Wharton | Business Analytics

Aprender es aún mejor con colegas

Nuestros estudiantes nos han comentado que tomar este programa en conjunto con colegas les permite tener un lenguaje común y acelerar el impacto en sus proyectos.

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COMIENZA EL

15 de noviembre del 2022

DURACIÓN

2 meses, online
6-8 horas por semana

COSTO

US$2,250 US$1,650 u obtén US$225 de descuento con un cupón de referido

Opciones de pagos flexibles disponibles

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Beneficio de inscripción anticipada

¡Te ofrecemos un beneficio por inscripción anticipada exclusivamente para los participantes que se inscriban antes de la fecha estipulada!

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¿Por qué estudiar Business Analytics?

El programa en línea de tres meses de Wharton, — Business Analytics: From Data to Insights — brinda a los gerentes y líderes las herramientas necesarias para romper con el paquete. Aproveche la oportunidad de convertir los datos en una ventaja competitiva.

2X

La cantidad de datos a nivel mundial se duplica cada tres años.

FUENTE: MCKINSEY & COMPANY

1.5 Millones

Es el déficit actual de gerentes y analistas capacitados para tomar decisiones con base en conceptos analíticos.

FUENTE: MCKINSEY & COMPANY

75%

De las compañías carecen de las habilidades y tecnología para sacar el máximo provecho de los datos que colectan.

SOURCE: PWC

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¿Para quién es este programa?

Este programa en línea es ideal para gerentes y líderes que desean aprender cómo la analítica puede ayudar a mejorar sus procesos de toma de decisiones. Business Analytics: From Data to Insights brindará a los participantes una comprensión de cómo mirar los datos e identificar insights, mejorar su capacidad para hacer predicciones a largo plazo y prescribir acciones futuras para ayudar a tomar mejores decisiones comerciales. Los participantes provienen de una amplia gama de industrias, funciones laborales y niveles gerenciales.

Los participantes por función de trabajo incluyen:

Administradores de cuentas
CEOs
Directores ejecutivos
Gerentes de producto

Subdirectores
Jefes de marketing
Analistas financieros
Gerentes de cartera

Analistas comerciales
CIOs
Directores de inversiones
Vicepresidentes

Testimonios de los participantes

"El curso brindó una buena descripción general de cómo se pueden aplicar los análisis en varias entidades dentro de una organización, como la cadena de suministro, recursos humanos, fabricación, etc."

— Johnny Queck, Regional Director – ASEAN, bioMérieux, Singapore

"Aprender los muchos modelos analíticos me ayudará en mi trabajo diario. Esta es una habilidad que me faltaba por años. Estoy seguro de que puedo trabajar de manera más inteligente en el futuro ".

— Damien Smith, Director minorista del aeropuerto, Aer Rianta International, Irlanda

"El cuerpo docente fue excelente y el ritmo de presentación del material en cada módulo fue perfecto. La combinación de instrucción de calidad Wharton y entrega emérita fue perfecta".

— Pauline Francis, Socia, Directora financiera de B2B, EE. UU.

"Los videos y los ejemplos prácticos fueron la mejor parte. La facultad también fue de clase mundial y explicó los conceptos muy bien".

— Neil Gomes, Director digital y Vicepresidente senior de la Universidad Thomas Jefferson, EE. UU.

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Aprendizaje en línea de alto impacto

Business Analytics_Informe de aprendizajes

Business Analytics_Sesiones de enseñanza

Módulos del programa

Módulo de orientación:

Orientación e introducción a la analítica empresarial

Módulo 1 :

Analítica Descriptiva: Reuniendo Insights.

Módulo 2:

Analítica Descriptiva: Describiendo y Pronosticando Eventos Futuros.

Módulo 3:

Analítica Predictiva: Hacer predicciones usando datos.

Módulo 4:

Analítica Predictiva y Prescriptiva: Aplicación y Kit de Herramientas.

Módulo 5:

Analítica Predictiva: Herramientas para la Toma de Decisiones.

Módulo 6:

Analítica Predictiva: Usar datos para predecir el desempeño de los empleados.

Módulo 7:

Analítica Prescriptiva: Aportar recomendaciones para cambiar el comportamiento.

Módulo 8:

Analítica Prescriptiva: Determinar los resultados más favorables.

Módulo 9:

Analítica de Aplicación de Negocios.

Módulo de orientación:

Orientación e introducción a la analítica empresarial

Módulo 5:

Analítica Predictiva: Herramientas para la Toma de Decisiones.

Módulo 1 :

Analítica Descriptiva: Reuniendo Insights.

Módulo 6:

Analítica Predictiva: Usar datos para predecir el desempeño de los empleados.

Módulo 2:

Analítica Descriptiva: Describiendo y Pronosticando Eventos Futuros.

Módulo 7:

Analítica Prescriptiva: Aportar recomendaciones para cambiar el comportamiento.

Módulo 3:

Analítica Predictiva: Hacer predicciones usando datos.

Módulo 8:

Analítica Prescriptiva: Determinar los resultados más favorables.

Módulo 4:

Analítica Predictiva y Prescriptiva: Aplicación y Kit de Herramientas.

Módulo 9:

Analítica de Aplicación de Negocios.

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Métodos y herramientas

Métodos de Recolección de Datos

Recolección de Datos Descriptivos: Encuestas, Net Promoter Score (NPS) Y Autoinformes
Recolección de Datos Pasivos
Recolección de Datos de Medios: Radio, Televisión, Móvil, etc.

