Curso. Datos que venden. Análisis y estrategias para líderes de ventas.
El análisis de los datos generados por el consumidor de bienes y servicios es una actividad estratégica para gerentes de negocios, consultores, e investigadores. Este tipo de análisis sirve para identificar innovaciones dirigidas al consumidor y mejorar la experiencia de clientes. Con nuevas herramientas orientadas a minar datos con tecnología de big data (e.g., RStudio, Google Colab, AWS, Databricks), se están promoviendo nuevos estándares de trabajo que no son manejables con herramientas populares como Excel o Power-Point. Al finalizar este curso, el participante obtendrá conocimientos sólidos sobre la llamada “economía de los datos”. Con casos prácticos, respaldados con literatura actualizada, el curso ofrece una visión 100 % práctica sobre el uso y el análisis de datos generados por el consumidor. Para el desarrollo de estas experiencias prácticas, el participante aprenderá a usar Rstudio y Google Colab (empleando R y Python como lenguajes de programación).
¿A quién está dirigido?
Profesionales de cualquier área que desean expandir sus habilidades profesionales hacia la venta de datos, la comercialización de datos y los servicios de datos, los docentes e investigadores que desean conocer nuevas herramientas de análisis de datos, y los directivos que desean inspirarse a partir de casos exitosos de modelos comerciales de servicios de datos.
El perfil requiere:
- Acceso por computador (no celular, no tablets) al curso. Ello es porque se pide instalar software que no corre en celular ni en tablets.
- Conocimiento intermedio de inglés (algunos materiales están sólo disponible en inglés).
- En conocimiento previo, ideal manejo de Excel, SPSS, R o Python.
¿Qué competencias desarrollarás?
- Identifica y usa las herramientas de analítica de datos para bienes y servicios.
- Conoce los desafíos y tareas más rutinarias en procesos de extracción, transformación y carga de datos.
- Identifica y aplica algunas de las técnicas más populares para la analítica de datos de bienes y servicios.
¿Cuál es el Contenido?
- ¿Qué es la economía de los datos? Caso exitoso internacional: OEC (Hidalgo y Hausmann, 2009). Caso exitoso en Venezuela: Yummy (Israeli, Martínez Buitrago, y Larangueira, 2021).
- Datos y sus formatos típicos (XML, JSON, CSV, XLS, BIB, TXT, PKL, RDS). La necesidad de serializar o no serializar a los datos (Nolan y Temple Lang, 2014). Primer contacto con Google Colab
- Herramientas para abrir, extraer, y transformar datos serializados o no serializados. Primer contacto con RStudio Cloud y el ecosistema de herramientas en R (Wickham, Çetinkaya-Rundel, y Grolemund, 2023) y en Python (Hathaway y Larson, 2021).
- Técnicas de minería web y el análisis del consumo colaborativo y la puntualidad en la entrega de comida a domicilio (Correa y cols., 2019). Primera experiencia con repositorios de GitHub.
- Técnicas de minería web (continuación). El uso de algunas APIs y herramientas estadísticas (Correa y cols., 2019).
- Minería de textos y el análisis de la experiencia del consumidor de pedido de comida a domicilio (Teichert, Rezaei, y Correa, 2020). Aplicaciones con tidytext (Silge y Robinson, 2017).
- Análisis de las relaciones amorosas en redes sociales. El caso de la serie de Greys Anatomy (Cranmer, Desmarais, y Morgan, 2021)
- Análisis de películas, el número de Kevin Bacon y los súper héroes de las películas de Marvel. Ejemplo con Gephi (Cherven, 2015).
- Mediciones basadas en centralidad. Análisis de las habilidades blandas en la oferta académica en postgrados universitarios (García-Chitiva y Correa, 2024).
- Grafos de conocimiento. Redes multicapas. Del dato al conocimiento relacional. Ejercicio práctico con neo4j (Rathle, 2021).
- Grafos de conocimiento (continuación). Conectividad con inteligencia artificial generativa y grandes modelos de lenguaje (large language models) langchain
- Introducción a modelos pre construidos de aprendizaje automático (machine learning) con teachable machine y modelos responsables de aprendizaje automático Beta y Bit.
¿Quiénes son los profesores?
- Juan Carlos Correa.
Fecha
Inicio
08 de abril.
Culminación
27 de mayo.
Duración
24 horas académicas | En Línea desde donde te encuentres.
Horarios
Días
Martes y jueves.
Horario
05:30 p.m. a 07:00 p.m.
Precios
$250 o el equivalente en BS a la tasa de cambio oficial del BCV (vigente a la fecha de pago).
- Si el pago lo va a realizar tu empresa, por favor contacta a nuestro equipo de Atención al Cliente a través de: [email protected] o al WhatsApp +58 4241374373.
