¿DE QUÉ SE TRATA?

El curso de Data Analytics de 140 horas de duración brinda las herramientas necesarias para traducir grandes volúmenes de información a decisiones de negocio efectivas. Para ello se hará un uso intensivo de Excel, PowerBI, el lenguaje SQL y distintas herramientas para el análisis de comportamiento digital como Google Analytics y plataformas de análisis para redes sociales.

Los participantes aprenderán a recolectar, limpiar y analizar datos de múltiples fuentes como internet, redes sociales, bases de datos locales o remotas, y técnicas de visualización y predicción de escenarios futuros.

Además, elaborarán modelos conceptuales de negocios y modelos analíticos simples. Podrán aplicar modelos predictivos que permitan la toma de decisiones de negocio estratégicas.

POR QUÉ ESTUDIAR
DATA ANALYTICS

A quién está dirigido el programa

Marketers digitales
Profesional del Marketing Online que desea analizar datos de distintas plataformas, buscar optimizaciones y mejorar sus resultados.
Managers y Directivos de empresas
Líder de equipo que toma decisiones, tiene personal a su cargo y necesita analizar cómo ser más productivo en su área o a nivel de toda la compañía.
Analistas de negocios
Profesional encargado de entender una o varias partes de una compañía y su operación para poder implementar mejoras del proceso, así como del retorno de inversión analizando información y generando estrategias.
Business Intelligence e Inteligencia Comercial
Profesionales encargados de generar, gestionar y transmitir el conocimiento de una compañía y sus resultados para promover su eficiencia e innovación.
Emprendededores
Personas que están creando proyectos y compañías que necesitan fuertemente de los datos para tomar decisiones objetivas y encontrar formas de hacer más eficiente su retorno de inversión.
Y más
Todo aquel que esté interesado en aprender metodologías de extracción, manipulación y análisis de información para generar conocimiento y poder interpretar todo el potencial oculto en los datos para generar modelos de toma de decisiones con el apoyo de análisis predictivo que aumente la probabilidad de éxito.

Charla informativa

Conocé nuestros campus y descubrí cómo puede ser tu experiencia en Digital House

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HABILIDADES Y TECNOLOGÍAS
QUE TRABAJARÁS DURANTE EL PROGRAMA

INTRODUCCIÓN A DATA ANALYTICS PARA NEGOCIOS

Ciclo de vida de los datos y flujo de trabajo en Data Analytics.

Roles y skills requeridos en un equipo de Data Analytics.

Cultura de Datos, calidad de los datos, tipos de datos.

Business metrics: KPI vs KSI.

Necesidades de información de los stakeholders internos y externos.

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EXTRACCIÓN DE DATOS CON SQL

Diseño de Datawarehouse.

Modelos de DW por tema.

Data Definition Language: Casos de uso de modelado de datos.

Data Manipulation Language: Casos de uso de Consultas de datos.

Data Manipulation Language: Casos de uso de Manipulación de datos (Update, Delete, Insert, etc.)

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LIMPIEZA, MANIPULACIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS

Criterios de calidad de los datos.

Limpieza de datos: filtrado.

Limpieza de datos: imputación de casos perdidos.

Limpieza de datos: lidiando con strings y datos categóricos.

Estandarización de formatos, tipos de datos, duplicados, etc.

Unificación de distintos sets de datos.

Herramientas ETL y Self Service Data Preparation

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IMPLEMENTACIÓN DE HERRAMIENTAS DE ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE

Configuración de herramientas de Analytics en función de necesidades de negocio.Medición y análisis de datos financieros, comerciales, de campañas de marketing, interacción digital, logística y otras áreas de una compañía.

Análisis de un entorno digital y sus implicaciones en el entendimiento del negocio.

Presentación de herramientas de Analytics: Power BI, Google Analytics, Tableau, Google Data Studio, etc.

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FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA PARA NEGOCIOS

Principales elementos de la estadística descriptiva e inferencial.

Caracterización de una distribución: frecuencias, medidas de tendencia central, dispersión y simetría.

Introducción a las distribuciones de probabilidad más usadas.

Correlación y asociación entre dos variables.

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INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS PREDICTIVO

Haciendo predicciones de variables cuantitativas: introducción a la regresión lineal.

Haciendo predicciones de variables binarias: introducción a la regresión logística.

