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Calidad y productividad
Lunes 11 de noviembre 2024
Análisis de datos y toma de decisiones con Python
Resumen
Fecha de inicio: | Lunes 11 de noviembre 2024 |
Duración del programa: | 46 horas (4.6 Unidades de Educación Continua CEUs) |
Dirigido a: | Profesionales y emprendedores interesados en análisis de datos y toma de decisiones basada en datos. No es necesario tener conocimiento previo de programación. |
Horario: | Las videoconferencias en vivo se realizarán los lunes y miércoles de 18:00 a 20:00 y 2 sábados por mes de 08:30 a 12:30. |
Modalidad: | Virtual |
Inversión: | $690 más IVA Pronto pago: $552 más IVA *Aplica hasta 15 días antes del inicio del programa. Revisa condiciones. |
Tipo de programa: | Curso |
Antecedentes:
En el contexto actual, donde la información es abundante y el ritmo de los negocios impone desafíos constantes, la habilidad para tomar decisiones informadas y rápidas se ha convertido en un diferenciador competitivo clave. Frente a este escenario, surge la necesidad de capacitar a profesionales en el manejo eficaz de datos y en la aplicación de técnicas de optimización que permitan una toma de decisiones estratégica y sustentada. Este programa ha sido diseñado como respuesta a esa necesidad, ofreciendo una formación inicial en el análisis de datos mediante Python y en la implementación de estrategias basadas en datos. A través de una combinación de teoría y práctica aplicada, el programa busca proveer a los participantes las competencias necesarias para transformar datos en insights y estos, a su vez, en decisiones empresariales que impulsen el crecimiento y la innovación en sus organizaciones. |
Objetivos:
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Beneficios:
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Introducción a Python y configuración de entorno Inicia con la configuración de Anaconda, facilitando la gestión de paquetes y entornos de trabajo. Se introduce Python, cubriendo desde la ejecución de scripts básicos hasta el manejo de estructuras de datos, proporcionando las herramientas necesarias para abordar problemas de análisis de datos. |
Desarrollo de algoritmos y automatización Aborda el desarrollo de algoritmos simples y la automatización de procesos con Python. Se ofrece una comprensión de cómo automatizar la recopilación y análisis de datos, preparando para aplicar estas técnicas en entornos empresariales. |
Manipulación y análisis de datos con Python Introduce el uso de Python y Pandas para transformar y analizar datos efectivamente. Incorpora herramientas para la importación y limpieza de datos, utilizando análisis estadístico y utilizando visualizaciones impactantes para comunicar efectivamente con datos. Se abarca el proceso para extraer, filtrar y transformar datos para descubrir insights relevantes para decisiones empresariales. |
Toma de decisiones basada en datos Se basa en cómo aplicar se enfoca en aplicar técnicas estadísticas en Python para fundamentar decisiones empresariales, utilizando casos prácticos sobre segmentación de clientes, marketing y A/B testing. Se exploran herramientas para analizar, interpretar y extraer conclusiones valiosas de los datos, impulsando estrategias efectivas y basadas en evidencia. |
Charlas complementarias Alineados a la filosofía de Artes Liberales de la USFQ en la cual todas las áreas del conocimiento tienen igual relevancia y aportan al desarrollo del conocimiento, este programa incluye charlas virtuales con diferentes temáticas de interés actual. Estas son abiertas al público en general, o son parte de otros programas. Es un espacio que robustece el contenido académico del programa, la asistencia es opcional. |
Foro empresarial El foro empresarial es un espacio virtual de encuentro entre los estudiantes y panelistas; emprendedores, empresarios, profesores y expertos, quienes compartirán sus perspectivas, tendencias y mejores prácticas. Los foros se manejarán acorde al cronograma anual, participan los estudiantes de programas no titulados y maestrías de Escuela de Empresas. Es un espacio que robustece el contenido académico del programa, la asistencia es opcional. |
Actividades Este programa cuenta con distintas actividades virtuales, que incluyen presentaciones, ejercicios prácticos de aplicación real de los conceptos presentados, talleres, discusiones, entre otros. El programa aplica una metodología activa, participativa y crítica, que vincula la teoría con la práctica. Los estudiantes deben acceder a la plataforma virtual Desire to Learn D2L, con al menos 2 horas de anticipación para familiarizarse, utilizar los recursos de estudio y completar las actividades virtuales. El acceso a la plataforma D2L se encuentra vigente desde el inicio del programa hasta un mes posterior a su finalización. |
Modalidad y duración: Este es un curso semipresencial, con una duración de 46 horas repartidas acorde el siguiente detalle:
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Recursos y actividades: En conjunto, este programa contempla alrededor de 36 actividades y recursos, acorde el siguiente detalle:
