Curso La Ruta del Valor de la Ciencia de Datos - Online

Identifica los desafíos de valor de la empresa, sus decisiones clave y drivers. Conéctalos con datos clave, y aplícalos a la toma de decisiones.
SENCE
Tipo
Curso
Duración
6 a 8 semanas
Precio
$572.000
$400.400
* Descuentos no acumulables
Formas de Pago
  • Tarjeta de crédito chilena: Vía Webpay hasta 3 cuotas precio contado
  • Tarjeta de crédito internacional: Vía Paypal
Información
Admision UAI Online
Admisión cursos con sence (franquicia tributaria) *
* Solicitamos por favor sólo escribir a uno de los dos correos.
SENCE
Nombre Sence
La Ruta Del Valor De La Ciencia De Datos
Código Sence
1238039504
Modalidad
E-Learning Asincrónico
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*.

Cada unidad se abre cada 5 días.
*: Restricciones aplican a cursos pagados con franquicia tributaria.
Créditos SCT
4
¿En qué consiste el programa?
En los últimos años hemos podido observar cambios significativos en todas las industrias y organizaciones. Las personas nos enfrentamos a un entorno cada vez más volátil, incierto, complejo e impredecible, se torna más líquido, difícil de contener y predecir, hemos ganado espacios nuevos, nuestras expectativas aumentan y lo que antes nos parecía suficiente hoy es solo un punto de partida, queremos ser considerados y que nuestra opinión y preferencias, como clientes y ciudadanos, estén en el centro de las estrategias de las empresas y las políticas públicas. Demandamos, no solo productos, sino que una mejor experiencia, espacios colaborativos y sociales, respeto al medio ambiente, diversidad, y queremos reacciones rápidas. Valoramos nuestro tiempo y poder elegir entre diversas opciones. Además, las tecnologías digitales han abierto una oportunidad enorme para ello, basadas en el creciente uso de millones de datos, de la capacidad analítica, de la inteligencia artificial y de las cada vez más poderosas y accesibles redes de comunicaciones y dispositivos inteligentes. En este contexto las empresas están abordando sus procesos de Transformación Digital, innovando en sus modelos de negocios y explorando nuevos, desarrollando nuevas capacidades claves para dicha transformación, entre ellas, una avanzada gestión de la información y los datos para lograr mejorar su capacidad de toma de decisiones. Los datos y la información recobran y potencian su valor en la medida en que nos permiten generar valor al negocio. No basta con capturar, almacenar, procesar, enriquecer y liberar datos, el valor estratégico de los datos debemos encontrarlo en su relación con su capacidad para conectar palancas de gestión, acciones y captura de valor para la empresa y sus stakeholders. El curso pretende mostrar cómo construir la “RUTA AL VALOR” de la ciencia de datos, iniciando con la identificación de los desafíos de valor de la empresa, sus decisiones clave, modelamiento de focos y drivers de valor hasta conectar con los datos clave, para tangibilizar el valor de los datos en cuanto a su uso o aplicación a la toma de decisiones.
¿Qué aprenderás?
  1. Unidad 1 - Ciencia de datos y generación de valor - Objetivo Específico:
    • Reconocer la relevancia de los factores claves que conectan los proyectos exitosos de Ciencia de Datos con la Generación de Valor al negocio.
    • Identificar los fundamentos del marco de análisis de la Ruta de Generación de Valor y su framework aplicado a proyectos de Analítica de Datos.
    • Comprender la evolución en el concepto de generación de valor, sus fundamentos y su relación con la ciencia de datos.
    • Caracterizar a los Activos Intangibles como la fuente de generación clave en la empresa y los cambios de paradigmas que estos cambios están generando en la construcción de valor sustentable.
    • Aplicar los principios de Systems Thinking como un nuevo marco de análisis sistémico a la generación de valor en la empresa.
    Videos:
    • Ciencia de datos y generación de valor
    • La Ruta al Valor de la Ciencia de Datos
    • Evolución del Valor, Activos Intangibles, Systems Thinking

    Lecturas Obligatorias:
    • Alba. A, (2014), Cuando los Intangibles salen del Armario, Doc. Trabajo Curso Gestión de Activos Intangibles , MGET, FIC UAI
    • Adams, M. (2010) Systems Thinking using Multi-Capital Model, Smarter Companies. Pensamiento sistémico aplicando un modelo multicapital.
    • Adams, M. (2014) The three big ideas behind Integrated Thinking and Reporting, Smarter Companies. Las Tres Ideas Principales detrás del Pensamiento e Informe Integrado.
    • Modulo 1. Ruta al Valor de la Ciencia de Datos-AAG-UAI ONLINE DS
    EJECUTIVOS

