!
Duración: 06 Sesiones
Modalidad: Transmisión en vivo vía Microsoft Teams
¿Qué aprenderás en el curso?
En nuestro curso de Business Analytics, desde Cero, lograrás:
Entender problemas de negocios para diseñar un modelo analítico
Técnicas de customer analytics para definir el valor hacia el cliente
Diseñar un modelo predictivo considerando las estrategias empresariales
Simular las estrategias empresariales para validar la viabilidad
Identificar oportunidades de mejora para la propuesta de valor de una empresa
Beneficios del curso
Metodología de aprendizaje moderna con casos reales, talleres aplicativos y desarrollo de un proyecto integrador
Actualízate y potencia tus habilidades en corto tiempo
Desarrollo y seguimiento de tu proyecto integrador por tu docente
Cursos online gratuitos con acceso ilimitado para complementar tu aprendizaje
- Introducción: Python fundamentals
- Aprendizaje integral: Power Bi Online y SQL Server Online
- Formación profesional: Habilidades para el empleo
Garantía de aprendizaje: Si durante el programa tienes alguna disconformidad, te reasignaremos a un nuevo inicio
Docente
Gerente de Data y Analítica en GLOBOKAS PERÚ
Licenciada en estadística con MBA en Business Analytics en la Pacífico Business School. Cuenta con más de 8 años de experiencia creando valor junto a distintas áreas de negocio mediante la implementación de casos de uso de data y analytics en diferentes industrias especialmente en Retail, venta directa y salud.
Certificado en Business Analytics a nombre de WE Educación Ejecutiva con 30 horas académicas, avalado por IBM Partner World.
¿Cómo ser un Business Analyst?: Perfil, Rol y Skills
Formación de equipos con Business Analytics
Business Analytics aplicado en Modelos de Negocios
Metodologías aplicadas para proyectos de Business Analytics
Entendimiento de problemas: ¿cómo transformarlo en data?
Caso 1: Desarrollo de Análisis Descriptivo para indentificar Insight
Caso 2: Transformando problemas de negocio en Datos
Taller 1: Definiendo la Problemática de tu Organización
Diseño de Roadmap para Ejecución de Proyecto
Recopilación de Datos con Inteligencia Competitiva
Gestión de la Relación con el Cliente (CRM)
Minería de Datos para Estudio del Cliente
Análisis de riesgos en proyectos de Business Analytics
Caso 1: Cómo crear una estrategia de relación con cliente efectiva
Caso 2: Aplicación de técnicas para análisis de clientes
Taller 2: Construcción de propuesta analítica para estrategias comerciales
Experimientos aplicados en Business Analytics
Modelado predictivo de comportamiento del consumidor
Segmentaciones de clientes comerciales: Clusters y Segmentación
Estrategias comerciales para tipo de cliente
Riesgos en cambio de preferencias de usuario
Caso 1: Formas efectivas de segmentar perfiles de usuario
Caso 2: Análisis de cambios de preferencias en periodos de tiempo
Taller 3: Aplicación de algoritmos para Testeo de hipótesis de negocio
Modelos predictivos para la toma de decisiones
Modelos Analíticos para los negocios: Supervisado y No Supervisado
Principales algoritmos de Clasificación y Regresión
Algoritmos de clasificación: Árboles de Decisión y Random Forest
Caso 1: Elaboración de subconjuntos mediante Clustering
Caso 2: Diseño de un modelo de clasificación para toma de decisiones
Taller 4: Diseño de modelo predictivo para análisis de estrategias
Componentes de una serie de tiempo en estrategias comerciales
Inteligencia Comercial: Cross Selling, CRM, Customer Lifetime Value (CLV).
Previsión de la demanda: Modelos de series de tiempo, y dominio del tiempo o de Box Jenkins
Analytics para pricing: Determinación de la curva de elasticidad de los productos.
Seguimiento a implementación de estrategias comerciales
Caso 1: Técnicas efectivas para el diseño de Experimentos
Caso 2: Diseño de modelos analíticos para previsión de demanda
Taller 5: Simulación de Estrategia comercial con modelos predictivos
Metodología en proyectos aplicado a Business Analytics
Life product Cycle para la toma de decisiones
Creación de maquetas y dashboard de historias a través de datos
Tecnicas de control de riesgos en proyección de negocio
Caso 1: Estrategias comerciales efectivas en Life Product Cycle
Caso 2: Gestión efectiva de riesgos en tu proyecto analítico
Taller 6: Integrando resultados a modelo de negocio
Proyecto Integrador
En este proyecto integrador, podrás diseñar una estrategia comercial para optimizar el valor hacia el cliente. Iniciarás desarrollando un análisis descriptivo. Luego podrás aplicar algoritmos y técnicas de Busines Analytics que te permitirán identificar el valor entregado hacia el usuario. Con ello, lograrás mejorar tu propuesta comercial y presentar los resultados para implementar la estrategia comercial.
Clase Modelo