Introducción al usos y aplicación de análisis basado en algoritmos.

Casos de distintos algoritmos utilizados para análisis predictivo en el mundo.

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GENERACIÓN DE UNA ESTRATEGIA DE MEDICIÓN

Balanced Scorecard como herramienta de alineación y comunicación de la estrategia y la operación.

Segmentación de clientes: métodos de clustering para segmentar usuarios. Modelo RFM.

Armado de user lifecycle y user persona.

Creación -y monitoreo- de ciclo de vida del cliente.

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COMUNICANDO Y VISUALIZANDO DATOS DE FORMA EFICIENTE

Principios de visualización de datos: ¿cómo crear gráficos claros y efectivos?

Técnicas para visualización de múltiples variables.

Técnicas de storytelling para la presentación de resultados.

Buenas prácticas en la generación de reportes.

Dashboarding, informes y reportes según las necesidades del negocio.

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Horarios y promociones

1 Selecciona sede

2 Turno

3 Días de cursada

4 Precios y Descuentos

5 Aplicá

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Programa de Capacitación PyME: pedí hasta el 85% de reintegro.
El Beneficio Banco Francés: reintegro del 10% del valor total y hasta 12 cuotas sin interés.
* Las fechas están sujetas a modificaciones.
** Promociones exclusivas para personas físicas.

PROFESORES

RICARDO DIEZ

Profesor de Data Analytics
Fundador de Analytics Town. Cuenta con 10 años de experiencia en el desarrollo de negocios digitales. Especialista en Analytics, SEO e Inbound Marketing.  Ha desarrollado proyectos en 22 países, entre ellos Estados Unidos, Canadá, España, la mayoría de América Latina y Japón.

Rodrigo Reboredo - Profesor en Digital House

RODRIGO REBOREDO

Profesor de Data Analytics
Co-Fundador de Seidor Analytics (Ex Crystal Solutions)
Desde 1994 participó en proyectos de Analytics en diversas industrias en toda América Latina, España y USA.
Especialista en modelos de gestión estratégica, planeamiento e inteligencia comercial. Ingeniero en Sistema de Información (UTN). Master en Dirección de Empresas (CEMA)

GERMÁN ROSATI

Coordinador de Data
Sociólogo, Doctor en Ciencias Sociales (UBA) y Master en Generación y Análisis de Información Estadística (UNTREF). Especializado en la aplicación de métodos de machine learning/ data mining a las ciencias sociales. Actualmente es Profesor del Programa de Data Science en Digital House.

Proceso de inscripción

La disponibilidad de vacantes es limitada y requiere de un proceso de admisión que calificará a cada postulante para obtener su lugar en el curso.

1

Postulación

Completá la solicitud de inscripción.

2

Material de Nivelación

Luego de abonar la matrícula, realizá el Material de Nivelación.

3

Desafío

Resolvé la evaluación en nuestra plataforma.

4

Entrevista de Admisión

Acercate a última instancia de evaluación para convertirte en alumno de Digital House.

