
Curso Aplicaciones de Data Science para Aumentar la Productividad en Organizaciones Competitivas
Adquiere conocimientos sólidos en las aplicaciones de ciencia de datos, comprende la vinculación entre diversas aplicaciones y explora las distintas soluciones comerciales que pueden desarrollarse a través de esta disciplina.
MODALIDAD Y RITMO
Modalidad: 100% Online
Ritmo:
Nuestros cursos combinan flexibilidad y estructura: duran de 6 a 8 semanas y cada módulo se abre cada 5 días, permitiendo que avances paso a paso de manera constante y sin interrumpir tus actividades diarias*.
* Restricciones aplican a cursos pagados con franquicia tributaria SENCE.
PRECIO Y FORMA DE PAGO
Arancel con 15% dto.CLP $572.000 | CLP $486.200
Formas de Pago
- Nacional:
- Tarjeta de débito
- Tarjeta de crédito (3, 6 y 12 cuotas sin interés)
- Servipag
- Franquicia Tributaria SENCE
- Internacional:
- Paypal
- Flywire
SENCE
Capacitación SENCE 100% Online.
Forma a tu equipo sin costo, con cursos flexibles y el respaldo académico de la UAI.
¿En qué se diferencia de otros programas?
Data Science como motor directo de productividad
Amplio portafolio de aplicaciones empresariales reales
Vinculación entre problemas de negocio y modelos predictivos
Toma de decisiones basada en evidencia y experimentación
Enfoque práctico en implementación y gestión del cambio
Flexibilidad y acceso remoto
¿Qué vas a aprender en Curso Aplicaciones de Data Science para Aumentar la Productividad en Organizaciones Competitivas?




Unidad 1 - Introducción a Aplicaciones en Ciencia de Datos
Analizar aplicaciones de ciencia de datos según tipos de problemas empresariales.
Videos de Contenido:
• Proceso e Indicadores de desempeño del negocio.
• Recomendaciones para aplicación exitosa de proyectos de ciencia de datos en empresas.
• Aplicaciones de Ciencia de Datos en industrias no tradicionales.
• Mapa de Aplicaciones Comerciales y Operacionales.
Unidad 2 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para Apoyo Comercial
Interpretar resultados de segmentación de clientes de acuerdo con objetivos comerciales.
Videos de Contenido:
• Tipos de Segmentación de clientes.
• Interpretando segmentos y asociación con decisiones.
• Caso segmentación de clientes en supermercados y home improvement.
• Elementos a considerar para una buena segmentación.
Unidad 3 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para Apoyo Comercial - Venta Cruzada
Aplicar resultados de análisis de canasta en decisiones de venta cruzada.
Videos de Contenido:
• Aplicación de Análisis de Canasta (indicadores y criterios esenciales).
• Aplicación para Retailers y recomendaciones de Cross y Up selling.
• Caso Aplicado en retail y canal tradicional.
• Recomendaciones para una correcta aplicación de Market Basket Analysis.
Unidad 4 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para apoyo Comercial - Estimación de Fuga y Campañas de Retención de Clientes
Aplicar modelos de detección de fuga de clientes en diversas industrias.
Videos de Contenido:
• Descripción del problema de Retención de clientes en ambientes contractuales y no contractuales.
• Aplicación de detección de fuga en industria de seguros.
• Aplicación de fuga en banca, retail y educación.
• Recomendaciones para una correcta aplicación de retención de clientes.
Unidad 5 - Aplicaciones para Gestión de Riesgo - Modelos de Cobranza y Detección de Fraude
Determinar la solución analítica según problemas de gestión de riesgo.
Videos de Contenido:
• Tipos de Problemas de credit scoring y soluciones en ciencia de datos.
• Aplicación de Cobranza para impuestos municipales.
• Modelos de detección de fraude.
• El diseño experimental: midiendo desempeño de acciones y modelo predictivo por separado.
Unidad 6 - Aplicaciones de ciencia de Datos en Optimización de Procesos y Cadena Logística
Evaluar aplicaciones de ciencia de datos en la optimización de procesos.
Videos de Contenido:
• Mejorando la estimación de demanda con Ciencia de Datos.
• Revisión caso de Optimización de procesos mineros.
• Detección de quiebres de stock con modelos predictivos.
• Otras aplicaciones para operaciones y logística con ciencia de datos.
Unidad 7 - Aplicaciones de Negocio de Modelos de Clasificación de Imágenes y Textos
Evaluar aplicaciones de ciencia de datos en datos no estructurados.
Videos de Contenido:
• Análisis de Sentimientos para gestión de calidad de servicio.
• Detección de tópicos en reclamos.
• Detección de imágenes usando Deep Learning.
• Otras aplicaciones: Metro de Valparaíso, Industria agropecuaria.
Unidad 8 - Otras aplicaciones de Ciencia de Datos para Empresas
Formular iniciativas de ciencia de datos según necesidades de distintas áreas de la organización.
Videos de Contenido:
• Predicción de fuga de talentos y Retención de personal. Aplicaciones de ciencia de datos en gestión de colaboradores.
• Estimación de accidentabilidad laboral usando ciencia de datos.
• Definición de campañas con A/B testing y diseño experimental.
• Análisis de Estados Financieros y diseño de estrategias.

Luis Aburto
Doctor en Sistemas de IngenieríaCompra Particular
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Compra Empresa - franquicia tributaria SENCE
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- 2. Considerar los plazos de matrícula UAI y seleccionar la fecha del curso.
- 3. Inscribir el curso en SENCE con los datos proporcionados por OTEC UAI.
- 4. Enviar la Orden de Compra con ID SENCE y documentos adicionales a [email protected].
Preguntas Frecuentes
¿Cómo se puede aplicar Data Science para aumentar la productividad?
El curso conecta aplicaciones de Data Science con el objetivo de aumentar la productividad, poniendo el foco en el uso de datos y análisis dentro de organizaciones competitivas.
¿Qué aporta Data Science a la mejora de procesos y decisiones?
Permite trabajar con información para identificar patrones, apoyar análisis y generar evidencia que puede utilizarse para revisar procesos y decisiones.
¿En qué tipo de desafíos organizacionales puede aplicarse lo aprendido?
Puede aplicarse en desafíos donde el uso de datos sea relevante para analizar desempeño, detectar oportunidades y apoyar mejoras de productividad.
Descuentos, becas y formas de pago del arancel
15% HASTA FIN DE MES
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Tarjeta de crédito (3, 6 y 12 cuotas sin interés)
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