    Lectura Complementarias:
    • EY, (2014), Integrated Reporting, Elevating Value, P.1-30.
    • Leading With Decision-Driven Data Analytics. Bart de Langhe and Stefano Puntoni.
    • John D. Kelleher and Brendan Tierney, Data Science. Chapter 2 and 7 (2018), The MIT Press Essential Knowledge Series.

    Evaluaciones:
    • Control
  2. Unidad 2 - La Estrategia : reflexión, formulación y formalización del valor - Objetivo Específico:
    • Comprender qué es la Estrategia , sus componentes clave y el proceso estratégico.
    • Reconocer cómo la ciencia de datos puede ser un habilitador clave para el proceso estratégico.
    • Analizar cómo formular desafíos estratégicos en diferentes niveles decisionales.
    • Analizar cómo la analítica facilita la integración y alineamiento entre Estrategia y Ejecución.

    Videos:
    • ¿Cuál es tu Estrategia?
    • Ciencia de Datos al servicio de la Estrategia, el gap de valor.
    • Estrategia en entornos VUCA, Estrategia Disruptiva y y la Transformación Digital
    • Formulando preguntas estratégicas en diferentes niveles decisionalesLecturas Obligatorias:
    • M. Morales (2018), El Futuro de la Estrategia, EY Transformation Age.
    • Estrategia para el Contexto VICA, (2017), Hugo Gonzalez
    • Modulo 2. Ruta al Valor de la Ciencia de Datos-AAG-UAI ONLINE DS
    EJECUTIVOS

    Lecturas complementarias:
    • R.Kaplan, D.Norton y E.Barrows,(2008) Developing the strategy: Vision, Value Gaps and Analysis. HBR
    • Using-scenario-planning-to-reshape-strategy (2017), MITSloan, R. Ramirez y otros.
    • Plotting-strategy-in-a-dynamic-world, (2020), D. J. Teece y otros.
    • Tecnología con Propósito (2019), Observatorio empresarial contra la
    Pobreza
    • Scenario Planning: a tool for strategic thinking (1995), P.J.H. Schoemaker
    • D. Collins y M. Rukstad (2008), Puedes decirme cuál es tu estrategia? HBR.

    Evaluaciones:
    • Control
  3. Unidad 3 - Modelo de Negocios y Ciencia de Datos - Objetivo Específico:
    • Analizar las componentes clave de los Modelos de Negocios y su configuración para generar valor.
    • Identificar los focos de análisis para de innovar en el Modelo de Negocios.
    • Comprender las oportunidades de aprendizaje cruzado al analizar y comparar otros patrones de Modelos de negocios.
    • Evaluar las oportunidades y amenazas que la Disrupción Digital genera en el Negocio.
    Videos:
    • Analizando opciones de Generación de Valor con el Modelo de Negocios
    • Cómo identificar oportunidades de Innovación del Modelo de Negocio
    • Patrones de Modelos de Negocios, que podemos aprender de otros?
    • ¿Cómo responder a la aceleración y profundidad del cambio? Analizando la Disrupción.

    Lecturas Obligatorias:
    • Innovación en Modelos de Negocios, La metodología de Osterwalder en la Práctica, p30-47 (2010), J.F. Marquez
    • Modulo 3. Ruta al Valor de la Ciencia de Datos-AAG-UAI ONLINE DS EJECUTIVOS
    Lecturas Complementarias:
    • How analitycs can Transform Business Models (2013), MITSloan, Entrevista F. Rios Presidente Luminar
    • J. Bradley and Others (2015), Digital Vortex: how digital disruption is redefining industries, Global Center for Digital Business Transformation, IMD-CISCO
    • El Modelo Delta. Un nuevo marco conceptual para la Nueva Economía (2010)A. C. Hax y D.I. Wilde
    • La importancia de Innovar en el Modelo de Negocios: creación de valor en tiempos de cambio (2009), Universia Business Review
    • Osterwalder (2013), A better Way to think about your Business Model, HBR, https://hbr.org/2013/05/a-better-way-to-think-about-yo
    • Analitycs as a Source of Business Innovation (2017), MIT Sloan, S. Ransbotham y D. Kiron.
    • A. Hax (2010), The Delta Model: putting customers before products, executive summary. MIT Sloan. El modelo Delta

