Fundamentos de la analítica empresarial estratégica - Curso Virtual - Coursera Verified listing

¿Para quién es este curso? Este curso está diseñado para estudiantes, analistas comerciales y científicos de datos que desean aplicar técnicas y conocimientos estadísticos a contextos comerciales.

Por ejemplo, puede ser adecuado para estadísticos, analistas e ingenieros experimentados que desean pasar más a un rol comercial.

Encontrará este curso emocionante y gratificante si ya tiene experiencia en estadística, puede usar R u otro lenguaje de programación y está familiarizado con bases de datos y técnicas de análisis de datos como regresión, clasificación y agrupación.

Sin embargo, contiene una serie de recitales y tutoriales de R Studio que consolidarán sus competencias, le permitirán jugar más libremente con los datos y explorar nuevas características y funciones estadísticas en R.

Con este curso, tendrá una primera visión general de Negocios Estratégicos.

Temas de análisis.

Hablaremos de una amplia variedad de aplicaciones de Business Analytics.

Desde marketing hasta cadena de suministro o calificación crediticia y análisis de recursos humanos, etc.

Cubriremos muchas técnicas diferentes de análisis de datos, explicando cada vez cómo ser relevante para su negocio.

Prestaremos especial atención a cómo puede producir ideas convincentes, procesables y eficientes.

También le presentaremos diferentes herramientas de análisis de datos para aplicar a diferentes tipos de problemas.

Al hacerlo, lo ayudaremos a desarrollar cuatro conjuntos de habilidades necesarias para aprovechar el valor de los datos: análisis, TI, negocios y comunicación.

Al final de este MOOC, debería poder abordar un problema comercial utilizando Analytics (1) calificando el problema en cuestión en términos cuantitativos, (2) realizando análisis de datos relevantes, y (3) presentar sus conclusiones y recomendaciones de una manera orientada al negocio, procesable y eficiente.

Prerrequisitos: 1/ Ser capaz de usar R o programar 2/ Conocer los fundamentos de las bases de datos, análisis de datos (regresión, clasificación, agrupamiento) Damos crédito a Pauline Glikman, Albane Gaubert, Elias Abou Khalil-Lanvin (Estudiantes de ESSEC BUSINESS ESCUELA) por su contribución al diseño de este curso.