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Evaluaciones:
La calificación mínima que debe obtener el participante para aprobar el programa es de 70/100. En el caso de que el programa incluya un examen final, este también deberá tener como nota mínima 70/100. |
Este programa equivale a un total de 4,6 Unidades de Educación Continua (CEUs) . |
Edison Loza
Consultor senior en gobierno de datos, analítica de datos, sistemas decisionales y vigilancia estratégica. PhD en gestión de sistemas de información por la UGA, Francia. Cuenta con una maestría en Investigación en gestión de sistemas de información en la Universidad Pierre-Mendès France y una maestría en Gestión de TICs en la EPN. Ha liderado la creación de programas académicos, como la maestría en sistemas de información y el programa doctoral en informática en la EPN. Investigador en transformación digital y sistemas de soporte para la toma de decisiones, ha presentado en conferencias internacionales y publicado en revistas indexadas. |
- RESUMEN
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Resumen
Fecha de inicio: Lunes 11 de noviembre 2024 Duración del programa: 46 horas
(4.6 Unidades de Educación Continua CEUs)Dirigido a: Profesionales y emprendedores interesados en análisis de datos y toma de decisiones basada en datos. No es necesario tener conocimiento previo de programación. Horario: Las videoconferencias en vivo se realizarán los lunes y miércoles de 18:00 a 20:00 y 2 sábados por mes de 08:30 a 12:30. Modalidad: Virtual Inversión: $690 más IVA
Pronto pago: $552 más IVA
*Aplica hasta 15 días antes del inicio del programa. Revisa condiciones.Tipo de programa: Curso - DETALLE
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Antecedentes: En el contexto actual, donde la información es abundante y el ritmo de los negocios impone desafíos constantes, la habilidad para tomar decisiones informadas y rápidas se ha convertido en un diferenciador competitivo clave.
Frente a este escenario, surge la necesidad de capacitar a profesionales en el manejo eficaz de datos y en la aplicación de técnicas de optimización que permitan una toma de decisiones estratégica y sustentada. Este programa ha sido diseñado como respuesta a esa necesidad, ofreciendo una formación inicial en el análisis de datos mediante Python y en la implementación de estrategias basadas en datos.
A través de una combinación de teoría y práctica aplicada, el programa busca proveer a los participantes las competencias necesarias para transformar datos en insights y estos, a su vez, en decisiones empresariales que impulsen el crecimiento y la innovación en sus organizaciones.
Objetivos: - Analizar conjuntos de datos con Python para fundamentar decisiones empresariales.
- Desarrollar algoritmos que automatizan tareas y mejoran procesos de negocio.
- Implementar técnicas de análisis de datos para la toma de decisiones en entornos empresariales.
Beneficios: - Alineados a nuestra misión, participa en los coloquios presenciales con enfoque en integridad corporativa, artes liberales y liderazgo.
- Aplicabilidad de contenidos a través del uso de materiales y modelos aplicativos como casos y/o simuladores de Harvard Business Publishing.
- Participación en cursos y charlas con el soporte de profesores, expertos nacionales e internacionales con alta experiencia académica y directiva en las áreas claves que integran la gestión de empresas.
- Acreditación de la International Accreditors for Continuing Education and Training (IACET) y obtención de unidades de educación continua (Continuing Education Units = CEUs) reconocidas internacionalmente; y acreditación de la International Society for Performance Improvement (ISPI).
- Escuela de Empresas mantiene alianza con la International Academic Program – IAP y la European Foundation for Management Development - EFMD.
- Acceso a la plataforma de educación virtual Brightspace by Desire2Learn (D2L) utilizada en las mejores universidades del mundo que promueve la interactividad, flexibilidad, acceso remoto, disponibilidad de contenido y comunicación efectiva.
- Participación en charlas virtuales VivEE-Virtual en temas de actualidad empresarial y charlas de artes liberales que fomentan el pensamiento crítico, la creatividad, la integración de distintas áreas, y el desarrollo profesional.
- Opción de acceder a inscripciones de forma preferencial a programas internacionales con enfoque práctico.
- CONTENIDO
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Fundamentos de Python para análisis de datos
Introducción a Python y configuración de entorno
Inicia con la configuración de Anaconda, facilitando la gestión de paquetes y entornos de trabajo. Se introduce Python, cubriendo desde la ejecución de scripts básicos hasta el manejo de estructuras de datos, proporcionando las herramientas necesarias para abordar problemas de análisis de datos.
Desarrollo de algoritmos y automatización
Aborda el desarrollo de algoritmos simples y la automatización de procesos con Python. Se ofrece una comprensión de cómo automatizar la recopilación y análisis de datos, preparando para aplicar estas técnicas en entornos empresariales.
