De los datos a la decisión: analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva
Aprende Business Data Science con Python y SQL Server y descubre cómo transformar los datos de una empresa en información útil para tomar mejores decisiones. A lo largo del curso aprenderás a aplicar análisis de datos, estadística, Business Intelligence y Machine Learning a problemas empresariales mediante un enfoque práctico y orientado a negocio.
Trabajarás sobre AdventureWorks, una empresa ficticia que servirá como caso de estudio para analizar situaciones similares a las que puedes encontrar en un entorno profesional. Aprenderás a preparar, consultar y analizar datos con SQL Server y Python, utilizando Anaconda y Jupyter Notebooks, además de conocer el papel de Power BI dentro del análisis descriptivo y la inteligencia empresarial.
El curso aborda los cuatro grandes niveles de la analítica empresarial: análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. No solo aprenderás a entender qué ha ocurrido en el negocio, sino también a investigar por qué ha ocurrido, anticipar qué puede suceder y utilizar los datos para determinar qué decisiones pueden generar mejores resultados.
Aplicarás estos conocimientos mediante casos prácticos de análisis de tendencias, identificación de influenciadores clave, clustering de productos, análisis de churn de empleados, predicción de ventas, reglas de asociación Apriori y optimización de precios. De esta forma, podrás comprender cómo Python, SQL y Machine Learning se combinan para resolver diferentes problemas empresariales.
Finalmente, realizarás un análisis 360º de AdventureWorks, integrando las técnicas aprendidas para obtener una visión global del negocio. El objetivo es que termines el curso con una metodología práctica para pasar de los datos a los insights y de los insights a la toma de decisiones empresariales basada en datos.
Transforma datos de negocio en información útil utilizando Python y SQL Server para apoyar la toma de decisiones.
Analiza datos históricos para comprender qué ha ocurrido en la empresa e identificar tendencias, patrones y resultados relevantes.
Aplica análisis diagnóstico para investigar los factores que explican los resultados y responder a interrogantes clave del negocio.
Utiliza técnicas de análisis predictivo y Machine Learning para anticipar comportamientos, tendencias y resultados empresariales.
Aplica análisis prescriptivo para evaluar alternativas y encontrar soluciones orientadas a mejorar la toma de decisiones empresariales.
Combina datos, técnicas analíticas y conocimiento empresarial para encontrar respuestas a problemas y preguntas reales de negocio.
Crea procesos automatizados con Python y SQL para reducir tareas repetitivas y agilizar el análisis de datos empresariales.
Analiza indicadores y resultados de gestión para detectar oportunidades, desviaciones y áreas de mejora en el negocio.
Crea informes técnicos claros y estructurados para presentar los resultados, conclusiones e insights obtenidos durante el análisis.
Profesional especializado en Ciencia de Datos, Data Analytics y Business Intelligence con más de 24 años de experiencia en estadística, auditoría y análisis de información. Máster en Data Science y Analítica Avanzada, cuenta con formación especializada en Big Data, Data Mining y análisis estadístico. Compagina su trayectoria profesional con la formación universitaria y online, aportando un enfoque práctico basado en herramientas, metodologías y casos reales del ámbito empresarial.
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