¿Qué es la Concentración de Business Analytics?

El análisis empresarial se refiere al proceso de utilizar datos y técnicas analíticas para mejorar la toma de decisiones en un entorno empresarial.  

Abarca procesos de gestión de datos, como la recopilación, validación y organización de datos, así como técnicas analíticas, como estadísticas, optimización, modelos predictivos, pronósticos y visualización. 

El objetivo de la concentración de análisis de negocios es enseñar a los estudiantes habilidades y técnicas avanzadas aplicadas a problemas de negocios.

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Cursos Comunes

Decisiones y análisis de negocios aplicados

Aprende a tomar decisiones apoyado en datos y modelos. Los estudiantes aprenden a modelar y administrar decisiones comerciales con análisis de datos y modelos de decisión. El curso generalmente cubre el análisis descriptivo (p. ej., visualización de datos, consulta, corte de datos), el análisis predictivo (p. ej., pronóstico, clasificación, simulación) y el análisis prescriptivo (p. ej., optimización). 

Gestión de datos

Este curso enseña las herramientas básicas de adquisición, gestión y visualización de grandes conjuntos de datos. Los estudiantes aprenderán cómo: almacenar, administrar y consultar bases de datos a través de SQL; construya rápidamente visualizaciones perspicaces de datos de atributos múltiples usando Tableau; use el lenguaje de programación Python para administrar datos y conectarse a las API para adquirir datos públicos de manera eficiente. 

Diseño de investigación y análisis

Las áreas problemáticas que se cubrirán incluyen el diseño y la implementación de la investigación, las fuentes de datos comerciales, la investigación cualitativa (medición de la actitud), los métodos de encuesta y los crecientes usos de Internet y los datos basados ​​en la web. 

Modelado y aplicaciones de hojas de cálculo

Hace hincapié en la resolución de problemas mediante el uso de software de hoja de cálculo para formular y resolver problemas prácticos de optimización de áreas de programación matemática como la programación lineal, entera y no lineal, y la toma de decisiones con objetivos múltiples y el modelado probabilístico para respaldar el análisis de riesgos en el contexto de las hojas de cálculo Desarrollo de aplicaciones comerciales con Visual Basic para Excel Este curso demuestra cómo usar VBA en Excel para automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, generar informes interactivos, manipular gráficos, filtrar bases de datos y ejecutar el solucionador. 

Regresión aplicada y análisis de datos 

El curso considera los procedimientos para la recopilación de datos, el análisis efectivo y la interpretación para el control de gestión, la planificación y la previsión. El curso se enfoca principalmente en modelos de regresión múltiple, que incluye mínimos cuadrados ponderados, análisis de varianza y análisis de covarianza. 

Minería de datos y análisis multivariado aplicado

Este curso presenta a los líderes empresariales métodos poderosos para comprender y obtener información gerencial a partir de datos multivariados. Los métodos incluyen técnicas de reducción de datos: análisis de componentes principales, análisis factorial y escalamiento multidimensional; métodos de clasificación – análisis discriminado y análisis de conglomerados; y métodos relacionales: regresión multivariada, regresión logística y redes neuronales. 

Pronóstico de Negocios

Los estudiantes adquieren experiencia práctica en la construcción y aplicación de modelos de pronóstico a datos reales sobre ventas, inventarios, ingresos, ganancias por acción y otras variables que se encuentran ampliamente en los negocios. 

Análisis de datos

Con la continua explosión en la disponibilidad de grandes y complejos conjuntos de datos comerciales (“Big Data”), los algoritmos de Machine Learning (“ML”) se utilizan cada vez más para automatizar el proceso de análisis y administrar mejor el volumen, la velocidad y la variedad de Big Data. Este curso enseña cómo aplicar el creciente cuerpo de algoritmos ML a varias fuentes de Big Data en un contexto empresarial. El curso generalmente usará R y Stata como las principales plataformas de análisis de datos y Microsoft Azure o Amazon Webs Services como plataforma en la nube para la ejecución e implementación de proyectos de ML. 

Inteligencia artificial para empresas

La inteligencia artificial (“AI”) permite que las computadoras y las máquinas automaticen la lógica comercial, para trabajar y reaccionar como humanos. Este curso tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes una introducción conceptual de la IA, una comprensión amplia de las técnicas básicas de la IA, cómo se aplica la IA a problemas, aplicaciones futuras de la IA y una conciencia de los desafíos, riesgos y consideraciones éticas del uso de la IA en negocio. 

