INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA
DE NEGOCIOS

1.1 Fundamentos de la Analítica de Negocios
Definición y Alcance de la Analítica de Negocios:
• Se aborda qué es la analítica de negocios, sus objetivos y su importancia en el
entorno empresarial actual.
• Diferencias entre datos, información y conocimiento.
• Cómo la analítica de negocios transforma datos en decisiones estratégicas.
Importancia Estratégica de los Datos en las Organizaciones:
• El papel de los datos como activos estratégicos.
• Cómo las organizaciones líderes utilizan los datos para obtener ventajas competitivas.
• Ejemplos de empresas que han transformado sus operaciones a través de la
analítica de negocios.
Ciclo de Vida de un Proyecto de Analítica de Datos:
• Definición de objetivos del negocio y preguntas clave.
• Recolección y preparación de datos.
• Análisis de datos y modelado.
• Interpretación de resultados y presentación de informes.
• Implementación de decisiones basadas en datos y monitoreo de resultados
1.2 Rol del Analista de Negocios
Habilidades y Competencias Clave:
• Conocimientos técnicos: manejo de herramientas de análisis de datos, estadística
y programación.
• Habilidades analíticas: capacidad para interpretar datos, identificar patrones y
hacer predicciones.
• Comunicación: habilidades para presentar y explicar los resultados a diferentes
audiencias.
Ética y Responsabilidad en el Manejo de Datos:
• Principios de ética en el análisis de datos.
• Protección de la privacidad y confidencialidad de los datos.
• Uso responsable y justo de los datos para evitar sesgos y discriminación.
Desafíos y Oportunidades en la Analítica de Negocios:
• Desafíos comunes: calidad de los datos, integración de datos de diferentes
fuentes, escalabilidad de soluciones analíticas.
• Oportunidades: nuevas tecnologías, crecimiento de big data, inteligencia artificial y
machine learning.
1.3 Caso Práctico de Introducción
Análisis de un Caso de Estudio Real:
• Aplicación de los conceptos aprendidos en un caso práctico.
• Identificación de problemas y oportunidades a partir de datos reales.
• Desarrollo de un plan de acción basado en los datos analizados. 

ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD APLICADAS

2.1 Estadística Descriptiva
Medidas de Tendencia Central:
Media:
• Cálculo de la media aritmética.
• Interpretación de la media como medida de centro de un conjunto de datos.
Mediana:
• Cálculo de la mediana para datos ordenados.
• Uso de la mediana para datos sesgados.
Moda:
• Identificación de la moda en conjuntos de datos.
• Relevancia de la moda en diferentes contextos.
Medidas de Dispersión:
Rango:
• Cálculo y significado del rango.
• Limitaciones del rango como medida de dispersión
Varianza y Desviación Estándar:
• Cálculo de la varianza y la desviación estándar.
• Interpretación de la dispersión de datos en términos de desviación estándar.
• Uso de la varianza en comparación de dispersión entre diferentes conjuntos de
datos.
Visualización de Datos:
Histogramas:
• Creación e interpretación de histogramas.
• Identificación de patrones y distribuciones en histogramas.
• Gráficos de Barras y Diagramas de Dispersión:
• Creación e interpretación de gráficos de barras.
• Uso de diagramas de dispersión para analizar relaciones entre variables.
2.2 Estadística Inferencial
Teoría del Muestreo y Distribuciones Muestrales:
Muestreo Aleatorio:
• Principios y técnicas de muestreo aleatorio.
• Importancia del muestreo aleatorio en la inferencia estadística.
Distribuciones Muestrales:
• Concepto de distribución muestral.
• Teorema del límite central y su aplicación.
Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis:
Intervalos de Confianza:
• Construcción e interpretación de intervalos de confianza para medias y proporciones.
• Importancia de los intervalos de confianza en la estimación de parámetros
poblacionales.
Pruebas de Hipótesis:
• Formulación de hipótesis nula y alternativa.
• Cálculo e interpretación de valores p.
• Tipos de errores (Tipo I y Tipo II) y su significado.
Análisis de Varianza (ANOVA):
Concepto de ANOVA:
• Uso del análisis de varianza para comparar medias de múltiples grupos.
• Hipótesis en ANOVA y pruebas F.
Aplicaciones de ANOVA:
• Ejemplos prácticos de ANOVA en diferentes contextos empresariales.
• Interpretación de resultados de ANOVA.
2.3 Probabilidad
Conceptos Básicos de Probabilidad:
Definición y Reglas de Probabilidad:
• Concepto de probabilidad y su interpretación.
• Reglas de probabilidad: adición y multiplicación.
Eventos Independientes y Dependientes:
• Diferenciación entre eventos independientes y dependientes.
• Cálculo de probabilidades para eventos compuestos.
Distribuciones de Probabilidad:
Distribución Binomial:
• Características y aplicación de la distribución binomial.
• Cálculo de probabilidades binomiales.
Distribución Normal:
• Propiedades de la distribución normal.
• Uso de la curva normal en la estimación de probabilidades.
• Teorema del límite central y su relevancia.
Distribución de Poisson:
• Aplicación de la distribución de Poisson en la modelización de eventos raros.
• Cálculo de probabilidades Poisson.
Aplicaciones Prácticas de la Probabilidad:
Toma de Decisiones Basadas en Probabilidad:
• Uso de probabilidades en la evaluación de riesgos y oportunidades.
• Aplicaciones en marketing, finanzas y operaciones.
Modelos Probabilísticos:
• Desarrollo de modelos probabilísticos para situaciones empresariales.
• Simulación y análisis de escenarios usando técnicas probabilísticas.

