Acerca del programa:
Este curso capacita a líderes de negocio para diseñar e implementar estrategias basadas en datos. Adquirirás conocimientos conceptuales y prácticos para fortalecer la toma de decisiones con datos y evidencia. Mejorarás habilidades para administrar, analizar y comunicar datos de manera efectiva, apoyando la estrategia de negocios de tu organización.
Dirigido a:
Este curso está dirigido a profesionales, ingenieros o gestores, y roles como gerentes de proyecto, analistas de datos, directores de operaciones, y líderes de TI que desean liderar un enfoque basado en datos en sus organizaciones. Es ideal también para aquellos en áreas funcionales como ventas, marketing y finanzas que buscan colaborar y potenciar el uso de datos y analítica en su empresa. Aplica a roles tanto en el sector privado, público, ONGs, startups, entre otros.
Jefe de Programa

Andrés Ibáñez
Equipo Docente
keyboard_arrow_downCarlos Alvarado
Ingeniero Comercial y Magíster en Economía UC, Magíster en Políticas Públicas U. Chicago. Especialista en finanzas y tecnología, con más de 15 años de experiencia en el mercado financiero. Consultor en finanzas y tecnología. Chief Data Officer y socio de Frust, una Fintech dedicada a la intermediación de contratos cloud.
Cristian Dagnino
Magíster en Economía UC y PhD(c) de la Universidad de Chicago. Especialista en la aplicación de métodos estadísticos y analítica avanzada, particularmente en retail y sector crediticio. Líder del área de risk y data analytics de Galgo.
Descripción
keyboard_arrow_downLos líderes de las distintas áreas de negocio deben administrar activos de información que soportan los procesos del área. Desde procesos comerciales, de inventario, de personas, de logística o productivos, cada vez más se requieren diversos conocimientos técnicos que permitan hacer un uso efectivo de los datos, para que su explotación sea una ventaja competitiva para la organización.
Para ello, los líderes deben contar con habilidades diversas: ayudar a diseñar, implementar y mantener las fuentes de información relevantes; manejar técnicas para estructurar y organizar datos de manera eficiente, tener familiaridad con herramientas y metodologías para análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo, y ayudar a gestionar los datos para garantizar la calidad, privacidad y seguridad de estos (gobernanza de datos). Asimismo, debe poder entender la misión, visión y objetivos de la empresa para alinear las estrategias de datos; saber cómo los datos pueden beneficiar a distintos departamentos de la organización (marketing, finanzas, operaciones, personas), y ser capaz de comunicar el valor de las iniciativas de datos a líderes no técnicos y asegurar su apoyo.
Este curso cubre dichas habilidades a un nivel introductorio/intermedio, propendiendo a nivelar los conocimientos entre los participantes y permitiendo que éstos puedan explorar las distintas dimensiones del liderazgo de datos de acuerdo con sus necesidades particulares.
La metodología se desarrollará en base a clases expositivas, donde la participación de los estudiantes es fundamental. Las evaluaciones serán análisis de casos grupales, a desarrollar posterior a las clases.
Objetivos de Aprendizaje
keyboard_arrow_downGENERAL
Implementar estrategias basadas en datos para robustecer los procesos de toma de decisiones, contribuyendo a alcanzar los objetivos estratégicos de su organización.
ESPECÍFICOS
1. Interpretar datos de manera efectiva para respaldar decisiones empresariales.
2. Aplicar técnicas de visualización y comunicación de datos para presentar hallazgos de manera clara y persuasiva.
3. Potenciar la colaboración entre equipos de analítica/datos y las áreas funcionales para mejorar los procesos organizacionales.
Metodología
keyboard_arrow_down- Clases expositivas teórico-prácticas con actividades interactivas.
- Análisis y discusión de casos prácticos.
- Lectura y discusión de textos.
Desglose de cursos
keyboard_arrow_downIntroducción y conceptos generales.
- La “estrategia de datos”
- Madurez de datos de mi organización
- Roles de datos
- Frameworks / Metodologías
Gestión e infraestructura de datos
- Tipos de Datos
- Catálogo de datos de mi organización
- Pipelines de datos
- Tipos de infraestructuras de datos (local, cloud, etc)
Tipos de modelos y aplicaciones
- Análisis descriptivo, predicción, análisis causal
- AI
- Entrenamiento y calidad de modelos
Gestión de resultados/outcomes
- Identificar y evitar errores al interpretar datasets, métricas y visualizaciones
- Experimentación y A/B testing
Data governance, disponibilidad de datos, compliance, privacidad
- El gobierno de datos / frameworks (e.g. DAMA)
- Certificaciones de datos (e.g. ISO 27001)
Evaluación
keyboard_arrow_downSin evaluaciones.
Requisitos Aprobación
keyboard_arrow_downPara aprobar el curso, los participantes deben tener un mínimo de asistencia de 75% a las sesiones del curso.
** Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de asistencia digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.
El alumno que no cumpla con estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.
Proceso de Admisión
keyboard_arrow_downLas personas interesadas deberán completar la ficha de postulación, accesible haciendo clic en el botón ubicado en la esquina superior derecha de esta página web. Además, deberán enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o, si lo prefieren, posteriormente a la coordinación académica correspondiente:
- Copia simple de Cédula de Identidad o pasaporte
- Currículum vitae actualizado
Con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria y la asistencia adecuada al inicio y durante las clases para personas con discapacidad: Física o motriz, Sensorial (Visual o auditiva) u otra, los invitamos a informarlo.
El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.
No se tramitarán postulaciones incompletas.
Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula
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