PREGUNTAS FRECUENTES

Al final del curso serás capaz de:
Recolectar, limpiar y analizar datos de múltiples fuentes como internet, redes sociales, bases de datos locales o remotas, y técnicas de visualización y predicción de escenarios futuros.
Elaborar modelos conceptuales de negocios y modelos analíticos simples.
Y vas a poder aplicar modelos predictivos que permitan la toma de decisiones de negocio estratégicas.
El curso está diseñado para cualquier persona que tenga un interés en incrementar sus capacidades analíticas y mejorar su toma de decisiones. No es requerido ningún otro conocimiento más que una cierta familiaridad con herramientas del estilo de planillas de cálculo y las herramientas matemáticas que se aprenden en la escuela secundaria.
Marketers Digitales, profesionales del Marketing Online, Managers y Directivos de Empresas, Líderes de Equipo, Analistas de Negocios, Emprendedores, Business Intelligence e Inteligencia Comercial, profesionales encargados de generar, gestionar y transmitir el conocimiento de una compañía y sus resultados para promover su eficiencia e innovación.
Sí, todos los cursos tendrán una capacidad máxima de 40 personas.
Te enviaremos un material nivelatorio, prework, que podrás realizar de forma online. Una vez que finalices esta etapa te vamos a asignar un desafío online, previo al ingreso.
El prework te permite rehacer los ejercicios la cantidad de veces necesarias en un sistema amigable que te corrige a medida que vas avanzando.
Es importante que sepas, que para iniciar el curso, la aprobación de este trabajo es de condición obligatoria.
En el caso de que no apruebes el desafío online en el primer intento, o que el profesor considere que no alcanzaste el nivel esperado, te ofrecemos dos opciones:
Nuevas instancias para volver a realizarlo, con el acompañamiento de nuestro equipo docente.
La posibilidad de re-programar tu ingreso para llegar al inicio del curso en las condiciones esperadas.
La entrevista consiste en conocer tu interés por aprender a programar, cuáles son tus motivaciones y objetivos, definir si tu perfil coincide con lo que estamos buscando y podemos brindarte. El objetivo de la entrevista es conversar sobre los ejercicios realizados durante el proceso de admisión para asegurarnos que haya conocimiento compartido entre todos nuestros nuevos alumnos.
Para aprender Data Analytics hace falta constancia, intensidad y práctica. Necesitamos que puedas mantener el foco en estos nuevos temas, por eso se requieren 10.5 horas semanales de cursada más práctica adicional.
No es necesario que traigas tu propia computadora todos los días ya que en las aulas vas a tener los equipos necesarios. De todos modos, es recomendable que cuentes con una notebook o computadora de escritorio en tu casa para practicar, y si querés traerla para sentirte más cómodo, podés hacerlo.
En Digital House vas a cursar 10,5 horas por semana. Pero no termina ahí. Para aprovechar al máximo el curso, vas a tener (y querer) practicar fuera de la cursada, hacer tareas y trabajar en los proyectos que te vayamos asignando.
Uno de los valores más apreciados por nuestros alumnos y graduados es la calidad del equipo académico. Nuestros instructores son profesionales de la industria, reconocidos y exitosos, motivados y con ganas de enseñar bajo estos nuevos modelos de educación. Además, están capacitados internamente por nuestro pedagogo y director académico para que los contenidos estén siempre alineados.
El curso requiere esfuerzo y dedicación. Hacia mediados de tu ciclo lectivo comenzamos a desarrollar distintas capacitaciones y actividades destinadas a potenciar tu estrategia de búsqueda laboral. Además, el Recruiting Day es un evento en el que las mayores empresas de la industria vienen a conocer los perfiles de nuestros graduados. En esa instancia, las compañías entrevistan a los alumnos para ver la posibilidad de participar en una búsqueda laboral.
Durante la cursada vas a tener que realizar trabajos prácticos sobre los diferentes temas vistos en clase. Observamos que vayas avanzando en esos trabajos e incorporando los conocimientos. Al finalizar el curso recibirás un certificado de asistencia, siempre que hayas asistido al menos al 90% del tiempo de clase.
Creemos que la interacción con docentes, ayudantes y especialistas, más el vínculo con tus compañeros son uno de los pilares de nuestro sistema educativo. Por eso, las clases son 100% presenciales.
El espacio de co-learning está disponible durante todo el día, de lunes a viernes de 8:30 a 22 hs, para que lo utilices para trabajar o revisar contenidos. También podés acceder a instructores para ver temas específicos del curso o del trabajo.
La asistencia es obligatoria en un 90% de las clases. Hay un 10% de faltas sin autorizar permitido.
Las faltas autorizadas son a criterio del profesor del curso teniendo en cuenta:
A. La disposición del alumno para el estudio.
B. El dominio previo de los contenidos de parte del alumno.
C. El potencial del alumno.
Se destina parte del tiempo a aprender las bases teóricas y luego se aplica lo aprendido en prácticas o workshops en donde asentás los conocimientos en modalidad "aprender haciendo".
El pago de la matrícula implica, a su vez, la reserva de tu vacante hasta superar la instancia del prework, momento en que se hace efectiva, y ya podés comenzar a cursar como alumno admitido. El pago se puede realizar por transferencia, Mercado Pago, Todo Pago, cheques, PagoMisCuentas, transferencia o tarjeta de crédito. Con Todo Pago se puede abonar en 12 cuotas.
Podés postularte a una beca y acceder a la posibilidad de obtener entre un 30% a un 45% de bonificación en la totalidad del curso.
En este Link tenés más información sobre las normas del funcionamiento becario.
La cantidad de becas es limitada.

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