Al finalizar el programa, el alumno se encontrará en la capacidad de:
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Desarrollar habilidades en el uso de herramientas de análisis de datos y estadística, así como comprender los fundamentos del machine learning.
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Fomentar una cultura data driven en la organización, entendiendo las implicancias del gobierno de datos para promover el uso estratégico de los datos en la toma de decisiones logísticas.
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Adquirir habilidades en visualización de datos y comunicación de resultados utilizando Power BI.
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Aplicar técnicas y herramientas de analítica de datos en casos prácticos reales de logística.
¿A quién va dirigido este programa?
El Programa de Especialización está diseñado para profesionales de diversos sectores de la logística y la gestión de la cadena de suministro, tales como gerentes de operaciones, analistas logísticos, planificadores de demanda, y compradores, que buscan adquirir competencias esenciales en el uso de herramientas y técnicas analíticas para la recopilación, selección, preparación y análisis de datos logísticos. Este programa es ideal tanto para aquellos que se inician en la ciencia de datos aplicada a la logística como para quienes desean expandir y actualizar sus habilidades en el uso de tecnologías y métodos analíticos en un contexto logístico.
¿Cuál será mi estructura curricular?
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Importancia del análisis de datos
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Fuentes de datos en logística
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Variables relevantes para la analítica de datos
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Herramientas de análisis de datos y estadística
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Los pilares de machine learning
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Internet de las cosas (IoT)
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Big data
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Cloud computing
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Inteligencia artificial
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Blockchain
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LPWAN
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Etiquetado inteligente - RFID
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Almacenes automatizados
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Cultura data driven
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Habilidades y perfiles para desarrollar la cultura data driven
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Implicancias del gobierno de datos
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Estadistica descriptiva: Media, varianza y moda
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Estadística inferencial: Distribuciones y pruebas de hipótesis
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Uso de herramienta Orange para el análisis de datos
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DataSet con Orange: Creación, ordenamiento, filtrado
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Extracción/importación de datos: Lectura y tratamiento de datos
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Limpieza de datos: Outlieres, atípicos
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Imputación de datos
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Análisis de datos descriptivo: Correlaciones, gráficos, tendencias
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Aprendizaje de máquina supervisado: Regresión y clasificación
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Aprendizaje de máquina no supervisado: Cluster y agrupación
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Entorno a Power BI
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Importación y carga de datos
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Limpieza y normalización de los datos
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Modelamiento de datos para visualización
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Visualización con Tablas: Operaciones, campos calculados, estadísticas
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Visualización con Gráficos: Histogramas, tendencias, geoespacial
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Caso práctico: Dashboards e indicadores clave (KPI) del proceso logístico
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Aplicación de técnicas y herramientas de analítica de datos en casos reales de logística
¿Cuáles son los requisitos de admisión?
Requisitos para la inscripción
Para completar tu inscripción, es necesario:
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Llenar la Ficha de matrícula.
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Hacer el pago de la matrícula / entrega de orden de servicio / entrega de carta de compromiso.
Conocimientos previos:
Para llevar el programa, es recomendable que el participante posea:
- Este programa no requiere de ningún conocimiento previo en específico.
En la sección certificaciones de tu perfil de LinkedIn, en tu currículum impreso o en otros documentos.
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Foto Referencial
*Los certificados no tienen costo adicional, se enviarán de forma digital con un código único de seguridad para su validación y trazabilidad respectiva.
Certificaciones
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certificado de acuerdo a la Norma ISO 9001:2015, un Sistema de Gestión de Organizaciones Educativas
certificado de acuerdo a la Norma ISO 21001:2018 y un Sistema de Gestión Antisoborno certificado de acuerdo
a la Norma ISO 37001:2016.
Ingenium ha sido reconocido como Great Place to Work® Certificada 2025 – 2026,
distinción que avala la confianza y satisfacción de nuestros colaboradores.
Este sello confirma que ofrecemos un entorno laboral
de estándares internacionales,
donde el talento humano es el centro de nuestro crecimiento.
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