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Data Analytics

Aprendé a analizar los datos del negocio para detectar nuevas oportunidades, identificar riesgos y puntos de mejora. Ponete al día con nuevas herramientas y técnicas para tomar decisiones a partir de los datos de tu negocio.

Duración:

5 meses

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Especialistas

de la Industria

Requisitos:

No es necesario contar con conocimientos sobre herramientas de analytics.
Manejo de Excel y experiencia en negocios (Preferente).
Solicitá una entrevista de admisión.

A quién esta dirigido:

Analistas de negocios de diversas áreas (finanzas, comercial, recursos humanos, control de gestión y administración) y emprendedores.

Certificados:

Technical Partners Certificación Oficial por el Ministerio de Educación del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires.


Imagen de Data Analytics

¿Por qué Data Analytics?

MERCADO Y TENDENCIAS
  1. - Aprendé a usar y configurar las herramientas analíticas.
  2. - Conocé las principales formas de extracción de información y entendé el análisis del entorno digital y sus implicancias en el negocio.
  3. - Cómo diseñar una estrategia basada en datos de tu negocio.
ESTRATEGIAS
  1. - Configurá las herramientas de Analytics en función de las necesidades del negocio.
  2. - Medí y analizá datos financieros, comerciales, de marketing, interacción digital, logística y otras áreas de una compañía.
  3. - Aprendé a comunicar y visualizar los datos de forma creativa.
HERRAMIENTAS
  1. - Utilizá las técnicas de Analytics: Power BI, Tableau y Google Data Studio.
  2. - Segmentá clientes con métodos de clustering y usá el modelo RFM.
  3. - Conocé las herramientas ETL y Self Service Data Preparation para la limpieza y manipulación de datos.

Aprendé con profesionales y referentes de la industria

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¿Por qué hacer el curso de Data Analytics?

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Digital House

Todos tendrían que incorporar herramientas digitales en su profesión img
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Todos tendrían que incorporar herramientas digitales en su profesión

¿Qué formación tenés?Soy especialista en gastroenterología tanto clínica como endoscopía. Estudié Medicina en la Universidad Favaloro e hice la especialidad en el Hospital Italiano de Buenos Aires.¿Por qué hiciste el curso de Data Analytics? Después formarme 10 años en mi profesión, me di cuenta que la Medicina no me llenaba. Trabaje dos años más como Gastroenteróloga en diferentes lugares, con distintos jefes, modalidades y cargas horarias, sin embargo, siempre encontraba que la relación entre el trabajo y el nivel de satisfacción era mala.  La cuestión es que, si bien me gusta la gastroenterología, en nuestro país el sistema de salud está muy deteriorado. Por ejemplo, la carga de responsabilidades que tienen los médicos jóvenes es muy alta, la remuneración baja, e incluso las expectativas de progreso y formación post residencia suelen incluir trabajo no pago. Es un medio donde lamentablemente la tendencia de mejorar las condiciones laborales y estimular la buena conducta entre trabajadores viene lento. Así que a partir de este panorama hice una búsqueda interna para analizar hacia dónde podía encarar mi futuro, y me encontré con dos cosas: 1) el libro “Sálvese quien pueda” de Andrés Oppenhaimer 2) Siempre fui muy hábil con la computadora, e incluso autodidacta con eso. Con un poco de coaching vocacional definí que mi trabajo ideal tenía que ser algo con ciencias biológicas, el uso de herramientas digitales y encontrar un empleo que me ofreciera mejores condiciones laborales.Finalmente, escuché en Radio Mitre una entrevista en el programa de Lanata a Nelson Duboscq, CEO de Digital House, y me iluminé porque me di cuenta que en uno de estos cursos estaba mi futuro. Así fue como me inscribí en el programa llamado Data Analytics porque era el que me permitía tener un pantallazo sobre el mundo de la tecnología con el de análisis de datos y ver cuánto podía incluirlo con la Medicina. También es un curso que no requiere conocimientos avanzados.¿Qué te pareció la experiencia en Digital House?  ¡Los profesores son lo más! Siempre están muy bien predispuestos y son expeditivos. El campus y todo lo que dependía de la plataforma online, muy bien también.¿Cómo conseguiste tu nuevo empleo en el laboratorio?Además del curso de Data Analytics, tomaba clases de inglés para reforzar mi nivel, así como también clases de oratoria. Con esta formación, empecé a enviar mi CVs por Indeed y Linkedin, hasta que me contrataron en la filial argentina de un laboratorio de clase mundial.¿De qué trabajás puntualmente?Mi puesto actual es “MSL (Medical Science Laison) Inmuno-oncología”. Es uno los puestos “de entrada” para médicos en la industria farmacéutica porque no requiere experiencia previa en el mercado. Es un puesto donde la formación para el trabajo se hace al entrar. Mi rol es difundir información científica con el objetivo de que la comunidad médica esté al tanto de las mejores opciones terapéuticas disponibles para los pacientes con determinados tumores, con un tipo de medicación en especial). Si bien no estoy usando las herramientas digitales que conocí en el curso, pero sí aplico mis conocimientos desde lo conceptual. Imagino que en el futuro, a medida que progrese, me será de utilidad.¿En qué te ayudó Digital House a conseguir empleo?  Creo que Digital House me ayudó a interesarme por la integración de las herramientas digitales y la profesión de uno (se la que sea), porque por acá está el futuro.  Como resumen, las empresas multinacionales valoran mucho esta visión adelantada del futuro. La llamada Cuarta Revolución Industrial.¿Recomendarías a tus colegas médicos saber tomar decisiones en base a datos mediante un curso de Data Analytics?  Si, obvio. En Medicina hoy en día se utiliza el paradigma de “Medicina basada en evidencia”. Eso quiere decir que cuando vas al cardiólogo, si tenés la presión alta  te da un remedio para normalizarla. Esa decisión (medicar, la droga, la dosis) está fundamentada en estudios científicos de alta calidad, con alto rigor estadístico, que eventualmente conforman las guías médicas. Son los ensayos clínicos randomnizados aleatorizados.   Lo opuesto y previo era tomar decisiones basado en experiencia propia/ajena o la impresión de cada uno. Si bien la experiencia es irremplazable, los datos duros, el análisis estadístico de los datos, es lo que nos da certeza de estar haciendo lo adecuado.Como se ve, hay ahora una gran influencia del Data Analytics y del Data Science. Hace 5 años me acuerdo haber leído un trabajo de epidemiología de cáncer de colon donde replicaban comportamiento de pacientes con técnicas de machine learning y solo por esas dos palabras lo descalificamos. Lo que se hace habitualmente, si uno quiere saber la prevalencia de una enfermedad, es fijarse cuantas personas las tienen. Esto requiere mucho personal, dinero y exposición de pacientes. Con machine learning en este estudio tomaban datos ya conocidos de estudios previos y trataban de predecir el comportamiento de esta enfermedad en 20 años. Esto sirve para determinar la asignación de recursos. Hoy, después del curso, entiendo que el futuro de la optimización de la investigación médica estará complementado por machine learning y otras técnicas de inteligencia artificial.  Por otra parte, como médico es necesario tener buena capacidad de transmisión de información adecuado a cada receptor. Estas habilidades pueden ser reforzadas en el curso y de hecho es algo en lo que se trabaja activamente. Un ingeniero seguramente entenderá mejor una explicación técnica de su problema de salud. Una persona sin educación secundaria, requiere de otras técnicas. En Business Intelligence pasa lo mismo. En conclusión, ya le recomendé el curso a muchos colegas. Creo que de todo lo que aprendí en el curso, quizás no estoy usando el lenguaje SQL hoy o las visualizaciones, pero tengo la herramienta de haber aprendido a pensar por otros carriles. También se que, cuando la oportunidad surja, el conocimiento básico de estas cosas me va a dar una gran ventaja.¿Tenés pensando seguir capacitándote?Sí. Ahora me estoy adaptando al trabajo nuevo, pero en el futuro cercano quiero hacer una especialización en ciencias de datos, buscando continuar por este camino que integra Medicina y datos.   

