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Cursos de Negocios/Cursos de Business Intelligence/Curso Data Analytics para Product Owners

Curso de Data Analytics para Product Owners

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Aprovecha los datos para tomar decisiones estratégicas y maximizar el valor de un producto aprendiendo a recopilar, limpiar, analizar y visualizar información. Mediante tutoriales prácticos, te familiarizarás con las herramientas de datos más populares y aplicarás tus conocimientos en casos prácticos de productos reales, adquiriendo la experiencia necesaria para usarla al finalizar la formación.

Formación en Data Analytics para Product Owners bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Data Analytics para Product Owners

Product Owners, Product Manager o profesionales interesados que deseen mejorar sus habilidades en el análisis de datos para tomar decisiones informadas sobre el desarrollo y la gestión de productos y en aprender a maximizar su valor.

Objetivos de nuestro curso de Data Analytics para Product Owners

Adquirir habilidades que permitan al estudiante aprovechar los datos para tomar decisiones estratégicas con el objetivo de conseguir maximizar el valor de un producto
Aprender técnicas para a recopilar, limpiar, analizar y visualizar los datos
Comprender la utilidad del análisis de datos para la optimización de un producto y la satisfacción del cliente
Familiarizarse con herramientas y técnicas de análisis de datos más utilizadas para la toma de decisiones fundadas en datos
Aplicar de manera practica los conceptos y técnicas aprendidos a través del estudio de casos de productos reales

Qué vas a aprender en nuestro curso de Data Analytics para Product Owners

Requisitos de nuestro curso de Data Analytics para Product Owners

Tener conocimientos fundamentales del rol del Product Owner / Product Manager y tener nociones de análisis de datos
Tener Excel (2019 o superior) y Power BI Desktop descargados previamente en el equipo para realizar ejercicios prácticos del curso
Tener un equipo con acceso a un usuario con permisos de instalación y conexión estable a Internet

Temario del curso de Data Analytics para Product Owners

tema 1

Introducción a la Analítica de Datos para Product Owners

Origen y evolución de la analítica de datos
Principales componentes de la analítica de datos
Diferencias entre analítica de datos y estadísticas tradicionales
Aplicaciones actuales de la analítica de datos en el negocio
Responsabilidades clave del Product Owner en proyectos de datos
Colaboración con equipos de datos y análisis
Definición de métricas y KPIs relevantes
Gestión de expectativas y comunicación de resultados
Identificación de oportunidades de mejora del producto
Reducción de riesgos a través de decisiones basadas en datos
Optimización de recursos y aumento de eficiencia
Mejora de la satisfacción y retención del cliente
Casos de éxito en el uso de datos para el desarrollo de productos
Ejemplos de empresas que utilizan datos para innovar
Estudios de caso de optimización de productos basados en datos
Estrategias de marketing basadas en análisis de datos

tema 2

Importancia del análisis de datos en la toma de decisiones de productos

Evaluación de la viabilidad de nuevos productos
Priorización de características y mejoras del producto
Identificación de segmentos de mercado objetivo
Monitoreo de la salud del producto a lo largo del tiempo
Análisis de comportamiento del cliente
Segmentación de clientes y personalización de productos
Uso de datos para predecir tendencias de mercado
Ajuste de estrategias de marketing basadas en datos de clientes
Análisis de datos de interacción del usuario
Identificación de puntos de fricción en el uso del producto
Diseño de interfaces basadas en análisis de datos
Medición de la satisfacción del usuario a través de encuestas y feedback
Casos de estudio de empresas que han mejorado sus productos mediante datos
Estrategias de éxito en la recolección y análisis de datos
Impacto económico de decisiones basadas en datos
Lecciones aprendidas de implementaciones exitosas de analítica de datos

tema 3

Principales conceptos y términos de análisis de datos

Diferencias entre datos, información y conocimiento
Ciclo de vida de los datos en la organización
Importancia del contexto en la interpretación de datos
Ejemplos prácticos de conversión de datos en conocimiento
Características y ejemplos de datos cualitativos
Características y ejemplos de datos cuantitativos
Métodos de análisis para datos cualitativos
Métodos de análisis para datos cuantitativos
Definición y ejemplos de análisis descriptivo
Definición y ejemplos de análisis predictivo
Definición y ejemplos de análisis prescriptivo
Comparación de las tres técnicas y sus aplicaciones