Econometría Aplicada 

Este curso es una introducción a los métodos econométricos y su uso en el análisis de políticas. La mayor parte del curso se enfoca en el análisis de regresión múltiple, comenzando con la estimación de mínimos cuadrados ordinarios y luego considera las implicaciones y el tratamiento de la correlación serial, la heteroscedasticidad, el error de especificación y el error de medición. El curso también brinda una introducción a los modelos de ecuaciones simultáneas, análisis de series de tiempo, modelos para variables dependientes binarias y métodos para análisis longitudinal. 

Manipulación de datos 

Este curso tiene como objetivo ayudar a los estudiantes a comenzar con su propia recopilación, procesamiento, agregación y análisis de datos. Necesitamos una forma automatizada de recopilar los datos, analizarlos y resumirlos, antes de que podamos hacer un análisis más avanzado. Los estudiantes a menudo aprenden técnicas de análisis exploratorio de datos, utilizando secuencias de comandos, análisis de texto, lenguaje de consulta estructurado, expresiones regulares, gráficos y métodos de agrupación para explorar datos con R y Python. 

Visualización de información

Los temas incluyen modelos de datos e imágenes, datos multidimensionales y multivariados, principios de diseño para visualización, visualización jerárquica, en red, textual y colaborativa, canalización de visualización, procesamiento de datos para visualización, representaciones visuales, diseño de interacción del sistema de visualización e impacto de la percepción. Enfatiza la construcción de sistemas utilizando interfaces de programación de aplicaciones gráficas (API) y herramientas de análisis. 

Análisis predictivo

Este curso de posgrado abierto proporcionará una descripción general de los principios, conceptos, técnicas, herramientas y servicios para administrar, armonizar, agregar, preprocesar, modelar, analizar e interpretar datos grandes, de múltiples fuentes, incompletos, incongruentes y heterogéneos (Big Data ).

Certificaciones de análisis de datos

CAP: Certified Analytics Professional – INFORMS es una asociación basada en membresía dirigida a profesionales, investigadores e instructores en análisis, así como en investigación de operaciones y ciencias de gestión. La asociación informa de unos 12.500 miembros de casi 90 países, la mayoría de los cuales participan en diversas oportunidades educativas y de creación de redes a través de su membresía INFORMS. La organización también patrocina la certificación Certified Analytics Professional (CAP) independiente del proveedor.

MCSE: Data Management and Analytics: Microsoft es parte de la combinación de big data con su certificación MCSE: Data Management and Analytics, que se inclina mucho hacia SQL Server 2016 y enfatiza los entornos de nube y los informes. Esta credencial reemplaza a Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE): Business Intelligence, que se retiró el 31 de marzo de 2017.

Certificaciones MongoDB NoSQL: MongoDB es una base de datos orientada a documentos NoSQL de código abierto y el nombre de la empresa que proporciona esa tecnología. Debido a su modelo NoSQL orientado a documentos, MongoDB es ideal para administrar grandes cantidades de datos poco estructurados, como suele ser el caso en proyectos de big data.

• MongoDB fue considerado líder en Forrester Wave: Big Data NoSQL, Q3 2016, y Gartner seleccionó a MongoDB como retador en su Cuadrante Mágico de 2016 para sistemas de gestión de bases de datos operativas. La base de datos ocupa el quinto lugar en popularidad general del motor de base de datos a partir de marzo de 2019.
• El programa de certificación MongoDB NoSQL reconoce a los desarrolladores y profesionales de operaciones que pueden crear y ejecutar aplicaciones en MongoDB. El programa ofrece dos credenciales de nivel asociado: MongoDB Certified DBA y MongoDB Certified Developer. La compañía planea eventualmente implementar certificaciones de mayor nivel. Los exámenes actuales se basan en MongoDB V4.0.

Certificación Oracle Business Intelligence: Oracle tiene uno de los programas de certificación más grandes del mundo y ha otorgado más de 1 millón de certificaciones de Oracle y Sun. Oracle ofrece sus certificaciones de Business Intelligence (BI) en varias aplicaciones y plataformas, como Business Intelligence Applications 7 para CRM, Business Intelligence Applications 7 para ERP y Business Intelligence Foundation 11g. 

