Presentación

El Curso de Data Science para gestionar tu negocio te proporcionará un análisis de lo que necesita una organización para convertirse en una organización data?science. Más allá de contar con inteligencia de datos o con un equipo de científicos de datos de primer nivel, los denominados unicorn data scientists, el primer paso consistirá en establecer una cultura orientada a los datos, efectiva y fuertemente arraigada en la empresa.

El Curso de Data Science muestra hasta qué punto la orientación a los datos implica instaurar una serie de procesos que requieren una aceptación genuina por parte de toda la empresa, desde analistas y gestores, hasta el personal de alta dirección. Además, conocerás las aplicaciones empresariales de los sistemas de información que proporcionan análisis con más visión de futuro, tales como los modelos predictivos que optimizan el gasto o el reabastecimiento de la cadena de suministro (o supply chain) así como también los que minimizan la rotación de clientes.

Dichos modelos implican dar respuesta a las preguntas “por qué” (o, más ampliamente, las conocidas como “preguntas con w” por las palabras inglesas who, what, when, why, y where, en español “quién, qué, cuándo, por qué y dónde”), formular recomendaciones y predicciones y exponer el historial de hallazgos.

Al finalizar el curso, habrás aprendido técnicas para convertir una empresa en una compañía data?science y contarán con los procesos y la cultura adecuadas para incrementar o impulsar decisiones empresariales críticas

¿Para qué te preparan?

Al finalizar el curso de Data Science, serás capaz de dar respuesta a las siguientes preguntas:

  • ¿Qué significa para una organización el hecho de ser data?science y qué beneficios le aporta?
  • ¿Cómo puede lograr una organización ser una organización data?science?
  • ¿Por qué deberías replantearte los roles existentes?
  • ¿Cómo se gestiona un modelo organizacional distribuido e híbrido?
  • En la actualidad, ¿en qué roles clave es necesario centrarse para los datos y la analítica?
  • ¿Cuáles son los nuevos roles emergentes y cuáles serán relevantes en el futuro?

¿A quién va dirigido?

El curso es apto para mandos intermedios y superiores de organizaciones de diferentes sectores: desde empresas relacionadas con la tecnología, la energía o el marketing hasta ONG y administraciones públicas.

  • Los alumnos deberán tener conocimientos dentro de su ámbito empresarial, cierta experiencia de tipo práctico y nociones básicas tanto de estadística como de software estadístico.

Estos profesionales podrían estar interesados en que algunos de los miembros de sus equipos después cursaran el Máster universitario en Data Science.

Programa

1. Transformación digital

  • El reto y sus riesgos
  • Las diferentes lentes de transformación
  • El rol de las tecnologías emergentes
  • Enfoques por sector

2. ¿Qué queremos decir con data?driven?

  • Recolección de datos
  • Acceso a datos
  • Calidad de los datos
  • Informar y advertir
  • De “informar y advertir” al análisis
  • La cadena de valor. analytics value chain
  • La madurez de los datos: analytics maturity

3. Toma de decisiones

  • ¿Cómo se toman las decisiones?
  • ¿Qué hace difícil la toma de decisiones?
  • Alineación organizacional y de información
  • Soluciones

4. Cultura data?driven corporativa

  • Aprender broad data: broad data literacy
  • Cultura orientada a metas: goals?first culture
  • Cultura inquisitiva, cultura que hace preguntas
  • Cultura iterativa, cultura del aprendizaje
  • Cultura anti?HiPPO
  • Creación de cambio cultural
  • El rol del Chief Data Officer

5. La ciencia de los datos: data science y gestión empresarial

  • Lograr la ventaja competitiva con data science
  • Mantener la ventaja competitiva con data science
  • Atraer e incentivar a científicos de datos y a sus equipos

Admisión

Uno de los factores clave para el desarrollo del Programa de Másters en La Salle son las personas que se incorporan al programa: personas seleccionadas respondiendo a criterios de currículum, según las dimensiones académicas, funcionales, sectoriales y geográficas, que propiciarán el enriquecimiento del colectivo.

El proceso de admisión en La Salle tiene como objetivo seleccionar a los candidatos más adecuados para cada programa y que aseguren el nivel y calidad de la convivencia y comunicación entre los participantes, lo que constituye un rasgo distintivo del estilo de La Salle.

El proceso de admisión para el curso académico ya está abierto y se recomienda a los candidatos que inicien su proceso lo antes posible dado que el período de admisiones se mantiene abierto hasta completar el límite de plazas establecido para cada programa académico.

Coste y Financiación: Solicita información y te enviaremos un completo dossier con información sobre los recursos, entidades bancarias y entidades colaboradoras.

Becas y Ayudas: Solicita Información y recibirás los Programas de Becas y Ayudas.

Si quieres más información del programa, plan de ayudas, financiación y proceso de admisión haz clic en el botón de "Solicita información".

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¿Para qué te prepara?

Al finalizar el curso de Data Science, serás capaz de dar respuesta a las siguientes preguntas:

  • ¿Qué significa para una organización el hecho de ser data?science y qué beneficios le aporta?
  • ¿Cómo puede lograr una organización ser una organización data?science?
  • ¿Por qué deberías replantearte los roles existentes?
  • ¿Cómo se gestiona un modelo organizacional distribuido e híbrido?
  • En la actualidad, ¿en qué roles clave es necesario centrarse para los datos y la analítica?
  • ¿Cuáles son los nuevos roles emergentes y cuáles serán relevantes en el futuro?

Programa

1. Transformación digital

  • El reto y sus riesgos
  • Las diferentes lentes de transformación
  • El rol de las tecnologías emergentes
  • Enfoques por sector

2. ¿Qué queremos decir con data?driven?

  • Recolección de datos
  • Acceso a datos
  • Calidad de los datos
  • Informar y advertir
  • De “informar y advertir” al análisis
  • La cadena de valor. analytics value chain
  • La madurez de los datos: analytics maturity

3. Toma de decisiones

  • ¿Cómo se toman las decisiones?
  • ¿Qué hace difícil la toma de decisiones?
  • Alineación organizacional y de información
  • Soluciones

4. Cultura data?driven corporativa

  • Aprender broad data: broad data literacy
  • Cultura orientada a metas: goals?first culture
  • Cultura inquisitiva, cultura que hace preguntas
  • Cultura iterativa, cultura del aprendizaje
  • Cultura anti?HiPPO
  • Creación de cambio cultural
  • El rol del Chief Data Officer

5. La ciencia de los datos: data science y gestión empresarial

  • Lograr la ventaja competitiva con data science
  • Mantener la ventaja competitiva con data science
  • Atraer e incentivar a científicos de datos y a sus equipos

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