El rol del Data Scientist en el éxito de los negocios img
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El rol del Data Scientist en el éxito de los negocios

El análisis de los grandes volúmenes de datos  marca un hito en la forma en la que se hacen los negocios, y esta tarea es desarrollada por el Científico de Datos o Data Scientist, que es la persona idónea para tomar ventaja de los datos integrándolos mediante distintas herramientas y, además de analizarlos, es capaz de presentar los hallazgos de forma atractiva y amigable para que cualquier ejecutivos los entienda.   Gracias a la ciencia de datos, las empresas pueden recopilar información valiosa sin grandes costos de implementación, y detectar patrones que son imposibles de captar de otra manera. Dado el impacto que puede generar el Científico de Datos en la organización, se trata de una profesión en la que los salarios son elevadísimos comparado con el resto de los puestos de IT, y además hay pleno empleo.  En concreto, los científicos de datos tienen una base de matemáticas y estadísticas. Además, saben programar y utilizar tanto machine learning como deep learning. Todos estos conocimientos se aprenden en un curso de Big Data basado que contenga altas dosis de actividades prácticas. 

Futuro del trabajo: las 5 claves que ya están implementando las empresas de alto desempeño img
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Futuro del trabajo: las 5 claves que ya están implementando las empresas de alto desempeño

