El desafío de transformar la información en datos competitivos

En un mundo interconectado en el que los entornos son cada vez más competitivos y en el que la información está al alcance de cualquier ciudadano con una conexión a internet, las empresas y los tomadores de decisión deben enfrentar los desafíos que supone la tecnología como una oportunidad para ser más asertivos, estratégicos y precisos con cada decisión que toman. Hoy, volúmenes masivos de información alimentan los servidores del mundo entregando toda la información que necesitamos, pero ¿para qué sirven los datos si no los sabemos aprovechar?

Como bien lo explicó Carly Fiorina, antigua CEO de HP, “la meta es convertir los datos en información y la información en visión”. En efecto, cada día se generan una mayor cantidad de datos y con una gran diversidad, los cuales gracias a las innovaciones tecnológicas pueden ser almacenados en grandes bases de datos y allí se genera el primer desafío, para realizar un adecuado análisis se necesitan métodos apropiados para generar elementos que permitan una toma de decisiones no solo más informada si no adecuada al entorno de negocio en el cual se está actuando.

En la actualidad hay conceptos bastante utilizados o “buzz words” como el Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial, Big Data y Data Science que guardan una estrecha relación entre sí, la cual se centra en los datos, por ello sin importar el ámbito de negocio, adquirir destrezas para la recolección, preprocesamiento, almacenamiento, análisis y visualización de datos se convierte en una herramienta fundamental para generar innovación e industrias disruptivas.

El análisis de datos debe ser un sistema a cargo de analizar problemas de negocio, así como organizaciones y brindar una solución estructurada a partir de transformar este problema en una pregunta válida y completa, y luego usar el método científico, la programación y las herramientas computacionales para desarrollar códigos que preparan, limpian y analizan datos con el fin de crear modelos y responder la pregunta inicial.

Sin duda alguna el modelo ha cambiado. El desafío ya no es intentar obtener la mayor cantidad de información posible para conocer a nuestros clientes y consumidores, sino contar con las herramientas y las capacidades necesarias para procesar toda la información que tenemos a nuestra disposición.

Ante este panorama, la Facultad de Finanzas, Gobierno y Relaciones Internacionales ha diseñado, de la mano de sus expertos en Análisis de Datos, Estadística, Programación y Machine Learning, un Diplomado que propone introducir las técnicas cuantitativas y computacionales esenciales para el análisis de datos en los procesos de toma de decisiones en diversos contextos.

El Diplomado en “Métodos Cuantitativos y Computacionales para Análisis de Datos” explorará a partir de cinco bloques temáticos los fundamentos de esta ciencia que ha transformado la forma en la que tomamos decisiones asertivas y estratégicas en todo tipo de industrias, mercados y escenarios.

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