Especialización en
Especialización en Advanced Analytics and Data Science
Python, R, SQL y Machine Learning
Más Información
INICIO
2026
MÓDULOS
9
DURACIÓN
108 horas virtuales
FORMATO
100% Online
REQUISITO
Diversificado
Una ESPECIALIZACIÓN en Panamerican Business School
Estudiar Especialización en Advanced Analytics and Data Science
La Especialización en Advanced Analytics and Data Science está diseñada para formar profesionales capaces de transformar grandes volúmenes de datos en decisiones estratégicas de alto impacto.
A través de un enfoque práctico y actualizado, el programa integra Business Analytics, estadística aplicada, SQL, Power BI, minería de datos, R, Python, Big Data y Machine Learning, preparando a los participantes para enfrentar los retos analíticos de la empresa moderna.
Con una visión integral que abarca desde la arquitectura de datos hasta modelos predictivos e inteligencia artificial, esta especialización potencia el pensamiento analítico, la capacidad técnica y la toma de decisiones basada en datos, alineándose con las exigencias del entorno empresarial global y digital.
Nuestro modelo de estudio de
APRENDER - HACER - ASEGURAR permite al estudiante
lograr un aprendizaje significativo e integral.
Las especializaciones de Panamerican Business School, son programas referentes en más de 19 países de Latinoamérica.
El mundo de los negocios ha cambiado,
y con ello, la manera de prepararse para el futuro.
Nuestro GRAN OBJETIVO
es lograr que nunca dejes de aprender y evolucionar
- Profesionales del área de sistemas y/o informática.
- Consultores en el área de inteligencia de negocios.
- Personas encargadas de indicadores de desempeño y mejoramiento de procesos.
- Consultores en transformación digital con enfoque técnico.
- Administradores de base de datos (DBA).
- Gerentes y/o directores de TI.
- Desarrolladores de inteligencia de negocios o similares.
- Capacitar a los participantes en el uso de herramientas y técnicas de Business Analytics para convertir datos complejos en información útil y estratégica, mediante la aplicación de metodologías analíticas avanzadas y tecnologías contemporáneas, para fomentar la toma de decisiones empresariales informadas y efectivas.
- Comprender las definiciones, terminologías y metodologías estándar en el ámbito analítico, incluyendo Kimball y CRISP-ASUM, y su impacto en la empresa moderna.
- Adquirir conocimientos en estadística descriptiva y análisis de mínimos cuadrados.
- Desarrollar habilidades en conceptos básicos de SQL, ETL, almacenamiento de datos, y creación de bases de datos iniciales.
- Familiarizar a los participantes con las fases, roles y tecnologías tradicionales de proyectos de BI, así como las tendencias y herramientas actuales en el campo.
- Manejar Microsoft Power BI para crear visualizaciones impactantes y utilizar objetos visuales con inteligencia artificial (IA).
- Explorar técnicas y aplicaciones de la minería de datos, incluyendo árboles de decisión, redes neuronales, y análisis de textos.
- Aprender sobre el modelado dimensional, diseño de tablas de hechos y dimensiones, y arquitectura en bus para data warehouses.
- Adquirir competencias básicas en el uso de R y Python para la programación, visualización, y preparación de datos.
- Analizar la importancia, modelos de madurez y mejores prácticas de gobierno de datos para el desarrollo de programas eficientes.
- Abordar conceptos, tecnologías, y aplicaciones tanto de Big Data como del Machine Learning, incluyendo prácticas en Python y R.