ANÁLISIS PREDICTIVO

3.1 Modelos de Regresión
Regresión Lineal Simple y Múltiple:
Conceptos Básicos:
• Definición de regresión lineal.
• Diferencia entre regresión simple y múltiple.
Cálculo y Estimación:
• Método de mínimos cuadrados para la estimación de parámetros.
• Interpretación de coeficientes de regresión.
Evaluación de Modelos:
• Coeficiente de determinación (R²) y su interpretación.
• Análisis de residuales para validar supuestos del modelo.
• Pruebas de significancia de los coeficientes.
Supuestos y Diagnóstico de Modelos de Regresión:
Linealidad:
• Verificación de la relación lineal entre variables.
Independencia:
• Diagnóstico de autocorrelación.
• Prueba de Durbin-Watson.
Homoscedasticidad:
• Verificación de la igualdad de varianza de los errores.
• Prueba de Breusch-Pagan.
Normalidad:
• Análisis de normalidad de los errores.
• Prueba de Shapiro-Wilk.
3.2 Análisis de Series Temporales
Descomposición de Series Temporales:
Componentes de una Serie Temporal:
• Tendencia, estacionalidad y ruido.
Métodos de Descomposición:
• Descomposición aditiva y multiplicativa.
Modelos ARIMA:
Introducción a los Modelos ARIMA:
• Conceptos de Autoregresión (AR), Integración (I) y Media Móvil (MA).
• Identificación de parámetros ARIMA (p, d, q).
Estimación y Validación:
• Ajuste de modelos ARIMA.
• Evaluación de modelos a través de AIC y BIC.
• Validación cruzada de modelos de series temporales.
Pronósticos y Validación de Modelos:
Generación de Pronósticos:
• Métodos de pronóstico a corto y largo plazo.
Evaluación de Pronósticos:
• Medición de precisión de pronósticos (MAPE, RMSE).
• Análisis de errores de pronóstico.
3.3 Técnicas Avanzadas de Predicción
Regresión Logística:
Fundamentos:
• Diferencia entre regresión lineal y logística.
• Aplicación de la regresión logística para variables categóricas.
Cálculo e Interpretación:
• Estimación de coeficientes logísticos.
• Interpretación de probabilidades y odds ratios.
Evaluación de Modelos:
• Curva ROC y AUC.
• Matriz de confusión y métricas de clasificación (precisión, recall, F1-score).
Modelos de Supervivencia:
Análisis de Supervivencia:
• Conceptos de censura y tiempo de supervivencia.
• Función de supervivencia y función de riesgo.
Modelos de Cox:
• Introducción a los modelos de riesgos proporcionales de Cox.
• Estimación de parámetros y validación de modelos de supervivencia. 
Análisis Discriminante:
Conceptos Básicos:
• Diferencia entre análisis discriminante y regresión logística.
Análisis Discriminante Lineal (LDA):
• Cálculo e interpretación de funciones discriminantes.
• Aplicación de LDA en la clasificación de grupos.
Análisis Discriminante Cuadrático (QDA):
• Introducción a QDA.
• Comparación entre LDA y QDA.

MINERÍA DE DATOS Y MACHINE LEARNING

El Módulo 4 se centra en técnicas avanzadas de minería de datos y machine learning, proporcionando a los participantes las habilidades necesarias para explorar grandes volúmenes de datos y construir modelos predictivos complejos.

4.1 Algoritmos de Clasificación
Árboles de Decisión:
• Concepto de árboles de decisión y cómo funcionan.
• Métodos de partición y criterios de división.
• Interpretación y visualización de árboles de decisión.
Máquinas de Soporte Vectorial (SVM):
• Principios fundamentales de SVM para clasificación.
• Kernels y sus aplicaciones en SVM.
• Optimización de parámetros en SVM.
K-Nearest Neighbors (KNN):
• Concepto de KNN y cómo funciona.
• Selección del valor de K y métricas de distancia.
• Aplicaciones prácticas de KNN en clasificación.

