Ciencia de datos para análisis de negocios sin programación

Los datos mueven el mundo y abren oportunidades reales para decidir mejor. Más del noventa por ciento de los datos de la historia se generaron en los últimos dos años, y la clave es convertir esa avalancha en insights que impulsen el negocio. Aquí se presenta cómo la ciencia de datos para análisis de negocios te lleva desde los fundamentos hasta aplicar machine learning en problemas reales.

¿Por qué los datos impulsan el análisis de negocios hoy?

La prioridad es transformar grandes volúmenes de información en decisiones que cambian resultados. El enfoque combina ventaja competitiva, storytelling y hipótesis para explicar hallazgos y respaldar estrategias con evidencia.

• Convertir datos dispersos en ideas accionables.
• Respaldar decisiones con evidencia y no con intuición.
• Comunicar con storytelling para influir en el negocio.
• Formular hipótesis para probar y aprender rápido.

¿Cómo convertir datos en decisiones con ventaja competitiva?

Se parte de entender el problema de negocio y cerrar con acciones claras. La ruta integra análisis, comunicación e impacto en el mundo real.

• Identificar preguntas clave del negocio.
• Probar hipótesis que generen aprendizajes.
• Traducir resultados en historias que persuadan.
• Enfocar el análisis en mover métricas del negocio.

¿Qué aprenderás de ciencia de datos para análisis de negocios?

El aprendizaje avanza desde los fundamentos hasta aplicar machine learning y desplegar modelos en el mundo real. No es un curso técnico de programación: está diseñado para usar datos de forma práctica y tomar mejores decisiones.

• Fundamentos: cómo los datos crean ventaja competitiva.
• Análisis de negocio con storytelling e hipótesis.
• Machine learning: crear modelos para casos reales.
• Despliegue de modelos: llevarlos a producción en contextos reales.
• Decisiones con evidencia para generar impacto.

¿Cómo aplicar minería de texto a reseñas de clientes?

Imagina cientos de reseñas cada semana. Con minería de texto es posible detectar patrones de satisfacción y quejas recurrentes en segundos, y convertir opiniones en insights claros para mejorar la experiencia.

• Detectar temas y emociones frecuentes.
• Priorizar mejoras con base en patrones.
• Escalar el análisis de opiniones en poco tiempo.
• Alimentar decisiones de producto y servicio.

¿Quién te guía y cuál es el enfoque de impacto?

La guía está a cargo de Frida Ruiz, especialista en inteligencia artificial y prospectiva. Lidera AI de New Sexy para democratizar la IA en América Latina y cerrar brechas de género y diversidad. La meta: acompañarte a guiar tu negocio con datos.

• Enfoque práctico orientado a impacto.
• Decisiones informadas con evidencia.
• Inclusión y acceso a la IA como eje de trabajo.
• Acompañamiento para aplicar lo aprendido.

¿Con qué reto de negocio te gustaría empezar a trabajar con datos? Comparte tu caso y construyamos soluciones juntos.