Análisis de datos para la toma de decisiones
Manipulación y análisis de datos con Python
Introduce el uso de Python y Pandas para transformar y analizar datos efectivamente. Incorpora herramientas para la importación y limpieza de datos, utilizando análisis estadístico y utilizando visualizaciones impactantes para comunicar efectivamente con datos. Se abarca el proceso para extraer, filtrar y transformar datos para descubrir insights relevantes para decisiones empresariales.
Toma de decisiones basada en datos
Se basa en cómo aplicar se enfoca en aplicar técnicas estadísticas en Python para fundamentar decisiones empresariales, utilizando casos prácticos sobre segmentación de clientes, marketing y A/B testing. Se exploran herramientas para analizar, interpretar y extraer conclusiones valiosas de los datos, impulsando estrategias efectivas y basadas en evidencia.
Actividades extracurriculares
Charlas complementarias
Alineados a la filosofía de Artes Liberales de la USFQ en la cual todas las áreas del conocimiento tienen igual relevancia y aportan al desarrollo del conocimiento, este programa incluye charlas virtuales con diferentes temáticas de interés actual. Estas son abiertas al público en general, o son parte de otros programas. Es un espacio que robustece el contenido académico del programa, la asistencia es opcional.
Foro empresarial
El foro empresarial es un espacio virtual de encuentro entre los estudiantes y panelistas; emprendedores, empresarios, profesores y expertos, quienes compartirán sus perspectivas, tendencias y mejores prácticas. Los foros se manejarán acorde al cronograma anual, participan los estudiantes de programas no titulados y maestrías de Escuela de Empresas. Es un espacio que robustece el contenido académico del programa, la asistencia es opcional.
Actividades
Este programa cuenta con distintas actividades virtuales, que incluyen presentaciones, ejercicios prácticos de aplicación real de los conceptos presentados, talleres, discusiones, entre otros. El programa aplica una metodología activa, participativa y crítica, que vincula la teoría con la práctica.
Los estudiantes deben acceder a la plataforma virtual Desire to Learn D2L, con al menos 2 horas de anticipación para familiarizarse, utilizar los recursos de estudio y completar las actividades virtuales. El acceso a la plataforma D2L se encuentra vigente desde el inicio del programa hasta un mes posterior a su finalización.
- METODOLOGÍA
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Modalidad y duración:
Este es un curso semipresencial, con una duración de 46 horas repartidas acorde el siguiente detalle:
Descripción Total duración horas Horas sincrónicas/clase Horas asincrónicas/autodirigidas participante Número de sesiones/clases Cursos o módulos 32 32 0 16 Capacitación plataforma virtual D2L 2 0 2 Autodirigido estudiante Estudio individual autodirigido para preparación del programa 8 0 8 Autodirigido estudiante Charlas de Artes Liberales & Empresa / VivEE Virtual 2 2 0 2 Foro empresarial 2 2 0 1 Número horas programa 46 32 18 19 Recursos y actividades:
En conjunto, este programa contempla alrededor de 36 actividades y recursos, acorde el siguiente detalle:
Recursos # Actividades # Presentaciones 12 Foros de discusión 12 Lecturas, papers, artículos, guías, página web 12 Total recursos 24 Total actividades 12 Evaluaciones:
- El programa requiere de la participación y asistencia y de la aprobación de actividades de evaluación designadas por el profesor.
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De forma específica, el candidato debe lograr un mínimo de 70% en las siguientes actividades.
Criterio Detalle Ponderación Rúbrica Asistencia Asistencia a clases 40% Asistencia Participación Participación en actividades 60% Participación La calificación mínima que debe obtener el participante para aprobar el programa es de 70/100. En el caso de que el programa incluya un examen final, este también deberá tener como nota mínima 70/100.
- CERTIFICADO
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Este programa equivale a un total de 4,6 Unidades de Educación Continua (CEUs) .
Una vez finalizado el programa, Escuela de Empresas, única institución acreditada en Ecuador por la International Accreditors for Continuing Education and Training (IACET) y por la International Society for Performance Improvement (ISPI), otorgará a cada participante un diploma digital: Curso Análisis de datos y toma de decisiones con Python de Universidad San Francisco de Quito. - PROFESORES
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Edison Loza Consultor senior en gobierno de datos, analítica de datos, sistemas decisionales y vigilancia estratégica. PhD en gestión de sistemas de información por la UGA, Francia. Cuenta con una maestría en Investigación en gestión de sistemas de información en la Universidad Pierre-Mendès France y una maestría en Gestión de TICs en la EPN. Ha liderado la creación de programas académicos, como la maestría en sistemas de información y el programa doctoral en informática en la EPN. Investigador en transformación digital y sistemas de soporte para la toma de decisiones, ha presentado en conferencias internacionales y publicado en revistas indexadas.