    Evaluaciones:
    • Control
  4. Unidad 4 - Modelo Estratégico para el Análisis y Resolución de Problemas - Objetivo Específico:
    • Reconocer la importancia de usar un framework estructurado para analizar un problema, plantear hipótesis y el uso de datos para analizar y evaluar su pertinencia.
    • Conocer las etapas clave del Modelo Consultivo a la Resolución de Problemas.
    • Aplicar algunas herramientas simples para identificar y caracterizar el problema.
    • Caracterizar y tipificar problemas y variables de decisión para establecer “el mejor modelo de análisis”.
    Videos:
    • Gestión en entornos VUCA, el valor de integrar Intuición y Analítica
    • Framework Estructurado a la Resolución de Problemas y su aplicación
    • Modelar decisiones, capturar datos y contar la historia detrás de los datos

    Lecturas Obligatorias:
    • C4.Lect 1. 8-Step Framework to Problem-Solving from McKinsey-blog (2018), Illyana Stareva. Guía de 8 etapas para la resolución de problemas de McKinsey
    • Modulo 4. Ruta al Valor de la Ciencia de Datos-AAG-UAI ONLINE DS EJECUTIVOS

    Lecturas complementarias:
    • McKinsey Podcast (2019), How to master the seven-step problem-solving process, McKinsey, https://www.mckinsey.com/business-functions/strategyand-corporate-finance/our-insights/how-to-master-the-seven-step-problemsolving-process
    • C4. Lect 3. Six problem-solving mindsets for very uncertain time (2020), McKinsey Quarterly, C. Conn y R. McLean. Seis mentalidades para la resolución de problemas.

    Evaluaciones:
    • Control
  5. Unidad 5 - Modelando Problemas con Foco en el Cliente y la Operación - Objetivo Específico:
    • Identificar problemas de decisión con foco en el cliente y de la operación.
    • Conocer frameworks relevantes de análisis del valor “de clientes” y “la operación”.
    • Identificar la ruta que conecta drivers de decisión, impactos, métricas y datos
    • Reflexión sobre las bondades de los modelos de decisión y análisis.
    Videos:
    • Organizaciones centradas en el cliente, desafíos y decisiones clave
    • Service Design Doing, un framework para co-crear valor con el cliente
    • Organizaciones Ágiles, desafíos y decisiones clave del ciclo de aprendizaje
    • VCAP y Excelencia Operacional, sistematizar análisis y mejora incremental

    Lecturas Obligatorias:
    • J. Van Mieghem (2014),Operations Strategy, Concept and Framework, Cap 1. Estrategia de Operaciones
    • Modulo 5. Ruta al Valor de la Ciencia de Datos-AAG-UAI ONLINE DS
    EJECUTIVOS

    Lectura complementarias:
    • B.Cromer, N.Goldstein y K. Koenemann (2018), How Manufacturers are using prescriptive Analytics to Optimize Profits, Manufacturers Use Prescriptive Analytics to Optimize Profits (tbmcg.com)
    • E.Van Bommel, D. Edelman y K. Ungerman (2014), Digitizing the consumer decision journey, McKinsey Quarterly

    Evaluaciones:
    • Control
  6. Unidad 6 - Modelando Problemas con Foco en Modelo Económico e Intangibles - Objetivo Específico:
    • Identificar problemas de decisión con foco en el “modelo económico” y “generación de activos intangibles”.
    • Conocer frameworks relevantes de análisis del valor “modelo económico” y “los activos intangibles”.
    • Identificar la ruta que conecta drivers de decisión, impactos, métricas y datos.
    • Reflexión sobre las bondades de los modelos de decisión y análisis.
    Videos:
    • Gestión Basada en Valor y modelos de decisión
    • Revenue Management y Revenue Assurance
    • Midiendo el valor de los Activos Intangibles
    • El ciclo de Valor del Capital Humano

