Especialización en ciencia de datos business-driven:De 0 a científico de datos
Conviértete en un científico de datos altamente eficaz, sin importar en qué empresa trabajes. Aprenda a aportar valor con matemáticas y estadísticas a cualquier empresa, sin importar su tamaño.
Rol Introducido al alumno:
Cientifico de datos
Después de este curso, podrás aplicar todos los conocimientos teóricos que te ha costado tanto aprender y adaptarlos a la situación particular del negocio con el que trabajas, generando valor de forma incremental con un riesgo mínimo. Se acabaron los problemas de comunicación con tu equipo y tus gerentes, y los malentendidos. Podrás detectar un proyecto fallido a kilómetros de distancia.
¿Como va a transformarte este curso?
Te enseñaremos con precisión cómo los datos aportan valor a las empresas y generan ventajas competitivas a todos los niveles. Comprenderás los niveles de madurez de datos e inteligencia que puede tener una empresa y podrás diagnosticar correctamente qué información crítica le falta a tu negocio o que no aprovecha.
Qué proyectos de analítica avanzada hay disponibles y cómo seguir aprendiendo y mejorando después de este curso, y cómo empezar a aprender la próxima vez que te enfrentes a un nuevo negocio o dominio algorítmico para maximizar tus posibilidades de éxito.
¿Como vamos a hacer esto?
Viendo el temario en detalle:
Módulo 1: Una guía sobre lo que miden los negocios
Te presentaremos las diferentes etapas de crecimiento de las empresas y la información cualitativa y cuantitativa que necesitan en ellas.
Te guiaremos a través de la hoja de ruta de ajuste producto-mercado de Sean Ellis, fundador de Dropbox, y te enseñaremos exactamente qué métricas e información cualitativa necesitas para avanzar en la pirámide de crecimiento empresarial, desde el ajuste producto-mercado hasta la transición de crecimiento y el crecimiento viral.
Comprenderás exactamente qué información necesitas recopilar y cómo obtenerla. Este conocimiento será vital para adaptarte en el futuro a cualquier negocio e industria en la que trabajes, y para auditar adecuadamente las arquitecturas de conocimiento y cubrir cualquier brecha de conocimiento que pueda tener tu empresa. También será esencial para maximizar tus capacidades de ingeniería de características.
Módulo 2: Una guía para ciencia de datos orientada al ROI
Le mostraremos un marco para estructurar cualquier proyecto de ciencia de datos en el que pueda trabajar y maximizar sus posibilidades de éxito.
Este marco también le permitirá garantizar que el éxito esté alineado con la aportación de valor a la empresa, es decir, el retorno de la inversión (ROI). También le mostraremos la lista más completa de posibles aplicaciones de la ciencia de datos y las matemáticas en diversos sectores, para que tenga un conocimiento exhaustivo de todas las posibilidades reales que las matemáticas ofrecen a las empresas. Esto le permitirá diagnosticar eficazmente qué proyectos puede abordar su empresa con esperanzas de éxito y cómo empezar a trabajar en ellos.
Módulo 3: Una guía a soluciones de ML robustas y sostenibles (ML-Ops)
Cualquier científico de datos independiente que se precie debe contar con los conocimientos de ingeniería necesarios para que sus soluciones estén listas para la producción de forma escalable, reproducible y robusta.
Aquí te enseñaremos todo lo necesario sobre la metodología ML-Ops para que puedas empezar a preparar tus proyectos para producción y ser reproducibles, como debería aspirar cualquier científico de datos con visión de negocio.
Módulo 4: Una guía para feature engineering avanzado
Un título muy claro. Para mí, la ingeniería de características es probablemente una de las dos habilidades más importantes que un científico de datos puede tener, y la que realmente define la profesión.
En este capítulo, abordaremos cómo llevar tus habilidades de ingeniería de features al siguiente nivel, alcanzando un nivel de élite, especialmente al trabajar en sistemas dinámicos y caóticos donde las personas desempeñan un papel clave en sus resultados (es decir, cualquier sistema donde participen las partes interesadas del negocio).
Módulo 5: Una guía para diseño de experimentos y demostración de hipótesis
La otra habilidad crucial que debe poseer un científico de datos es que no existe una estrategia basada en datos si no se pueden demostrar hipótesis y crear pruebas que confirmen y reduzcan el riesgo en el proceso de toma de decisiones.
En este capítulo, te convertiremos en un auténtico estadístico capaz de lograr que tu empresa esté verdaderamente basada en datos.
Módulo 6: Una guía para gestionar cultura corporativa con mínima resistencia
Cómo liderar un proyecto de ciencia de datos, cómo gestionar sus riesgos, resultados potenciales, expectativas de negocio y partes interesadas.
En este capítulo, abordaremos todas las habilidades blandas esenciales que necesita un científico de datos y le enseñaremos a integrarse eficazmente en la cultura empresarial. No importa lo bueno que sea como científico de datos, no transformará la empresa por sí solo; tendrá que convencer a los departamentos y compañeros de trabajo y convencerlos de su visión y de los beneficios de un enfoque basado en datos.
Este capítulo te guiará.
¿Que podrás hacer cuando acabes este curso?
Serás capaz de trabajar en un proyecto de analítica predictiva o IA, mentorizado por un superior, o empezar a impulsarlo en su propia organización, entendiendo que habrá una curva de aprendizaje
Aprenderá a plantear proyectos de analítica predictiva, y a analizar la información de su empresa como un científico de datos junior.
Sabrá diagnosticar y auditar la calidad de un proyecto de analítica predictiva, y plantear mejoras para asegurar su viabilidad, rentabilidad y robustez.
Después de este curso, podrás aplicar todos los conocimientos teóricos que te ha costado tanto aprender y adaptarlos a la situación particular del negocio con el que trabajas, generando valor de forma incremental con un riesgo mínimo. Se acabaron los problemas de comunicación con tu equipo y tus gerentes, y los malentendidos. Podrás detectar un proyecto fallido a kilómetros de distancia.
Precio: 450 euros
El precio incluye todas las sesiones necesarias para impartir el temario (de 4 a 6), no incluye el coste de desplazamiento para sesiones presenciales. Los webinar no tienen coste adicional.
Preguntas
frecuentes
No, podemos ayudarte a construir la cultura de datos y matemáticas en tu equipo, y ayudarte a reclutar si estás empezando desde cero. Si ya tienes un equipo, podemos entrenarlo para ti.
Algunos de ellos están orientados a un rol más técnico en tu equipo de datos, y otros, como nuestro programa de equipos data-driven, se centran en la gestión y líderes que no necesitan ensuciarse las manos con código.
Dependiendo de la cantidad de trabajo que tengamos o de nuestra experimentación interna, tenemos de vez en cuando un programa de beta-testing donde permitimos a usuarios afortunados probar un curso, servicio o taller a cambio de feedback y, si se logra la satisfacción, una referencia. Pregúntanos al respecto para ver si aplicas.
Simple, nuestro programa maestro de equipos data-driven. Te enseñará todo lo que necesitas para empezar y tendrás 5 sesiones con nosotros para ayudar a aterrizar cualquier concepto que no hayas entendido en tu organización, es de lejos el mejor programa para transformar una organización en internet.