Business Analytics
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La generación y desarrollo de capacidades analíticas en las organizaciones se ha tornado imprescindible y prioritario durante los últimos años. Las empresas buscan aprovechar al máximo la gran cantidad de datos disponibles y potenciar la estrategia del negocio mediante el uso inteligente de datos. A su vez, los profesionales buscan estar actualizados en su formación y desarrollar pensamiento analítico, teniendo las competencias necesarias para conducir tareas de procesamiento de datos e interpretar los resultados de los análisis.
Este Programa Ejecutivo está orientado a otorgar los conocimientos técnicos fundamentales relacionados con el análisis de datos. Se darán a conocer las principales formas de extracción de la información, el entendimiento del entorno digital moderno y sus implicancias en las áreas de negocio más relevantes. Asimismo, los alumnos aprenderán a visualizar los datos de una forma más eficiente y a configurar las herramientas de Analytics en función a las necesidades concretas de cada negocio. Se enseñará a medir y analizar los datos de índole financiera, comercial, de marketing, logística y otros sectores relevantes dentro de una compañía.
Al finalizar el programa los alumnos estarán en condiciones de armar un tablero de datos inicial sobre un caso de negocio concreto de su ámbito de trabajo y contarán con amplios conocimientos que le permitirán planificar procesos de analytics en sus organizaciones, interactuar en forma fluida con equipos de especialistas o impulsar una carrera profesional especializada en esta materia.
Dirigido a:
Este programa está pensado para profesionales que quieren ir más allá de la teoría y ampliar su nivel de experiencia práctica con herramientas concretas que son ampliamente utilizadas por los profesionales de analytics.
El programa no requiere conocimientos técnicos previos (se sugiere contar con un nivel conceptual introductorio como el contenido en el módulo ‘Managing Analytics’ de esta Diplomatura) y es recomendable para profesionales de distintas disciplinas que estén interesados en adquirir nuevos conocimientos y habilidades en el manejo de herramientas de análisis de datos.
Objetivos
El programa tendrá una orientación fundamentalmente práctica, prevaleciendo los talleres de aplicación en donde se pondrá en uso las herramientas de analytics instaladas en las computadoras personales de los participantes. Complementariamente, existirán algunas conferencias a cargo de los profesores donde se expondrán los conceptos teóricos fundamentales. Los casos prácticos a ser utilizados tendrán conexión muy cercana a aplicaciones frecuentes en el ámbito de las empresas en sus distintas áreas funcionales, de modo de tener un panorama completo de aplicaciones en el mundo de los negocios.
Durante los talleres de aplicación práctica se utilizarán herramientas informáticas de distribución gratuita que son ampliamente utilizadas en el análisis de datos.
Partner estratégico:
El programa ejecutivo cuenta con el apoyo de DataIQ – Información inteligente -.
Plan de estudios
Metodología
El programa tendrá una orientación fundamentalmente práctica, prevaleciendo los talleres de aplicación en donde se pondrá en uso las herramientas de analytics instaladas en las computadoras personales de los participantes. Complementariamente, existirán algunas conferencias a cargo de los profesores donde se expondrán los conceptos teóricos fundamentales. Los casos prácticos a ser utilizados tendrán conexión muy cercana a aplicaciones frecuentes en el ámbito de las empresas en sus distintas áreas funcionales, de modo de tener un panorama completo de aplicaciones en el mundo de los negocios.
Durante los talleres de aplicación práctica se utilizarán herramientas informáticas de distribución gratuita que son ampliamente utilizadas en el análisis de datos.
Plan de Clases
Contenidos
Introducción conceptual. Analíticas y el desempeño del negocio. Tecnología para el análisis de datos. Herramientas de Data Analytics. Análisis comparativo de herramientas disponibles. Arquitectura de ‘Business Intelligence’. Tipos de datos. Data visualization project lifecycle. Data Extraction/ Data Cleansing. Introducción a Visualización de datos. Tipos de gráficos. Tipos de datos. Percepciones visuales y mejores prácticas para gráficos. Herramientas de Data Analytics. Data Extraction/ Data Cleansing. Modelo de datos. Talleres de aplicación herramientas Business Intelligence. Integración con Big Data. Introducción a Data Governance y Tecnologías emergentes. Conceptos primordiales de automatización y RPA.