tema 4

Métodos de recopilación y Preparación de Datos: herramientas y técnicas

Fuentes de datos primarias y secundarias
Métodos cualitativos y cuantitativos de recolección
Técnicas de muestreo y encuestas
Importancia de la precisión en la recolección de datos
Software de encuestas y formularios online
Herramientas de recolección de datos en redes sociales
Plataformas de análisis web y herramientas de rastreo
Sistemas de gestión de datos empresariales
Recolección de datos de sistemas internos (ERP, CRM)
Integración de datos de terceros y APIs
Uso de web scraping para datos externos
Consideraciones legales y éticas en la recolección de datos

tema 5

Limpieza y preparación de datos para su análisis

Impacto de los datos sucios en el análisis
Beneficios de la preparación adecuada de los datos
Ejemplos de problemas causados por datos mal preparados
Principios básicos de limpieza de datos
Métodos para detectar datos faltantes
Técnicas para identificar datos inexactos
Herramientas para encontrar inconsistencias en los datos
Documentación y seguimiento de problemas de datos
Métodos para la eliminación de duplicados
Estrategias para la corrección de errores
Estandarización de formatos y unidades de medida
Automatización del proceso de limpieza de datos
Privacidad de los datos y protección del usuario
Normativas y regulaciones de protección de datos
Consentimiento informado en la recolección de datos
Buenas prácticas éticas en el manejo de datos
Técnicas de transformación de datos
Almacenamiento y organización de datos
Casos de estudio de preparación de datos exitosa

tema 6

Garantía de la calidad de los datos y resolución de problemas comunes

Efectos de la calidad de los datos en los resultados del análisis
Beneficios de mantener altos estándares de calidad de datos
Indicadores clave de calidad de datos
Ejemplos de problemas de calidad de datos y sus soluciones
Métodos de validación de datos
Herramientas para verificar la integridad de los datos
Técnicas de auditoría de datos
Implementación de controles de calidad
Identificación y manejo de valores atípicos
Estrategias para imputación de datos faltantes
Métodos para la detección y corrección de errores
Ejemplos prácticos de resolución de problemas de datos
Software de limpieza y validación de datos
Técnicas de aseguramiento de calidad en tiempo real
Implementación de políticas de calidad de datos
Casos de estudio de mejoras en la calidad de datos

tema 7

Exploración y visualización de datos

Beneficios de la exploración de datos previa al análisis
Técnicas de exploración de datos
Impacto de la visualización en la toma de decisiones
Ejemplos de visualizaciones efectivas
Diagramas de barras, histogramas y gráficos de líneas
Gráficos de dispersión y diagramas de caja
Mapas de calor y gráficos de burbujas
Selección de técnicas adecuadas para diferentes tipos de datos
Métodos para analizar distribuciones de datos
Técnicas para identificar tendencias y patrones
Herramientas para la interpretación de visualizaciones
Ejemplos de análisis de distribuciones de datos
Software de visualización de datos (Tableau, Power BI, Qlik Sense, etc.)
Plataformas de visualización en la nube
Comparación de funcionalidades y casos de uso

tema 8

Uso de métricas clave para evaluar el rendimiento del producto

Definición y ejemplos de métricas clave
Impacto de las métricas en la gestión del producto
Beneficios de la evaluación continua del rendimiento
Ejemplos de métricas clave en diferentes industrias
Criterios para la selección de métricas
Alineación de métricas con objetivos de negocio
Técnicas para la priorización de métricas
Ejemplos de selección de métricas en productos reales
Métodos de cálculo de métricas
Técnicas para la interpretación de resultados
Herramientas para el seguimiento de métricas
Ejemplos prácticos de cálculo de métricas
Estrategias para la toma de decisiones basadas en métricas
Técnicas para la optimización continua del producto
Implementación de cambios basados en análisis de métricas
Casos de estudio de optimización de productos

