En un mundo donde los datos lideran la toma de decisiones, la capacidad de gestionar y explotar la información se ha convertido en una habilidad indispensable. Con cada año que pasa, la gestión eficiente de los datos no solo optimiza decisiones, sino que también impulsa el éxito empresarial.
Data & Analytics
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En un mundo donde los datos lideran la toma de decisiones, la capacidad de gestionar y explotar la información se ha convertido en una habilidad indispensable. Con cada año que pasa, la gestión eficiente de los datos no solo optimiza decisiones, sino que también impulsa el éxito empresarial.
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Objetivos principales
/01
Preparar, explorar y visualizar datos
Preparar, explorar y visualizar datos para obtener insights comprensibles y aplicables.
/02
Proveer insights
Proveer insights derivados de análisis de datos que se traduzcan en acciones concretas y beneficiosas para la organización.
/03
Actuar como puente
Actuar como puente entre el análisis técnico de datos y las necesidades prácticas del negocio.
/04
Capacitar a los equipos
Capacitar a los equipos en el uso de herramientas y técnicas de análisis de datos.
/05
Fomentar una
cultura de datos
Fomentar una cultura de datos dentro de la organización para mejorar la toma de decisiones basada en datos.
/06
Desarrollar paneles y herramientas
Desarrollar paneles y herramientas de visualización que faciliten la toma de decisiones informadas.
/07
Realizar experimentos
y análisis
Realizar experimentos y análisis para encontrar nuevos conocimientos y realizar pronósticos precisos.
Áreas clave
de formación
Áreas clave
de formación
Soporte estratégico y toma de decisiones
- Patrones de Diseño: Aprende a usar patrones de diseño para desarrollar soluciones reutilizables y eficientes.
- Arquitectura de Software: Diseña arquitecturas que permitan la escalabilidad y mantenibilidad.
- Bases de Datos: Gestiona bases de datos SQL y NoSQL para manejar grandes volúmenes de información.
Gestión de infraestructura y tecnología
- Principios de Programación: Aplica principios como SOLID, DRY, y KISS para escribir código limpio y mantenible, siguiendo las mejores prácticas como las de “Clean Code”.
- Lenguajes de Programación: Domina lenguajes clave como Java, Python, JavaScript y otros.
- Desarrollo Frontend y Backend: Aprende a desarrollar tanto el frontend como el backend de aplicaciones para una solución completa.
Modelado predictivo y Machine Learning
- Metodologías Ágiles: Implementa metodologías como Scrum y Kanban para una gestión eficiente de proyectos.
- Pruebas y TDD: Asegura la calidad del software con técnicas como Test-Driven Development (TDD).
Análisis y visualización de datos
- Uso de Git: Colabora en proyectos utilizando sistemas de control de versiones como Git.
- Integración Continua: Automatiza procesos de integración y despliegue continuo (CI/CD).
Optimización de procesos de datos
- Pruebas de Seguridad: Identifica y mitiga vulnerabilidades en el software.
- Revisiones de Código: Garantiza la calidad del código con revisiones periódicas y cumplimiento de mejores prácticas.
Calidad y gobernanza de datos
Perfiles profesionales
Data Owner
Responsable estratégico de los datos de la organización, alinea la toma de decisiones con los objetivos de negocio, asigna recursos, conecta datos con acciones empresariales.
Data Steward
Responsable de crear y mantener un marco de gobernanza de datos, asegurando su calidad, precisión y cumplimiento normativo.
Data manager
Gestiona datos operativa y estratégicamente, supervisando entrada, almacenamiento y recuperación. Coordina el flujo entre sistemas, asegurando calidad e integridad.
Data Analyst
Recopilan, procesan y analizan datos para describir la situación organizacional. Limpian datos antes de analizarlos y usan herramientas de visualización.
Data Architect
Diseña y gestiona la arquitectura de datos, define políticas y estándares, crea un marco integrado y seguro, supervisa el flujo de datos. Requiere conocimientos en modelado y gestión de bases de datos.
Data Engineer
Controla el flujo de datos, construye y mantiene infraestructuras y sistemas de almacenamiento. Utiliza SQL, lenguajes como Java, Scala o Python, y soluciones Cloud para asegurar accesibilidad y organización.
Data Scientist
Desarrolla modelos predictivos con machine learning, descubriendo insights y realizando predicciones. Maneja grandes volúmenes de datos, estructurados y no estructurados, utilizando SQL, Python o R para preparación, exploración, visualización y predicción.
Ventajas de formarse en Data & Analytics
Comprender la necesidad de diseñar infraestructuras de datos robustas, garantizar su calidad y gobernanza, y desarrollar modelos avanzados de Machine Learning. Transformar datos en insights accionables, potenciando tu capacidad para tomar decisiones estratégicas informadas, convirtiendo el dato en valor.
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