Resumen
Domina las decisiones basadas en datos: Experimentación, Prototipos, MVPs y Análisis de Rendimiento
Programa de estudio
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- Introducción a la Toma de Decisiones Basada en Datos
-- Comprendiendo la Importancia de los Datos en Soluciones Modernas
-- Fundamentos de la Alfabetización en Datos
- Métodos de Recolección de Datos
-- Diseño de Encuestas y Técnicas de Recolección de Datos
-- Recolección de Datos Observacionales y Experimentales
- Fundamentos del Análisis de Datos
-- Fundamentos del Análisis Estadístico
-- Herramientas para el Análisis de Datos (Excel, R, Python)
- Técnicas de Experimentación
-- Principios del Diseño Experimental
-- Pruebas A/B y Sus Aplicaciones
- Desarrollo de una Mentalidad de Experimentador
-- Fomentando la Curiosidad y el Pensamiento Basado en Hipótesis
-- Abrazando el Fracaso como Herramienta de Aprendizaje
- Principios de Prototipado
-- Técnicas de Prototipado Rápido
-- Uso de Prototipos para Probar Hipótesis
- Marcos para la Toma de Decisiones Basada en Datos
-- Introducción a los Árboles de Decisión y Modelos Predictivos
-- Aplicación del Aprendizaje Automático en Soluciones Prototipo
- Estudios de Caso y Aplicaciones
-- Revisión de Proyectos Exitosos Basados en Datos
-- Lecciones Aprendidas de Prototipos de Datos Fallidos
- Herramientas para Prototipado y Experimentación
-- Visión General del Software de Prototipado (Figma, Sketch)
-- Herramientas de Visualización de Datos (Tableau, Power BI)
- Ética y Responsabilidad en el Uso de Datos
-- Comprendiendo las Preocupaciones de Privacidad
-- Toma de Decisiones Éticas en IA y Datos
- Proyecto: Diseñando un Prototipo Basado en Datos
-- Propuesta y Planificación del Proyecto
-- Ejecución e Iteración
-- Presentación Final y Revisión por Pares
- Conclusión y Tendencias Futuras
-- El Futuro del Panorama de Soluciones Basadas en Datos
-- Estrategias de Aprendizaje Continuo y Adaptación
Enseñado por
Robert Barcik, Jana Gecelovska and Patrik Zatko
Etiquetas
On-Demand
