Diplomado en Analítica Prescriptiva
100% Online
150 horas
395€

    Diplomado en Analítica Prescriptiva

    100% Online
    150 horas
    395€
    Seguridad y confianza en tus pagos online.

    Presentación

    El Diplomado en Analítica Prescriptiva te ofrece la oportunidad de sumergirte en el mundo de la toma de decisiones basadas en datos, un campo en pleno auge y con una creciente demanda laboral. En un entorno donde cada decisión debe estar respaldada por datos precisos, adquirir habilidades en analítica prescriptiva se convierte en un activo invaluable. Nuestro curso se enfoca en proporcionarte las herramientas necesarias para interpretar datos de manera efectiva, optimizar procesos y formular estrategias que impulsen resultados empresariales exitosos. Con un enfoque dinámico y accesible, aprenderás a transformar datos complejos en acciones concretas, posicionándote como un líder en la innovación y eficiencia organizacional. Únete a esta emocionante aventura educativa y descubre cómo la analítica prescriptiva puede revolucionar tu carrera profesional.
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    Al completar el Diplomado en Analítica Prescriptiva, estarás preparado para transformar datos complejos en decisiones estratégicas efectivas. Desarrollarás habilidades para identificar patrones, optimizar procesos y recomendar acciones basadas en modelos predictivos. Podrás aplicar técnicas avanzadas de análisis para resolver problemas en diversos sectores, mejorando la eficiencia y efectividad organizacional a través de soluciones basadas en datos.
    Objetivos
    - Comprender los principios de la analítica prescriptiva en entornos empresariales modernos. - Evaluar diferentes técnicas de modelado para optimizar procesos de decisión. - Aplicar métodos de análisis predictivo para mejorar estrategias empresariales. - Integrar herramientas de analítica en la toma de decisiones organizacionales. - Desarrollar habilidades para interpretar resultados de modelos prescriptivos. - Analizar datos para proponer soluciones efectivas a problemas complejos. - Implementar modelos analíticos para maximizar el rendimiento de recursos.
    A quién va dirigido
    El Diplomado en Analítica Prescriptiva está dirigido a profesionales y titulados del sector que buscan enriquecer sus habilidades analíticas. Ideal para aquellos que desean profundizar en el uso de técnicas de análisis de datos para la toma de decisiones, este curso ofrece herramientas prácticas para optimizar procesos y mejorar resultados en sus organizaciones.
    Salidas Profesionales
    - Consultor en analítica de datos - Analista de decisiones empresariales - Especialista en optimización de procesos - Asesor en estrategia de negocio - Gestor de proyectos de análisis avanzado - Experto en modelos predictivos y prescriptivos - Responsable de inteligencia de negocio - Desarrollador de soluciones analíticas - Analista de mercado y tendencias
    Temario

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?

    1. Introducción
    2. La Analítica Web: Un reto cultural
    3. ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
    4. Glosario de Analítica Web

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA

    1. La analítica web en la actualidad
    2. Definiendo la analítica web
    3. El salto a la analítica web moderna

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA

    1. Identificar los factores críticos
    2. Otros factores que convienen medir
    3. Las macro y microconversiones
    4. Medir el valor económico
    5. Sitios sin comercio: valores a medir
    6. Medición de sitios BB

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA

    1. Introducción
    2. La usabilidad Web
    3. Pruebas Online y a Distancia
    4. Las encuestas

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS

    1. Definición de KPIs
    2. KPI, CSF y metas
    3. Principales KPIS
    4. Ejemplos de KPIS
    5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA

    1. Introducción
    2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
    3. Análisis del tráfico de sitios web
    4. Búsquedas

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS

    1. Introducción
    2. La nueva web social y como medir datos
    3. Las aplicaciones
    4. Analizar el comportamiento desde el móvil
    5. Analizar el rendimiento de los vídeos

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES

    1. Análisis de Blogs
    2. Coste y beneficios de escribir en un blog
    3. Nuestro impacto en Twitter
    4. Métricas para Twitter

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB

    1. La calidad de los datos
    2. Obtener datos válidos
    3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
    4. Beneficios de análisis multicanal

    UNIDAD DIDÁCTICA 10.LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS MASIVOS: BIG DATA Y THICK DATA

    1. ¿Qué es Big Data?
    2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
    3. El gran auge del big data
    4. La importancia de almacenar y extraer información
    5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
    6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
    7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. TOMA DE DECISIONES INTELIGENTES

    1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
    2. Fases en un proyecto de Big Data
    3. Big Data enfocado a los negocios
    4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
    5. Toma de decisiones operativas

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. BIG DATA EN DIFERENTES SECTORES

    1. Relación entre inteligencia artificial y big data
    2. IA y Big Data combinados
    3. El papel del Big Data en IA
    4. Big Data en salud
    5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
    6. Retos del big data en salud
    7. Big Data y People Analytics en RRHH
    Titulación
    Titulación Universidad Da Vinci
    Titulación Universidad Da Vinci
    Claustro

    Rafael Marín Sastre

    Ingeniero técnico en informática de sistemas por la Universidad de Granada (UGR).  

    Apasionado de la informática y de las nuevas tecnologías, cuenta con 10 años de experiencia y vocación en el ámbito TIC y la programación de software. Es experto en desarrollo web, programación de aplicaciones, análisis de datos, big data, ciberseguridad y diseño y experiencia de usuario (UX/UI). 

    Alan Sastre

    Ocupa el puesto de CTO (Chief Technology Officer) y formador. Diseña e imparte formación en diferentes áreas como desarrollo web, bases de datos, big data, business intelligence y ciencia de datos. Además, trabaja diaramente con las tecnologías del ecosistema Java, C# y Phyton.

    Dani Pérez Lima

    Global IT support manager de una multinacional con más de 20 años de experiencia en el mundo IT, además de un apasionado de la virtualización de sistemas y de la transmisión de conocimiento en el ámbito de la tecnología.

    José Domingo Muñoz Rodríguez

    Ingeniero informático, profesor de secundaria de ASIR y coorganizador de OpenStack Sevilla con dilata experiencia en sistemas GNU/Linux. Administra clouds públicos y gestiona un cloud privado con OpenStack.

    Juan Benito Pacheco

    Como tech lead, ayuda a organizaciones a escalar sus servicios e infraestructura. Lleva más de 5 años programando tanto en front-end como back-end con JavaScript, Angular, Python o Django, entre otras tecnologías.

    Juan Diego Pérez Jiménez

    Profesor de Ciclos Formativos de Grado Superior de Informática. Más de 10 años creando páginas web y enseñando cómo hacerlas, cómo usar bases de datos y todo lo relacionado con la informática.

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