Este programa forma parte de la Diplomatura en Data Analytics de UCEMA. Los participantes pueden optar por cursar únicamente este módulo enfocándose en los temas aquí descriptos, o completar el resto de los programas que la componen para aspirar a un nivel de certificación integral. Los otros programas que componen la Diplomatura son: “Managing Analytics (Gerenciando Data Analytics)”, “Programación aplicada a Data Analytics” y “Data Science para los negocios”.
Más información en:
https://ucema.edu.ar/educacion-ejecutiva/data-analytics
Profesores
Profesor: Ignacio Moreschi
Licenciado en Administración de Empresas (UBA). Certificado como desarrollador y diseñador de en Qlik (Data IQ) y Tableau.
Ha recibido capacitación en el exterior sobre distintas herramientas asociadas a Business Intelligence (Estados Unidos).
Es Gerente del área de Data Analytics de PwC Argentina. Como Líder de la práctica de data analytics del área de Assurance de PwC, ha tenido la oportunidad de participar en importantes proyectos, como el asesoramiento estratégico en la construcción del área de Data Governance, implementación de múltiples tableros de control para distintas compañías, asesoramiento en implementación de proceso de auditoría continua utilizando herramientas de Data Analytics, implementación de reportes internos y dictado de cursos sobre la temática.
Asimismo, ha participado de diversos proyectos en el exterior, relacionados tanto con procesos (Control Interno y Certificaciones) como con el análisis de la información a partir de los sistemas (Migración de datos e implementación de tableros de control).
Profesor: Yamir Santos
Cursando Maestría en Data Science (UdeSA). Ingeniero en Sistemas (UNEXPO - Venezuela)
Se desempeña como Consultor Data Analytics en PwC Argentina. Ha participado en numerosos proyectos de Data Analytics, con un abordaje integral sobre las principales temáticas de datos (diagnóstico analytics, Data Governance, implementación de indicadores real-time, entre otros).
Es instructor a cargo de todos los cursos de Data Analytics dentro de PwC Argentina, destacándose: Power Bi avanzado y programación en Python.
Profesor: Sergio García Mora:
Lic. en Relaciones del Trabajo con formación en Data Science en UBA y UNSAM. Cuenta con más de 10 años de trayectoria en RRHH, y desde 2016 se volcó al mundo de People Analytics. Actualmente se desempeña como Workforce Analytics Specialist en MSD, es el fundador de R4HR, una comunidad de programación destinada a los profesionales de RH de habla hispana, y es docente de People Analytics en ITBA.
Profesor: Maximiliano Menti
Ingeniero en Sistemas de Información especializado en desarrollo y consultoría de Business Intelligence. Con 10 años de experiencia en desarrollo back-end, viró su carrera al mundo de los datos donde lleva más de 5 años trabajando con diferentes herramientas de datos y desarrollando soluciones de negocios para distintas industrias.
Actualmente se desempeña como Data Analyst SR en Data IQ, coordinando el desarrollo de soluciones para clientes nacionales e internacionales de diversos sectores como Retail, Telefonia, Energía, entre otros.
Profesor: Adrián Nieto Castillo
Ingeniero en Software, Diplomado en Estrategia y Dirección de Negocios, especializado en soluciones de Data Analytics e Ingeniería de Datos. Cuenta con más de 15 años en proyectos de Business Intelligence trabajando con diferentes plataformas de ingesta, transformación y análisis de datos.
Actualmente se desempeña como Líder de Tecnología en Data IQ, participando en proyectos en diferentes industrias tales como Retail, Logística, Hidrocarburos, Servicios públicos, y otras.
Medios de pago
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Banco Santander
Número de Cuenta CC en Pesos 760-000981/6
Número de CBU 0720760220000000098168
Alias UCEMA.TRANSFERENCIA
Razón Social AC UNIVERSIDAD DEL CEMA
CUIT/CUIL 30659192647