Data Driven Problem Solving
Para transformar datos en recomendaciones claras, defendibles y alineadas con objetivos y estrategias de la empresa y pasar de la intuición a la evidencia.
Próximas ediciones del curso
| Inicio del curso | Finalización | |
|---|---|---|
| 21 de Octubre de 2026 | 28 de Enero de 2027 | |
| 18 de Noviembre de 2026 | 28 de Febrero de 2027 | |
| 16 de Diciembre de 2026 | 28 de Marzo de 2027 |
Duración: 80 horas
Precio: 420 USD
Diploma
Metodología 100% E-learning
Aula virtual
Soporte docente personalizado
Flexibilidad de horarios
Pruebas de Autoevaluación
FAQ: Preguntas y respuestas frecuentes
Certificado Responsabilidad Social Corporativa
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Al finalizar este curso podrás:
- Comprenderás el valor estratégico de adoptar una mentalidad Data Driven en la toma de decisiones empresariales.
- Aprenderás a transformar los datos en conocimiento útil para la toma de decisiones, garantizando que cada acción tenga un impacto medible y alineado con los objetivos de la empresa.
- Entender la relevancia de la calidad de los datos empleados y cómo garantizarla antes de abordar un problema.
- Aprenderás técnicas clave en el análisis de datos para la resolución de problemas y desarrollar habilidades para interpretar información de manera estructurada.
- Dominarás herramientas estadísticas básicas que nos permitan descubrir un conjunto de datos de forma clara y comprensible.
- Aplicarás el pensamiento analítico para identificar, priorizar y resolver problemas empresariales usando datos.
- Aprenderás a convertir hipótesis en planes de acción viables, evaluar impacto y rentabilidad y aplicar ciclos iterativos (PDCA) para monitorizar resultados y mejorar de forma continua.
- Proporcionar herramientas para tomar decisiones responsables, justas y alineadas con principios normativos, sociales y organizacionales.
- Aplicarás técnicas de resolución de problemas con datos en un entorno práctico.
Temario del curso
- Introducción a la resolución de problemas con datos.
- Enfoque tradicional vs enfoque basado en datos a la hora de resolver problemas.
- Identificación de problemas empresariales basados en métricas.
- Definición de KPIs relevantes y su impacto en la toma de decisiones.
- Cierre del módulo 1.
- Tipos y fuentes de datos en el entorno empresarial.
- Métodos de recolección y validación de datos.
- Garantía de calidad de los datos: cómo evitar errores y sesgos.
- Métodos para evaluar la fiabilidad y representatividad de los datos.
- Impacto de la calidad de los datos en la toma de decisiones empresariales.
- Gestión y limpieza de datos en Excel o Google Sheets.
- Identificación y tratamiento de valores atípicos y datos erróneos.
- Cultura del dato y gestión del riesgo en la toma de decisiones.
- Cierre del módulo 2.
- Exploración de datos y detección de tendencias.
- Técnicas estadísticas básicas: media, mediana, moda y desviación estándar.
- Uso de gráficos de dispersión para identificar correlaciones.
- Aplicación de histogramas y diagramas de Pareto para el análisis de distribución.
- Identificación de patrones mediante tablas dinámicas en Excel y Google Sheets.
- Uso de Google Data Studio para detectar tendencias en series temporales.
- Creación de gráficos y dashboards en Google Data Studio, Excel o Google Sheets.
- Interpretación de gráficos: dispersión, histogramas y Pareto.
- Diseño visual efectivo para comunicación de datos.
- Cierre del módulo 3.
- Introducción.
- Lectura estratégica de datos: detección de señales débiles y problemas emergentes.
- Priorización de problemas: gravedad, urgencia e impacto.
- Del diagnóstico a la propuesta: argumentar decisiones con claridad.
- Reto final del módulo.
- Cierre del módulo 4.
- De la propuesta a la acción: traducir decisiones en soluciones.
- Evaluación de soluciones: impacto, rentabilidad y sostenibilidad.
- Implementación iterativa y seguimiento con datos.
- Cierre del módulo 5.
- Principios éticos en la gestión de datos.
- Sesgos en la interpretación y presentación de datos.
- Datos sensibles y responsabilidad en su manejo.
- Herramientas para decisiones éticas con datos.
- Cierre del módulo 6.
- Caso 1: fábrica de ensamblaje.
- Caso 2: cadena hotelera.
Autor / Tutor del curso
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
Data Driven Problem Solving , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Javier Díaz Moreno
Licenciado en Ingeniería Química. Analista de Datos y experto en resolución de problemas con amplia experiencia liderando iniciativas que han generado impacto tangible en áreas de calidad, compras y operaciones.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los 5 pasos de la toma de decisiones basada en datos?
Definir la pregunta y el objetivo, recopilar datos relevantes, limpiar y analizar, interpretar resultados y elegir acción, y medir el impacto para ajustar y aprender.
¿Qué son las soluciones basadas en datos?
Son decisiones o mejoras de negocio diseñadas a partir de evidencia cuantitativa, usando métricas, análisis y modelos para elegir la opción con mayor impacto y menor riesgo.
¿Qué es la resolución de problemas basada en datos?
Es abordar un problema con un método: medir la situación, identificar causas raíz con datos, probar soluciones (pilotos/A-B), y validar con indicadores si la mejora funciona antes de escalarla.