Programa de Estudio
Materias de Especialización en Advanced Analytics and Data Science
Módulo 1: Introducción al Business Analytics
- Definiciones y terminología
- Introducción a la metodología Kimball Metodología CRISP – ASUM
- Estado de arte del Analytics en el mundo
- Impacto del Analytics en la empresa contemporánea
- Habilidades digitales alrededor del Analytics
- Tendencias actuales en el campo de BI
- Enfoques de BI
- Herramientas tecnológicas de actualidad para el desarrollo de proyectos de BI
Módulo 2: Introducción a conceptos en estadística
- Aproximación al concepto de Data Science
- Roles en proyectos de analítica
- Alcance y procesos que soporta un Data Science – ciclo de vida
- Competencias, conocimientos y habilidades
- Estadística para el Data Science Estadística descriptiva básica
- Mínimos cuadrados
Módulo 3: Conceptos básicos en SQL
- Conceptos básicos
- Conceptos ETL y funcionalidad
- Cómo funciona el almacenamiento de datos en SQL
- Tablas tipo dimensión
- Tablas tipo relacionales
- Creando mi primera base de datos
- Arquitectura básica SSIS
Módulo 4: Business Intelligence usando Power BI
- Introducción a Microsoft Power BI
- Estructura de Power BI
- Paneles y cinta de opciones
- Visualizaciones nativas
- Gráficos
- Mapas
- Medidor y tarjetas
- Segmentadores
- Tabla y matriz
- Uso de formato condicional básico
- Objetos visuales con IA
- Aplicaciones prácticas en PI
Módulo 5: Introducción a la minería de datos
- Definiciones minería de datos
- Historia de la minería de datos
- Por qué hacer minería de datos
- Minería Indirecta y minería indirecta
- Técnicas de perfilado y modelado predictivo
- Árboles de decisión
- Redes neuronales
- K-Means clustering
- Market Basket Analysis
- Minería de textos
Módulo 6: Creación y diseño de Data Warehouses
- Nivelación en conceptos de bases de datos, normalización y diseño de bases de datos transaccionales tradicionales
- Modelado dimensional (MD)
- Tablas de hechos
- Granularidad y claves de hechos
- Tablas dimensiones
- Dimensiones conformadas y claves de dimensiones
- El proceso de modelado dimensional
- Arquitectura en bus para un datawarehouse
- Dimensiones: Fecha, degeneradas, etc.
- Juego de roles de dimensiones
- Tipo de tablas de hechos
- Snowflaking
- La capa física
Módulo 7: Introducción R
- Características generales del lenguaje
- Sintaxis y estructura
- Principales herramientas
- Ingesta de Datos con R
- Visualización de Datos con R
- Preparación de Datos con R
Módulo 8: Introducción Python
- Conceptos básicos de programación y algoritmia
- Herramientas básicas – instalación y uso
- Sintaxis básica del lenguaje de programación
- Tipos de datos en Python
- Operadores y condicionales en Python
- Estructuras de ciclos
- Análisis de datos
Módulo 9: Introducción a conceptos de Big Data y Machine Learning
- El concepto de Big Data
- Tecnologías para Big Data
- El sistema de archivos Hadoop
- Bases de datos NoSql y distribuidas características y beneficios
- Ámbito y alcance del Data Science
- Aplicaciones de Big Data
- Inteligencia Artificial como concepto, tecnologías
- Tipos de aprendizaje básicos del machine Learning
- Machine Learning avanzado Aprendizaje profundo
- Creación de un modelo de Machine Learning
- Talleres en Python – R
Información adicional sobre la Especialización en Advanced Analytics and Data Science
Metodología de aprendizaje basada en proyectos transversales, colaboración y práctica con el apoyo de los de los mejores expertos
Fecha de Inicio
2026
Módulos
9
Duración
108 horas virtuales en formato live class (clases en vivo virtual)
Formato
100% Online
Requisitos
Diversificado
Inscripción
Haz click aquí »
Estudiando en PBS
Athos de Sá
Bourbon Hoteles y ResortsJefe de Finanzas
Paraguay y Argentina
María Beatriz Maldonado
Razones
para elegir PBS
Considerada la Escuela de Negocios
#1 en Guatemala
(América Economía, 2018)
#
1
en Latinoamérica
(Edición 2023)
#
2
Entre las mejores Escuelas de Negocios para la contratación de mejor talento por su calidad educativa.
(América Economía, 2018)
top
3
A nivel global
(Edición 2023)
#
3
Entre las mejores Escuelas de Negocios de Centroamérica.
(América Economía, 2018)
#
10
Entre las mejores Escuelas de Negocios para la contratación de mejor talento por su calidad educativa.
(Revista Forbes, 2018)
Entre las 5 Escuelas de Negocios que lideran la formación y educación para el desarrollo de competencias digitales a través de Panamerican Digital School
Miembro de:
Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración
Nuestros Alumnos
trabajan en