4.2 Algoritmos de Agrupamiento
K-Means Clustering:
• Principios y algoritmo de K-Means.
• Métodos para la selección del número óptimo de clusters.
• Evaluación de la calidad de los clusters.
Análisis Jerárquico:
• Tipos de métodos jerárquicos (aglomerativos y divisivos).
• Visualización de dendrogramas y análisis de clusters.
• Comparación con otros métodos de agrupamiento.
Modelos de Mezcla Gaussiana:
• Fundamentos de modelos de mezcla gaussiana.
• Estimación de parámetros y asignación probabilística a clusters.
• Aplicaciones en segmentación de mercado y análisis de clientes.

4.3 Redes Neuronales y Deep Learning
Introducción a Redes Neuronales:
• Neuronas artificiales y arquitectura básica de redes neuronales.
• Funcionamiento de las capas ocultas y la capa de salida.
• Aplicaciones en reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.
Arquitecturas de Deep Learning:
• Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para imágenes.
• Redes Neuronales Recurrentes (RNN) para secuencias de datos.
• Implementación de modelos de deep learning usando frameworks como Tensor Flow y PyTorch.
Aplicaciones Prácticas de Deep Learning:
• Casos de uso en análisis de texto, detección de anomalías y más.
• Desafíos y consideraciones éticas en el uso de deep learning.

 

 

VISUALIZACIÓN DE DATOS

El Módulo 5 se enfoca en temas avanzados que permiten a los participantes profundizar en áreas específicas de la analítica de negocios y la inteligencia artificial, preparándolos para enfrentar desafíos complejos en la toma de decisiones empresariales.

5.1 Optimización

Programación Lineal y No Lineal:
• Conceptos básicos y aplicaciones en la optimización de recursos.
• Métodos de solución y software especializado.
Optimización de Redes:
• Modelos de flujo de redes y problemas de asignación.
• Aplicaciones en logística y distribución.
Optimización Multiobjetivo:
• Técnicas para la resolución de problemas con múltiples objetivos.
• Trade-offs y análisis de sensibilidad en la optimización multiobjetivo.

5.2 Inteligencia Artificial Aplicada

Aprendizaje Automático Avanzado:
• Modelos avanzados de machine learning como Random Forests, Gradient
Boosting, etc.
• Implementación y evaluación de modelos avanzados.
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP):
• Fundamentos del procesamiento de lenguaje natural.
• Aplicaciones en análisis de sentimientos, generación de texto, etc.
Visión por Computadora:
• Introducción a técnicas de visión por computadora y reconocimiento de patrones.
• Aplicaciones en reconocimiento de imágenes, análisis de videos, etc.

5.3 Ética y Gestión de Datos

Ética en la Analítica de Negocios:
• Consideraciones éticas en la recopilación y uso de datos.
• Impacto social y legal de las decisiones basadas en datos.
Gestión de Grandes Volúmenes de Datos (Big Data):
• Herramientas y técnicas para el manejo eficiente de grandes conjuntos de datos.
• Procesamiento distribuido y almacenamiento en plataformas como Hadoop y
Spark.

5.4 Proyecto Final

Desarrollo y Presentación del Proyecto:
• Desarrollo de un proyecto aplicado en colaboración con empresas o entidades
externas.
• Presentación y defensa del proyecto ante un panel de expertos.

 

BIG DATA Y TECNOLOGÍAS EMERGENTES

El Módulo 6 se centra en la aplicación avanzada de técnicas analíticas y la integración de soluciones en escenarios empresariales reales. Este módulo suele estar diseñado para consolidar y aplicar todos los conocimientos adquiridos a través de proyectos prácticos y casos de estudio detallados.

6.1 Gestión Estratégica de Datos
Integración de Datos y Data Warehousing:
• Principios de diseño y arquitectura de data warehouses.
• Implementación de soluciones de integración de datos.
Calidad y Gobernanza de Datos:
• Estrategias para mejorar la calidad de los datos empresariales.
• Implementación de políticas de gobernanza de datos.

6.2 Análisis Avanzado de Datos
Análisis Predictivo y Prescriptivo:
• Integración de modelos predictivos en la toma de decisiones.
• Optimización de decisiones empresariales con análisis prescriptivo.
Análisis de Redes Sociales y Grafos:
• Métodos para analizar redes sociales y grafos empresariales.
• Aplicaciones en influencia social y análisis de comunidades.

6.3 Business Intelligence y Visualización de Datos
Dashboards y Reporting Avanzado:
• Diseño y desarrollo de dashboards interactivos.
• Visualización efectiva de datos para la toma de decisiones.
Inteligencia Competitiva y Benchmarking:
• Métodos para la recopilación y análisis de información competitiva.
• Comparación de rendimiento empresarial a través de benchmarking.