    Lecturas Obligatorias:
    • CGMA Tools (2011), Three approaches to valuing intangible assets. Tres enfoques para la valoración de activos intangibles.
    • Modulo 6. Ruta al Valor de la Ciencia de Datos-AAG-UAI ONLINE DS
    EJECUTIVOS
    Lecturas Complementarias:
    • T. Koller (1984), What is value based management?, McKinsey Quarterly
    • M. Adams (2015), Intangibles and Sustainability: Holistic approaches to measuring and Managing Value Creation, Journal of Applied Corporate
    Finance, vol 27, number 2, spring 2015

    Evaluaciones:
    • Control
  7. Unidad 7 - Madurez y Valor de la Analítica - Objetivo Específico:
    • Identificar el Modelo de Madurez de la Gestión Analítica y el impacto en valor.
    • Analizar la Ruta del Valor de la Ciencia de Datos y las fuentes de valor.
    • Conocer modelo de valoración basado en el “recurso información”.
    • Conocer modelo de valoración basado en “ valor en riesgo”.
    • Conocer modelo de valoración basado en el uso , “ caso de negocio”.
    Videos:
    • La importancia de la Madurez de procesos de gestión analítica de datos
    • La Ruta del Valor de la Ciencia de Datos, comienza entendiendo el valor al Negocio
    • Valor Agregado de la Ciencia de Datos, de cosechar el dato a rentabilizar el uso.
    • Diseñando un caso de uso para la analítica de datos

    Lecturas Obligatorias:
    • H.Hurtgen y N. Mohr (2020), Achieving business impact with Data V1.0, McKinsey Analytics. Lograr un impacto empresarial a través de los datos.
    • Modulo 7. Ruta al Valor de la Ciencia de Datos-AAG-UAI ONLINE DS EJECUTIVOS

    Lecturas Complementarias:
    • Defining Data Science: The What, Where and How of Data Science (2020), Data Science 365
    • The Data Science Journey: boosting the way towards value generation with data management (2018), CapGemini

    Evaluaciones:
    • Control
  8. Unidad 8 - Analítica de Datos como Servicios y capacidades Clave - Objetivo Específico:
    • Conocer cómo podemos escalar la Ciencia de datos hasta un modelo de Servicio
    • Identificar diferentes modelos de Servicios de Analítica de datos
    • Conocer los tres fundamentos de gestión que se debe integrar para la gestión de servicios: Ciclo de vida de la información, Gobierno de Datos y Gestión de la Analítica
    • Caracterizar las capacidades core que requiere una organización basada en la gestión de datos.
    Videos :
    • Data Science as a Service
    • Modelos de negocios basados en datos y analítica, casos
    • Framework Gestión Estratégica de Datos
    • Capacidades de la Organización Data Driven

    Lecturas Obligatorias:
    • H.Hurtgen y N. Mohr (2020), Achieving business impact with Data V2.0, McKinsey Analytics. Lograr un impacto empresarial mediante los datos V2.0
    • Modulo 8. Ruta al Valor de la Ciencia de Datos-AAG-UAI ONLINE DS EJECUTIVOS

    Lectura complementarias:
    • Why so many Data Science Projects fail to deliver (2021), MIT Sloan Management Review, M. P. Joshi y otros.
    • From Data to Value-a 9 factor framework to value creation in IISs (2018), International Journal of Information Management, C. Lim. y otros
    • Data Products, Applied Data Science-Lessons Learned for the data-driven business. J: Meierhofer and others (2018),
    • Data Governance in the 21st Century Organization(2020),G. Via,l MIT Sloan Management Review

    Evaluaciones:
    • Control
    • Actividad de desarrollo
Metodología
La metodología de UAI Online contempla unidades de contenido 100% en línea, asincrónicas, de aprendizaje individual. El curso está compuesto por una secuencia de unidades que se habilitan paulatinamente. Cada unidad está compuesta por videos expositivos, lecturas obligatorias y complementarias, resumen, glosario, un control y una actividad de desarrollo. En la actividad de desarrollo, el participante deberá contestar una pregunta abierta utilizando el material dispuesto en el curso, la cual será revisada y calificada por un miembro del equipo de apoyo académico de UAI Online. La pregunta podrá usar una de cuatro técnicas metodológicas: análisis de caso, resolución de problemas, análisis o comparación de conceptos, realización de ejercicios. Los participantes cuentan con la posibilidad de hacer preguntas de contenido o administrativas directamente a través del botón “Ayuda” que se encuentra en la plataforma de UAI Online.
¿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.

Información y Postulaciones

Admision UAI Online
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