Comprender el objetivo del análisis de datos en la empresa y su impacto en la cuenta de resultados. Habilidad para modelar y estructurar información clave mediante herramientas avanzadas como SQL. Resolución de problemas complejos de datos mediante programación, destacando el uso de Python para el tratamiento, limpieza y preparación de datos.
Aplicación de técnicas de modelado avanzado, incluyendo series temporales, clasificación y clusterización, y análisis de regresión.
Competencia en simulación, optimización y técnicas emergentes como visión artificial y procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Uso de herramientas líderes como Power BI y su arquitectura para visualizar y comunicar insights de manera eficaz.
Dominio de metodologías estructuradas para abordar problemas analíticos.
Diseño y desarrollo de soluciones escalables mediante modelos analíticos en bases de datos y técnicas de modelado multidimensional.
Identificación de problemas de negocio en áreas clave como finanzas, marketing, ventas, recursos humanos y operaciones.
Resolución de casos reales, como:
Segmentación de clientes y marketing digitalizado.
People Analytics, abordando analíticas como el estudio de salarios.
Optimización de precios y operaciones a través de datos.
Capacitación para liderar proyectos de Data Science desde su diseño hasta la implementación.
Creación de informes impactantes y presentaciones eficaces para equipos directivos.
Uso de Power BI, Python y DAX para crear paneles visuales interactivos.
Comunicación clara y convincente basada en datos, adaptada a públicos técnicos y no técnicos.
Uso avanzado de SQL para gestionar grandes volúmenes de datos en entornos empresariales.
Dominio de Python como lenguaje principal para la analítica, incluyendo casos de uso comunes en el mercado laboral.
Integración de soluciones visuales y analíticas con herramientas como Power BI y sus capacidades de análisis avanzado.
