Curso Aplicaciones de Data Science para Aumentar la Productividad en Organizaciones Competitivas - O
Adquiere los conocimientos y las amplias de aplicaciones de ciencia de datos, vincular diferentes aplicaciones y las diferentes soluciones comerciales que se pueden desarrollar atreves de esta ciencia.
SENCE
Tipo
Curso
Duración
6 a 8 semanas
Precio
$572.000
$400.400
$400.400
Formas de Pago
- Tarjeta de crédito chilena: Vía Webpay hasta 3 cuotas precio contado
- Tarjeta de crédito internacional: Vía Paypal
SENCE
Nombre Sence
Herramientas Aplicadas De Data Science Para Aumentar La Productividad En Organizaciones Competitivas
Código Sence
1238032002
Horas Totales
96
Duración
6 a 8 semanas
Horario Referencial
Lunes a Domingo 09:00 hrs. - 18:00 hrs.
Razón social
Universidad Adolfo Ibáñez
Rut
71.543.200-5
Dirección
Av. Presidente Errázuriz 3485, Las Condes
Ritmo
100% asíncrono, inicia cuando quieras, sin horarios, si no alcanzas en la duración puedes solicitar extensión*.
*: Restricciones aplican a cursos pagados con franquicia tributaria.
*: Restricciones aplican a cursos pagados con franquicia tributaria.
Créditos SCT
4
Informacíon
- Admision UAI Online
- [email protected]
¿En qué consiste el programa?
Los datos son el nuevo petróleo o materia prima de las empresas en la actualidad. Son el nuevo combustible en la revolución industrial 4.0 que permite a las empresas dar nuevos saltos de productividad, tanto en eficiencia operativa, como que en resultados comerciales. Este curso entrega herramientas a líderes, emprendedores para conocer el amplio bagaje de aplicaciones de ciencia de datos en empresas. A través de análisis de casos, los participantes podrán descubrir oportunidades en cómo usar sus datos operacionales comerciales y transaccionales, y vincular distintas herramientas de ciencias de datos, para predecir distintos comportamientos y desempeños de procesos en empresas de productos y servicios. A través del estudio de casos, también se realiza un aprendizaje respecto de las dificultades que existen en la implementación de estos proyectos y como superarlas para una exitosa implantación. El curso pretende mostrar a través de casos prácticos, las enormes oportunidades de implementar proyectos de ciencia de datos en empresas productivas y de servicios.
Al finalizar el curso se espera que cada participante sea capaz de comprender cómo vincular proyectos de ciencia de datos en su empresa y entender sus principales aplicaciones para generación de valor y productividad operacional y comercial.
Al finalizar el curso se espera que cada participante sea capaz de comprender cómo vincular proyectos de ciencia de datos en su empresa y entender sus principales aplicaciones para generación de valor y productividad operacional y comercial.
¿Qué aprenderás?
- Unidad 1 - Introducción a Aplicaciones en Ciencia de Datos: Asociando tipos de problemas a tipos de modelos de ciencia de datosObjetivo Específico:
• Vincular métodos de machine learning y ciencia de datos con tipos de problemas en empresas.
• Definir indicadores de desempeño para los modelos predictivos y los problemas de negocio a resolver.
• Revisar las aplicaciones de ciencia de datos y las diversas industrias donde se aplica actualmente. - Unidad 2 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para apoyo Comercial - Segmentación de ClientesObjetivo Específico:
• Conocer distintos tipos de segmentación de clientes
• Interpretar resultados de modelos de k-medias para segmentación
• Definir decisiones comerciales para segmentación de productos y campañas
de marketing usando ciencia de datos
• Conocer criterios para realizar una correcta segmentación - Unidad 3 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para apoyo Comercial - Venta CruzadaObjetivo Específico:
• Conocer indicadores de desempeño de reglas de asociación
• Relacionar output del modelo con decisiones comerciales para venta cruzada
• Conocer criterios para una correcta aplicación de análisis de canasta - Unidad 4 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para apoyo Comercial - Estimación de Fuga y Campañas de Retención de ClientesObjetivo Específico:
• Entender la problemática en focalización de recursos de marketing para
retención de clientes
• Conocer casos de aplicación de retención de clientes en diversas industrias
• Conocer criterios para una correcta aplicación de modelos de detección de
fuga de clientes - Unidad 5 - Aplicaciones para Gestión de Riesgo - Modelos de Cobranza y Detección de FraudeObjetivo Específico:
• Conocer los diferentes problemas de detección de mora y cobranza en áreas
de riesgo bancario
• Conocer un caso aplicado de cobranza y de decisiones de credit scoring
• Discernir como evaluar de manera separa el desempeño del modelo predictivo
y de las acciones de cobranza - Unidad 6 - Aplicaciones de ciencia de Datos en Optimización de Procesos y Cadena LogísticaObjetivo Específico:
• Entender como la ciencia de datos permite mejorar la eficiencia y costos de una compañía
• Conocer ejemplos de aplicación en administración de inventario y eficiencia operacional
• Conocer aplicaciones para reducción de costos en minería - Unidad 7 - Aplicaciones de negocio de modelos de clasificación de imágenes y textosObjetivo Específico:
• Entender los principales elementos de aplicaciones y usos de textos e imágenes para apoyo de decisiones en empresas.
• Conocer modelos de extracción de patrones de texto y su uso en industria.
• Conocer modelos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones para clasificación de imágenes. - Unidad 8 - Otras aplicaciones de Ciencia de Datos para empresasObjetivo Específico:
• Conocer aplicaciones de ciencia de datos en otras industrias relevantes del
ecosistema.
• Conocer aplicaciones de diseño estratégico analizando estados financieros.
• Descubrir el valor del uso de aplicaciones de ciencia de datos en la gestión de colaboradores y capital humano.
Metodología
El curso es 100% online asíncrono, i.e. no hay clases en vivo ni horarios. En la plataforma encontrarás cápsulas con contenido audiovisual, lecturas obligatorias, complementarias, y evaluaciones por cada unidad.
¿A quién va dirigido?
Este curso está dirigido a directivos, gerentes, emprendedores y profesionales que buscan conocer y comprender la ciencia de datos y su uso como un motor para mantener ventajas competitivas.