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

DESCUENTOS

DURACIÓN Y CRÉDITOS SCT

Duración: 6 a 8 semanas

Créditos SCT: 4

Data Science como motor directo de productividad

Aprende cómo la ciencia de datos se traduce en mejoras concretas de eficiencia operativa y resultados comerciales, conectando modelos predictivos con indicadores de desempeño del negocio.

Amplio portafolio de aplicaciones empresariales reales

Explora casos prácticos en segmentación de clientes, venta cruzada, retención, fraude, cobranza, logística, mantenimiento predictivo y recursos humanos, aplicables a múltiples industrias.

Vinculación entre problemas de negocio y modelos predictivos

Desarrolla la capacidad de asociar tipos de decisiones empresariales con modelos de ciencia de datos y machine learning, evitando implementaciones desconectadas del valor.

Toma de decisiones basada en evidencia y experimentación

Incorpora prácticas como diseño experimental, A/B testing y evaluación separada de modelos y acciones, fortaleciendo la calidad de las decisiones estratégicas.

Enfoque práctico en implementación y gestión del cambio

Conoce los factores críticos de éxito y las dificultades reales de proyectos de data science en organizaciones, aprendiendo cómo superarlas para lograr impacto sostenible.

Flexibilidad y acceso remoto

Clases 100% online, permitiendo compatibilizar estudios con trabajo y vida personal, con recursos digitales y acompañamiento académico.

Información del Programa

Bienvenida

Bienvenido al curso “Aplicaciones de Data Science para Aumentar la Productividad en Organizaciones Competitivas” de la Universidad Adolfo Ibáñez, un programa diseñado para entregar herramientas prácticas y conceptuales que permitan comprender cómo la ciencia de datos impulsa la eficiencia operativa y la generación de valor en las empresas. En un contexto donde los datos son el nuevo motor de la transformación digital, este curso te permitirá conocer las principales aplicaciones de machine learn...

Objetivos

Al finalizar el programa, los alumnos serán capaces de:
• Vincular entre modelos de ciencia de datos y tipos de problemas en empresas.
• Conocer aplicaciones predictivas para mejoras y optimización de procesos productivos.
• Entender como los modelos predictivos mejoran el apoyo a decisiones de otorgamiento de crédito.
• Conocer las aplicaciones de ciencia de datos para mejoras en desempeños comerciales: segmentación de clientes, venta cruzada, captación de clientes.
• Conoce...

¿A quién va dirigido?

Este curso está dirigido a directivos, gerentes, emprendedores y profesionales que buscan conocer y comprender la ciencia de datos y su uso como un motor para mantener ventajas competitivas.

Metodología

La metodología de UAI Online contempla unidades de contenido 100% en línea, asincrónicas, de aprendizaje individual. El curso está compuesto por una secuencia de unidades que se habilitan paulatinamente. Cada unidad está compuesta por videos expositivos, lecturas obligatorias y complementarias, resumen, glosario, un control, una actividad aplicada y una actividad de desarrollo. En la actividad de desarrollo, el participante deberá contestar una pregunta abierta utilizando el material dispuesto e...

Unidad 1 - Introducción a Aplicaciones en Ciencia de Datos: Asociando tipos de problemas a tipos de modelos de ciencia de datos

Aprendizaje Esperado:
• Vincular métodos de machine learning y ciencia de datos con tipos de problemas en empresas.
• Definir indicadores de desempeño para los modelos predictivos y los problemas de negocio a resolver.
• Revisar las aplicaciones de ciencia de datos y las diversas industrias donde se aplica actualmente.

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 - Segmentación de Clientes

Aprendizaje Esperado:
• Conocer distintos tipos de segmentación de clientes.
• Interpretar resultados de modelos de k-medias para segmentación.
• Definir decisiones comerciales para segmentación de productos y campañas de marketing usando ciencia de datos.
• Conocer criterios para realizar una correcta segmentación.

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

Aprendizaje Esperado:
• Conocer indicadores de desempeño de reglas de asociación.
• Relacionar output del modelo con decisiones comerciales para venta cruzada.
• Conocer criterios para una correcta aplicación de análisis de canasta.

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

Aprendizaje Esperado:
• Entender la problemática en focalización de recursos de marketing para retención de clientes.
• Conocer casos de aplicación de retención de clientes en diversas industrias.
• Conocer criterios para una correcta aplicación de modelos de detección de fuga de clientes.

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

Aprendizaje Esperado:
• Conocer los diferentes problemas de detección de mora y cobranza en áreas de riesgo bancario.
• Conocer un caso aplicado de cobranza y de decisiones de credit scoring.
• Discernir como evaluar de manera separa el desempeño del modelo predictivo y de las acciones de cobranza.

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

Aprendizaje Esperado:
• Entender cómo la ciencia de datos permite mejorar la eficiencia y costos de una compañía.
• Conocer ejemplos de aplicación en administración de inventario y eficiencia operacional.
• Conocer aplicaciones para reducción de costos en minería.

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

Aprendizaje Esperado:
• Entender los principales elementos de aplicaciones y usos de textos e imágenes para apoyo de decisiones en empresas.
• Conocer modelos de extracción de patrones de texto y su uso en industria.
• Conocer modelos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones para clasificación de imágenes.

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

Aprendizaje Esperado:
• Conocer aplicaciones de ciencia de datos en otras industrias relevantes del ecosistema.
• Conocer aplicaciones de diseño estratégico analizando estados financieros.
• Descubrir el valor del uso de aplicaciones de ciencia de datos en la gestión de colaboradores y capital humano.

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.

FOLLETO MATRICÚLATE

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15% HASTA FIN DE MES

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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

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DURACIÓN Y CRÉDITOS SCT

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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

Información del Programa

Bienvenida

Objetivos

¿A quién va dirigido?

Metodología

Unidad 1 - Introducción a Aplicaciones en Ciencia de Datos: Asociando tipos de problemas a tipos de modelos de ciencia de datos

Unidad 2 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para apoyo Comercial - Segmentación de Clientes

Unidad 3 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para apoyo Comercial - Venta Cruzada

Unidad 4 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para apoyo Comercial - Estimación de Fuga y Campañas de Retención de Clientes

Unidad 5 - Aplicaciones para Gestión de Riesgo - Modelos de Cobranza y Detección de Fraude

Unidad 6 - Aplicaciones de ciencia de Datos en Optimización de Procesos y Cadena Logística

Unidad 7 - Aplicaciones de negocio de modelos de clasificación de imágenes y textos

Unidad 8 - Otras aplicaciones de Ciencia de Datos para empresas

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CONTACTO ADMISIÓN

ADMISIÓN

ALIANZAS ORGANIZACIONALES

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Objetivos

¿A quién va dirigido?

Metodología

Unidad 1 - Introducción a Aplicaciones en Ciencia de Datos: Asociando tipos de problemas a tipos de modelos de ciencia de datos

Unidad 2 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para apoyo Comercial - Segmentación de Clientes

Unidad 3 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para apoyo Comercial - Venta Cruzada

Unidad 4 - Aplicaciones de Ciencia de Datos para apoyo Comercial - Estimación de Fuga y Campañas de Retención de Clientes

Unidad 5 - Aplicaciones para Gestión de Riesgo - Modelos de Cobranza y Detección de Fraude

Unidad 6 - Aplicaciones de ciencia de Datos en Optimización de Procesos y Cadena Logística

Unidad 7 - Aplicaciones de negocio de modelos de clasificación de imágenes y textos

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