Siete de cada 10 empresas de alto desempeño impulsan la experimentación; tienen 2,5 veces más probabilidades de invertir en entrenamiento o reskilling para sus colaboradores; 7 de cada 10 ofrecen opciones diferenciadas de programas de bienestar; tienen 2 veces más probabilidades de recompensar la colaboración y el trabajo en equipo. Estos datos surgen de un estudio realizado por la consultora de Recursos Humanos Mercer.  Como resultado de esta investigación se detectaron cinco elementos que son: su foco en la cultura, en las habilidades y experiencia del empleado, su afán por ser agiles y la necesidad de generar un ambiente de trabajo digital e inclusivo.En base a esta información, Mercer diseñó un enfoque llamado Ready 4D Future para enseñar políticas agiles y consistentes que puedan incorporar todas las organizaciones en este contexto cambiante y donde la tecnología y los datos son omnipresentes. 1.    #Visión y Cultura impulsadas para generar impacto: Se identificaron comportamientos que son más probables que estén presentes y sean apreciados en una compañía de alto desempeño: colaboración; innovación; foco en la estrategia, empoderamiento; comportamiento de los líderes.¿Cómo generar organizaciones que sean más abiertas y flexibles? Esa pregunta tiene una sola respuesta: a través de su cultura. El estudio identificó determinados comportamientos que son más prevalentes en estas compañías de alto desempeño, como la innovación, la colaboración y también el rol de líder, que es clave y propulsor de la cultura. Es importante trabajar en este aspecto porque la cultura crea valor y no trabajar en ella implica correr un riesgo financiero. No sólo hay que trabajar en la alineación cultural, sino también en buscar que no se habilite un ambiente donde se generen determinados comportamientos que pueden ser considerados discriminatorios, antiéticos o incluso ofensivos y que generen una cultura disfuncional o tóxica.  La primera pregunta que las organizaciones deberían hacerse es si efectivamente están haciendo lo que dicen que tiene que hacer.2.    #Diversidad: El concepto de cultura disfuncional mencionado se relaciona con la diversidad. En materia de equidad de género, el éxito no equivale a una medida 50/50 sino que tiene que ver con una cultura que atraviese la organización, todas las geografías y donde las mujeres no sólo sientan que puedan prosperar sino que efectivamente lo hagan y esto se traduzca en mejores resultados para la compañía. La diversidad no sólo se refiere a la equidad sino a lograr balancear las ideas que permitan integrar los distintos puntos de vista de los distintos segmentos de personas que integran y nutren la fuerza laboral.3.    #Experiencia: La diversidad de personas, a su vez, se relaciona con la experiencia, porque lo que atrae o retiene a una persona a trabajar en una organización difiere por múltiples factores. Para lograr un pipeline de talento sostenible se necesita desarrollar una propuesta de valor que contemple los distintos intereses de los distintos segmentos de la fuerza laboral. ¿Cómo se puede medir esos momentos que importan de tal manera de moderar la conexión entre el empleado y la organización? Se logra diseñando una plataforma de escucha continua, que incorpore a la tecnología y a la inteligencia artificial como una manera de tomar insights de los empleados para satisfacer las necesidades de distintos interesados y de los propios empleados también. Esto facilita la experimentación al tener un aprendizaje real, cuasi online, de los empleados y para los empleados.Según el relevamiento realizado, en materia de carrera y bienestar las compañías de tecnología de alta performance tienen como elemento diferenciador la personalización y la flexibilidad, que es justamente lo que le permite captar las distintas necesidades de los distintos segmentos. Estas compañías se caracterizan por recompensar el esfuerzo colectivo y el esfuerzo individual detrás de los equipos. Además, reconocen experiencias para que los empleados generen habilidades. Cuando se diseña la experiencia del empleado hay que considerar también la experiencia del empleado futuro; es ahí donde cobra relevancia la carrera y el aprendizaje.4.    #Habilidades: Para el 2022 se considera que la estabilidad de las habilidades va a ser del 58%; esto quiere decir que más del 40% de las habilidades van a cambiar.  Las habilidades preponderantes estarán relacionadas con el diseño tecnológico, pero también hay habilidades más humanas que van a mantener su valor o lo van a aumentar.   Hablar de la experiencia del empleado implica conocer a la persona y en esto el progreso ha sido moderado considerando que sólo el 5% de la inversión en big data en las compañías se destina a recursos humanos.  Las empresas analizadas entienden las necesidades diversas y lo que valoran cada una de sus personas. Y son capaces de traducir esto en experiencias significativas relacionadas con el propósito y la cultura (cultura de alto impacto, líderes que hacen y dicen, KPIs claros y flexibles); la carrera y el bienestar (canales informales de aprendizaje, experiencias de carreras de alto impacto; compensación total (reconocimientos diferenciados para el talento clave, beneficios personalizados, oportunidades de bienestar customizables)5.    #Revolución en RR.HH: Para atender las demandas de una organización ágil debemos y necesitamos desafiar el status quo de RR.HH. Si lo que se busca es mantener la agenda humana dentro del centro del cambio se necesita estar en la mesa de diseño y desafiar lo conocido porque los procesos, las políticas y las tecnologías que se utilizan ya no se adaptan a la organización actual, no importa el grado de extensión ni las células agiles que estén en funcionamiento.Las compañías que más han avanzado en esto reinventaron la estrategia de recursos humanos y algunas de sus capacidades para poder enfocarse en el presente y mirar al futuro. Además, para poder desarrollar este modelo de talento, trabajaron y se focalizaron en mejorar las capacidades del área, tendiendo a reducir el back office, y en lograr la integración humana al negocio, sustentada en datos. También se enfocaron en flexibilizar la estructura de puestos generando especialistas generalizados. Esta integración con el negocio va a demandar más tiempo y eso se puede lograr a través de la digitalización, de la simplificación de los procesos para hacer que efectivamente el cambio funcione. 

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