6.4 Innovación y Liderazgo en Analítica
Tendencias Emergentes en Analítica de Negocios:
• Exploración de tecnologías emergentes como AIoT, blockchain, etc.
• Impacto potencial en la estrategia empresarial y la analítica.
Liderazgo en Analítica y Gestión del Cambio:
• Estrategias para liderar iniciativas de analítica dentro de las organizaciones.
• Gestión del cambio en la adopción de soluciones analíticas avanzadas.

6.5 Proyecto de Integración y Presentación Final
Desarrollo del Proyecto Integrador:
• Implementación y ejecución de un proyecto integral utilizando técnicas avanzadas.
• Colaboración con empresas o entidades externas para resolver problemas reales.
Presentación y Defensa del Proyecto:
• Preparación y presentación de resultados ante un panel de expertos.
• Evaluación final del proyecto como culminación del Diploma de Especialización.

APLICACIONES EMPRESARIALES
DE LA ANALÍTICA

El Módulo 7 se enfoca en la aplicación estratégica de las herramientas y técnicas de Business Analytics en contextos empresariales complejos, integrando aspectos de liderazgo, innovación y gestión del cambio.

7.1 Estrategia y Decisiones Basadas en Datos

Framework de Estrategia Digital:
• Desarrollo e implementación de estrategias digitales basadas en datos.
• Integración de analítica avanzada en la planificación estratégica.
Modelos de Negocio y Transformación Digital:
• Análisis de modelos de negocio disruptivos y casos de estudio.
• Estrategias para la transformación digital de organizaciones tradicionales.

7.2 Innovación y Tecnologías Emergentes

Tecnologías Emergentes y Disruptivas:
• Exploración de tecnologías como inteligencia artificial, blockchain, Internet of Things (IoT), entre otras.
• Aplicaciones potenciales en la optimización de procesos y creación de valor.
Innovación Abierta y Colaborativa:
• Estrategias para fomentar la innovación abierta y la colaboración con startups y ecosistemas de innovación.
• Implementación de modelos de innovación en empresas establecidas.
7.3 Liderazgo en Analítica y Gestión del Cambio
Liderazgo en Analítica y Big Data:
• Desarrollo de competencias de liderazgo en la gestión de proyectos analíticos complejos.
• Gestión del cambio en la adopción de soluciones de analítica avanzada.

Cultura Data-Driven y Gestión del Talento:
• Creación de una cultura organizacional orientada a datos.
• Estrategias para la atracción, retención y desarrollo de talento analítico.

7.4 Casos Prácticos y Proyecto Final
Análisis de Casos y Estudios de Implementación:
• Análisis profundo de casos prácticos reales en diversas industrias.
• Evaluación de estrategias exitosas y lecciones aprendidas en la implementación de proyectos.
Desarrollo y Presentación del Proyecto Final:
• Desarrollo de un proyecto aplicado y colaborativo con empresas o entidades externas.
• Presentación y defensa del proyecto final ante un panel de expertos.

 

Metodología de Enseñanza

Clases Magistrales:
• Presentaciones teóricas impartidas por docentes expertos.
• Ejemplos y estudios de casos ilustrativos.
Discusión en Clase:
• Sesiones interactivas para discutir y debatir sobre los temas presentados.
• Participación activa de los estudiantes para compartir experiencias y perspectivas.
Ejercicios Prácticos:
• Actividades diseñadas para aplicar los conceptos teóricos en situaciones prácticas.
• Análisis de conjuntos de datos proporcionados para practicar habilidades analíticas.
• Desarrollo de proyectos utilizando software estadístico (R, Python, SAS).
• Prácticas en la construcción y evaluación de modelos predictivos.

Software Usado:
Python: Este lenguaje de programación es ampliamente utilizado en análisis de datos debido a su versatilidad y las potentes bibliotecas como Pandas, NumPy, SciPy y Scikit-learn.
R: Otro lenguaje de programación popular en la estadística y el análisis de datos, conocido por sus capacidades estadísticas avanzadas y gráficos.
Excel: A menudo se utiliza para análisis de datos básicos y para la visualización rápida de información.
Power BI: Similar a Tableau, Power BI es una herramienta de Microsoft para la visualización y análisis de datos.
SQL: El lenguaje de consulta estructurado se utiliza para manejar y consultar bases de datos.
SAS: Software de análisis estadístico que puede ser utilizado para análisis complejos y modelado predictivo.
Hadoop/Spark: Herramientas para el procesamiento de grandes volúmenes de datos en entornos de big data.

Evaluaciones y Proyectos:
• Exámenes y evaluaciones para medir la comprensión teórica.
• Proyectos Final y en equipo para resolver problemas empresariales utilizando técnicas avanzadas de data mining y machine learning.