¿Cómo lo hacemos?
Así se aprende Data Analytics en Qualentum
¿Qué hace un profesional en su día a día? Afronta retos, resuelve problemas y ejecuta tareas para lograr un objetivo. Así es la vida profesional y así orientamos la formación en Qualentum 😊
Todo oficio digital se aprende a través de la resolución de los problemas habituales. Y en eso consiste nuestra metodología Action Learning
Nuestros bootcamps están diseñados así:
El itinerario se compone por Sprints y cada uno consta de proyectos semanales llamados LABS 
01
Presentación
El instructor indica al alumno los objetivos de aprendizaje del lab y el problema
Teoría
El alumno estudia los conceptos que ayudan a resolver ese problema
02
Paso a paso
Un experto resuelve el problema y explica el proceso con detalle
03
Entrenamiento
El alumno ejecuta un ejercicio parecido y se lo presenta al instructor
04
Solución
Un instructor le ofrece la solución al problema y le realiza una tutoría
05
¿Por qué Qualentum?
Profesores de
empresas TOP
Camina siempre
acompañado
Con las últimas
tecnologías
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de Soft Skills
¡Sin coste
para ti!
Enfréntate semana tras semana a retos y problemas reales; aprende a ser un profesional eficiente y resolutivo
Este es el itinerario de Data Analytics en 20 semanas
- Cómo crear tablas y aplicar diferentes formatos con Excel
- El ‘abc’ para automatizar cálculos
- Recursos para personalizar una hoja de Excel
- Tipos de gráficos y cómo crearlos en una hoja de cálculo
- Tablas dinámicas y macros
- Datos y métricas en el campo del Marketing
- Técnicas para realizar un análisis exploratorio de datos
- La importancia de la regresión lineal
- Introducción a modelos de Machine Learning
- Excel, una buena alternativa en la creación de dashboards eficaces
- Creación de bases de datos de clientes con PostgreSQL
- Análisis de bases de datos de clientes con PostgreSQL
- Validación de datos de clientes
- Introducción a la programación en R
- Ficheros, control de flujo y funciones en R
- Trabajo con Dataframes en R
- R Markdown para generar informes dinámicos
- Introducción a Python
- Python intermedio e introducción a la librería Pandas
- Manipulación y análisis de datos en Pandas
- Exploratorio de datos en Python
- Nociones básicas de la visualización gráfica de datos
- Características y dimensiones fundamentales de los gráficos
- Herramientas de visualización: Tableau y PowerBI
- Introducción al marketing digital y a la medición digital
- Cómo trabajar con Google Analytics (informes disponibles y lectura de datos)
- Visualización, KPIs y métricas en analítica digital
- Cómo segmentar tu cartera de clientes
- Primeros pasos en series temporales con R
- Introducción a la Inteligencia Artificial
- Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
- Regulación en el contexto actual
Especialización a elegir:
1. Visualización de datos
- Introducción a DAX en Power BI
- Integración y manipulación de datos en Power BI
- Análisis de datos a través de BigQuery (modelo columnar, tablas anidadas, datos clusterizados…)
- Visualización de datos en Power BI
- Visualización de datos estática: principios de diseño
- Visualización de datos dinámica: datos multidimensionales y técnicas de interacción con mapas
- Comunicación de datos de manera efectiva con distintos formatos
- Construcción de argumentos y presentaciones efectivas
2. Marketing
- Predicción del futuro con series temporales
- Metodología ARIMA: modelos avanzados de series temporales
- Marketing Automation y CRM
- Ecosistema APIs y scripts de las principales plataformas publicitarias
- CRM, DMP, CDP. Gestión de identidad /audiencias publicitarias
- Ecosistema actual de medición de eficacia publicitaria y conceptos clave
- Fases de un proyecto de Marketing Mix Modeling (MMM)
- Outputs de un proyecto de MMM
- Modelos de atribución y experimentos
Soft Skills
Las más demandadas por las empresas
