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?
Este programa, es ideal para gerentes de logística y operaciones, gestores y supervisores de las compras, aprovisionamiento, almacén y distribución, así como para profesionales del área en puestos clave, o personas que aspiren algún cargo de responsabilidad en las áreas relacionadas con la optimización de los procesos logísticos mediante el análisis de datos.
¿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:
- Llenar la Ficha de matrícula.
- 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
Ingenium dispone de un Sistema de Gestión de la Calidad
que ha sido evaluado y certificado de acuerdo a la Norma ISO 9001:2015 y de un Sistema de Gestión para Organizaciones Educativas que ha
sido evaluado y certificado de acuerdo a la Norma ISO 21001:2018.
Certificaciones
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Gestión de la Calidad que ha sido
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y de un Sistema de Gestión para
Organizaciones Educativas
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ISO 21001:2018.
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