Para reducir el campo, nos enfocamos en la credencial de especialista certificado en implementación de Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11g. Los candidatos a esta certificación son profesionales de nivel intermedio (arquitectos, analistas, desarrolladores y administradores) que trabajan con soluciones Oracle Business Intelligence Suite, realizando tareas como instalar, construir, consultar, configurar y administrar la plataforma y los tableros de BI. 

Científico de datos certificado por SAS: SAS es una corporación global multimillonaria que se especializa en software y servicios de análisis empresarial. El programa de certificación bien perfeccionado de la empresa ofrece nueve credenciales en programación, gestión de información y datos, análisis avanzado e inteligencia empresarial. Tres certificaciones de SAS dignas de mención son SAS Certified Data Scientist, SAS Certified Statistical Business Analyst usando SAS 9: Regresión y modelado, Business Intelligence Content Developer para SAS 9 y SAS Certified Big Data Professional usando SAS 9. Nos concentramos en SAS Certified Data Scientist Uso de SAS 9. Los candidatos para la certificación de científico de datos deben tener un conocimiento profundo y habilidades para manipular big data usando SAS y herramientas de código abierto, utilizando modelos complejos de aprendizaje automático, hacer recomendaciones comerciales e implementar modelos. Los candidatos deben aprobar cinco exámenes para obtener la credencial de científico de datos certificado por SAS. 

El ingeniero de datos profesional certificado de Cloudera (CCP Data Engineer) ofrece las certificaciones CCA Spark y Hadoop Developer y CCA Data Analyst. Dado el estado de liderazgo de la empresa en software y servicios basados ​​en Hadoop, vale la pena considerar la certificación CCP Data Engineer. 

Otras Certificaciones: IBM Certified Data Architect, EMC: Data Science (EMCDS), y las de Amazon Web Services (AWS), Hortonworks, MapR y Teradata.

Organizaciones de análisis de datos

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  SIGKDD, ACM Special Interest Group on Knowledge Discovery in Data and Data Mining es la sociedad profesional líder en Knowledge Discovery, Data Mining y Data Science
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  AAi: Advanced Analytics Institute, University of Technology, Sydney, el grupo líder en análisis de datos en Australia.
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  Asociación Estadounidense de Estadística.
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  DMG: un grupo independiente dirigido por proveedores que desarrolla estándares de minería de datos, como el lenguaje de marcado de modelo predictivo (PMML).
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  Sección de Minería de Datos de INFORMS, Instituto de Investigación Operativa y Ciencias de la Gestión.
• ICDM, Conferencia Internacional IEEE sobre Minería de Datos
  
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  IMLS, la Sociedad Internacional de Aprendizaje Automático, coordina las Conferencias Internacionales Anuales de Aprendizaje Automático.
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  INFORMS es la asociación internacional líder para profesionales en investigación y análisis de operaciones.
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  Instituto Internacional de Analítica, dedicado al avance de la analítica en las prácticas comerciales cotidianas.
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  IIBA, Instituto Internacional de Análisis de Negocios, una asociación profesional independiente sin fines de lucro.
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  KDNet — Red Europea de Excelencia en el Descubrimiento del Conocimiento
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  Centro Nacional de Minería de Datos (NCDM) de la Universidad de Illinois en Chicago (UIC).
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  SF Bay ACM Data Mining SIG, organiza reuniones, charlas y brinda oportunidades de networking para personas interesadas en el descubrimiento de conocimientos, la minería de datos y la ingeniería de datos.
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  SIGKDD, ACM Special Interest Group on Knowledge Discovery in Data and Data Mining, la sociedad profesional líder en el campo, con la conferencia anual KDD, la revista Explorations y otras actividades.
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  SIGMOD, ACM Grupo de Interés Especial en Gestión de Datos.
• 
  Web Analytics Association (WAA), ahora conocida como Digital Analytics Association, promueve la educación, la defensa, la investigación, los estándares y la comunicación sobre análisis web.

Temas relacionados

• Concentración de gestión
• Concentración de mercadeo
• Finanzas
• Contabilidad
• Sistemas de información
• Business Analytics / Análisis de datos y decisiones
• Ciencias económicas
• Recursos humanos
• Bienes raíces
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• Emprendimiento
• 
  Negocios Internacionales
  
• Escuela de negocios y trayectorias profesionales cambiantes