Introducción al análisis de datos: Conceptos y herramientas básicas
OBJETIVO:
Definir un marco conceptual que prepare al participante para el estudio y asimilación de los conceptos de la ciencia de datos, Big Data y analítica de datos, ante los retos que impone la emergente cuarta revolución y su contexto en la organización. El participante conocerá, bajo un esquema autogestionado, las plataformas de trabajo que se usarán en el Diplomado, orientando su instalación en el equipo del participante. También, bajo el esquema auto-gestionado, el participante repasará los principales conceptos de estadísticos necesarios para el Diplomado
DIRIGIDO A:
Tomadores de decisiones en la micro, pequeña, mediana y gran empresa (en los ámbitos de operaciones, calidad, mantenimiento, compras, almacenes, mercadotecnia, comercial, administración general, finanzas, RH), así como profesionales independientes (consultores) y emprendedores, así como líderes de ONG’s y agencias de gobierno.
Todos ellos interesados en un aprendizaje auto-dirigido y auto-gestionado.
Cualquier persona que busca mayor conocimiento acerca de las estrategias y las herramientas, enfocadas en la analítica de datos, para beneficiar la toma de decisiones en su entorno profesional.
El participante:
a) Obtendrá los conocimientos necesarios para la aplicación de las técnicas de analítica a la solución de problemas de datos o, o en su caso, aprovecharlos para la mejora de las actividades operativas, decisiones gerenciales o la planeación e implementación de proyectos que mejoren la posición competitiva de la empresa.
b) Conocerá los elementos fundamentales de la operación de software especializado para la ejecución de las técnicas de analítica.
c) Resolverá un problema relacionado con datos, o en su caso, identificará un área de oportunidad relacionada con éstos, con el objeto de planear su solución.
Con esto, la empresa:
1) Desarrollará a sus ejecutivos para poseer una visión integradora para dirigir adecuadamente a una organización, identificando oportunidades mediante el uso de herramientas tecnológicas para analizar datos de la organización y en redes sociales.
2) Estará en la posibilidad de aplicar metodologías de analítica descriptiva, diagnóstica, prescriptiva y predictiva para optimizar sus procesos productivos, administrativos, financieros, y tecnológicos a fin de lograr la misión y los objetivos de la empresa.
3) Se promoverá la toma de decisiones basada en hechos y en datos.
COMPETENCIAS A DESARROLLAR:
- Entendimiento y aplicación de las tipologías de técnicas de analítica de datos y sus aplicaciones.
- Operación, a nivel básico, de software especializado para la ejecución de técnicas de analítica revisadas en el diplomado.
- Identificación de problemáticas o área de oportunidad relacionada con datos, surgida del contexto laboral de los asistentes, y darle solución.
Introducción a la analítica de datos (Autogestionado) (5 horas)
Expertos: Dr. Juan Ignacio González / Dr. Edgar Marcos Aurelio Granda- Gutiérrez
Temario:
Módulo 1. Descripción concepto
Módulo 2. Tipos de modelos
Módulo 3. Bases estadísticas
Módulo 4. Descarga de Programas. Anaconda / Júpiter / R / Rstudio
Instructores

Estudios:
- Doctorado en Estrategia de Negocios por la EGADE Business School sede Monterrey y completó una especialización en métodos cuantitativos y en la técnica SEM (Structural Equation Modeling) en el Fisher College of Business, en Ohio State Unversity.
Puestos más relevantes:
- Profesor de tiempo completo en el área de Gestión Empresarial en 2017 en UDEM.
- Desarrolló una productiva carrera de 15 años en posiciones gerenciales y ejecutivas en corporaciones ubicadas en la zona metropolitana de Monterrey y Saltillo (Sigma Alimentos/Alfa Corporativo, Bokados/Arca Continental, Whirlpool Corporation, Vitromex/Grupo Industrial Saltillo, Axalta/DuPont).
Premios/ Logros:
- Consultor y profesor universitario desde el año 2000 (ITESM Campus Monterrey, Campus Guadalajara y Sonora Norte), enfocando su actividad en las áreas de desarrollo de negocios, estrategia, inteligencia de mercados, analítica y mercadotecnia.
- Desarrollo de proyectos de analytics en empresas como Supermercados internacionales HEB, Industrias John Deere y Ternium.