Pruebas A/B

Correlación and Causalidad Proyección

Objetivas and Subjetivas
Variación de Hebra ó Variación Estacional
Suavizamiento Exponencial
Estadística Descriptiva
Tendencias y Estacionalidad
Nuevos Productos

Análisis de Regresión

Herramientas de Simulación

Paquete de Herramientas de Análisis
Herramienta de Soluciones Optimizadas

Visualización e Interpretación de Datos

Modelos de Optimización

Árboles de Decisión

EJEMPLOS DE LA INDUSTRIA

Productos empacados

¿Cómo Starbucks identifica a qué clientes debe darles ofertas con el objetivo de maximizar el retorno de inversión (RoI)?

Servicios financieros

¿Cómo American Express utiliza las redes sociales para predecir si vas a cancelar tu tarjeta?

Medios y entretenimiento

¿Cómo Netflix utiliza etiquetado de metadatos para saber qué es lo que ves y crear contenido relevante?

Ventas

¿Por qué había tiendas o bien vendiendo todos los ejemplares de la revista Time o solo vendiendo una pequeña fracción de su inventario?

Ropa

Cómo Kohl ha empleado la analítica para el targeting en smartphones

Tecnología

¿Cómo podría Amazon enviar algo antes de que compres?

Profesorado

Christopher D. Ittner

Profesor EY de Contabilidad; Presidente del Departamento de Contabilidad, The Wharton School

Temas de investigación: contabilidad analítica, bienes intangibles, medición de desempeño

Peter Fader, PhD

Profesor EY de Contabilidad; Presidente del Departamento de Contabilidad, The Wharton School

Temas de investigación: valor del ciclo de vida del cliente, pronóstico de ventas para nuevos productos, datos de comportamiento

Raghuram Iyengar, PhD

Profesor Miers-Busch, W‘1885; profesor de Marketing y Codirector de la facultad, Wharton Customer Analytics Initiative (WCAI), The Wharton School

Temas de investigación: fijación de precios, influencia en redes sociales, redes sociales

Senthil Veeraraghavan

Profesor de Operaciones, Información y Decisiones, The Wharton School

Temas de investigación: operaciones empíricas de administración, operaciones analíticas, operaciones administrativas, operaciones estratégicas, fijación de precios y administración e ingresos, administración operativa de servicios, administración de cadena de suministros

Sergei Savin, PhD

Profesor adjunto de Operaciones, Información y Decisiones, The Wharton School

Temas de investigación: gestión de capacidad y pacientes en operaciones del sector salud, modelos de difusión para nuevos productos y servicios, administración de ingresos

Ron Berman, PhD

Profesor asistente de Marketing, The Wharton School

Temas de investigación: marketing online, emprendedurismo, analítica de marketing, mercadotecnia para motores de búsqueda, teoría de juegos, organización industrial

Noah Gans

Profesor Anheuser-Busch de Ciencias de la Gestión; profesor de Operaciones, Información y Decisiones y presidente del departamento, The Wharton School

Temas de investigación: operaciones de servicio, procesos estocásticos, control de sistemas de líneas de espera

Eric Bradlow, PhD

Profesor K.P. Chao; profesor de Marketing; director de la facultad, Wharton Customer Analytics Initiative; presidente del departamento de Marketing de Wharton; profesor de Economía; profesor en Educación; profesor en Estadística

Temas de investigación: métodos de investigación en marketing, problemas de datos perdidos, psicométricas

Matthew Bidwell, PhD

Profesor adjunto de Administración, The Wharton School

Temas de investigación: administración de recursos humanos, trabajadores del conocimiento, movilidad laboral

Certificado

Al concluir satisfactoriamente el programa, los participantes son reconocidos con un certificado oficial de conclusión de estudios respaldado por Wharton, University of Pennsylvania, Aresty Institute of Executive Education.

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Felicidades

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Costo del programa

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¿Por qué estudiar Business Analytics?

2X

FUENTE: MCKINSEY & COMPANY

1.5 Millones

FUENTE: MCKINSEY & COMPANY

75%

SOURCE: PWC

¿Para quién es este programa?

Testimonios de los participantes

— Johnny Queck, Regional Director – ASEAN, bioMérieux, Singapore

— Damien Smith, Director minorista del aeropuerto, Aer Rianta International, Irlanda

— Pauline Francis, Socia, Directora financiera de B2B, EE. UU.

— Neil Gomes, Director digital y Vicepresidente senior de la Universidad Thomas Jefferson, EE. UU.

Aprendizaje en línea de alto impacto

Módulos del programa

Módulo de orientación:

Módulo 1 :

Módulo 2:

Módulo 3:

Módulo 4:

Módulo 5:

Módulo 6:

Módulo 7:

Módulo 8:

Módulo 9:

Módulo de orientación:

Módulo 5:

Módulo 1 :

Módulo 6:

Módulo 2:

Módulo 7:

Módulo 3:

Módulo 8:

Módulo 4:

Módulo 9:

Métodos y herramientas

EJEMPLOS DE LA INDUSTRIA

Productos empacados

Servicios financieros

Medios y entretenimiento

Ventas

Ropa

Tecnología

Profesorado

Christopher D. Ittner

Peter Fader, PhD

Raghuram Iyengar, PhD

Senthil Veeraraghavan

Sergei Savin, PhD

Ron Berman, PhD

Noah Gans

Eric Bradlow, PhD

Matthew Bidwell, PhD

Christopher D. Ittner

Peter Fader, PhD

Raghuram Iyengar, PhD

Senthil Veeraraghavan

Sergei Savin, PhD

Ron Berman, PhD

Noah Gans

Eric Bradlow, PhD

Matthew Bidwell, PhD

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