Fundamentos de Analítica Gerencial y Estadística para la Decisión

Fomentar en el participante la habilidad de reconocer la importancia estratégica de los datos, interpretar información cuantitativa y emplear herramientas de estadística aplicada como respaldo en la toma de decisiones empresariales. A lo largo del proceso, el participante analizará reportes, cuestionará indicadores y evaluará diferentes escenarios, desarrollando un criterio analítico sólido para tomar decisiones fundamentadas en datos.

1, Analítica de negocios y su rol en la gestión empresarial.
a. Introducción
b. Rol estratégico de los datos en la empresa.
c. De datos a información y decisiones.

2. KPI's, métricas y objetivos organizacionales.
a. Indicaciones financieros, comerciales y operativos
b. Lectura crítica de reportes gerenciales.

3. Estadística descriptiva aplicada a la gestión.
a. Media, mediana y dispersión.
b. Variabilidad como medida de riesgo.

4. Probabilidad aplicada a decisiones empresariales.
a. Incertidumbre, escenarios y riesgo.
b. Análisis de escenarios con datos históricos.

5. Interpretación gerencial de datos.
a. Uso de inteligencia artificial para análisis e interpretación.
b. Sesgos comunes en decisiones basadas en datos.

Análisis Predictivo y Machine Learning para Ejecutivos

Ofrecer al participante una comprensión precisa de los modelos predictivos y de machine learning, con un enfoque práctico orientado a anticipar resultados y minimizar la incertidumbre en decisiones estratégicas. El participante aprenderá a interpretar los resultados predictivos como herramientas estratégicas, entendiendo su alcance, utilidad y limitaciones, sin requerir conocimientos técnicos para desarrollar modelos.

1. Análisis predictivo aplicado a negocios.

2. Regresión y relaciones entre variables relevantes.

3. Pronósticos de ventas, demanda, costos y churn.

4. Clasificación y modelos de riesgo.

5. Introducción al machine learning desde una visión ejecutiva.

6. Evaluación de modelos y criterios de confiabilidad.

7. Riesgos, sesgos y malas interpretaciones de modelos.