tema 9

Introducción al análisis predictivo y prescriptivo

Diferenciación entre análisis predictivo y prescriptivo
Aplicaciones del análisis predictivo en diferentes industrias
Rol del análisis prescriptivo en la toma de decisiones estratégicas
Comparación de objetivos y métodos entre los tres tipos de análisis
Ejemplos prácticos de cada tipo de análisis en la gestión de productos
Beneficios y limitaciones de cada enfoque
Integración de análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo en un flujo de trabajo
Predicción de tendencias y comportamientos del mercado
Optimización de estrategias de producto basadas en predicciones
Implementación de soluciones prescriptivas para mejorar resultados
Casos de estudio que demuestran el valor del análisis predictivo y prescriptivo
Uso del análisis predictivo en el sector financiero
Aplicaciones en marketing y ventas
Implementación en la gestión de la cadena de suministro
Casos de éxito en la industria de la salud

tema 10

Implementación de recomendaciones basadas en datos para mejorar el producto

Definición de recomendaciones y su relación con las métricas
Ejemplos de recomendaciones en distintos contextos
Proceso de derivación de recomendaciones a partir de métricas
Diferencias clave entre métricas y recomendaciones
Métodos para la generación de recomendaciones basadas en datos
Herramientas y algoritmos para el análisis y recomendación
Ejemplos prácticos de obtención de recomendaciones
Identificación de Recomendaciones
Priorización de Recomendaciones
Desarrollo de Soluciones
Pruebas y Validación
Iteración y Mejora Continua
Estrategias para la integración efectiva de recomendaciones
Técnicas de monitoreo y ajuste
Ejemplos de integración exitosa en el desarrollo de productos
Beneficios de la integración continua de recomendaciones
Métodos para medir el impacto de las recomendaciones
Herramientas para el seguimiento y evaluación continua
Ejemplos de evaluación de impacto en productos reales
Ajustes y mejoras basados en los resultados del seguimiento

tema 11

Principales herramientas y plataformas de data analytics para Product Owners

Impacto de la selección de herramientas en la calidad del análisis
Factores a considerar al elegir una herramienta
Ejemplos de decisiones estratégicas basadas en la herramienta adecuada
Casos de estudio de éxito en la selección de herramientas
Tableau: características y aplicaciones
Power BI: funcionalidades y casos de uso
Google Looker Studio: ventajas y desventajas
Comparación de otras herramientas populares en el mercado
Comparación de interfaces y facilidad de uso
Análisis de capacidades de integración con otras plataformas
Casos de uso específicos para cada herramienta
Evaluación de necesidades y objetivos del negocio
Compatibilidad con sistemas existentes
Escalabilidad y flexibilidad de la herramienta
Soporte y comunidad de usuarios
Ejemplo práctico

tema 12

Demostraciones prácticas de cómo utilizar herramientas específicas para análisis de datos

Demostración práctica de análisis con Tableau
Creación de dashboards interactivos en Tableau
Importación y limpieza de datos en Tableau
Técnicas basicas de visualización en Tableau
Ejemplo de análisis de un conjunto de datos reales en Tableau
Demostración práctica de análisis con Power BI
Integración de datos desde múltiples fuentes con Power BI
Creación de informes y paneles personalizados con Power BI
Demostración práctica de análisis con Google Looker Studio
Configuración inicial y conexión de datos con Google Looker Studio
Creación de visualizaciones dinámicas con Google Looker Studio
Uso de funciones basicas y personalización con Google Looker Studio
Recursos adicionales para continuar aprendiendo sobre el uso de estas herramientas

tema 13

Integración del análisis de datos en el ciclo de vida del producto

Definición y beneficios de la integración de datos
Fases del ciclo de vida del producto y su relación con el análisis de datos
Ejemplos de integración de datos en cada fase
Estrategias para una integración efectiva
Papel del Product Owner en la integración de datos
Colaboración con analistas de datos y equipos de TI
Definición de responsabilidades y expectativas
Ejemplos de estructura de equipo para proyectos de datos
Métodos de recolección de datos en la fase de desarrollo
Estrategias de recopilación durante el lanzamiento y post-lanzamiento
Técnicas de análisis continuo durante la vida del producto
Ejemplos de recopilación de datos en productos exitosos
Casos de estudio de empresas que han integrado datos exitosamente
Lecciones aprendidas de proyectos fallidos
Estrategias para evitar problemas comunes
Recomendaciones para la mejora continua

tema 14

Estrategias para la optimización continua del producto basadas en datos

Definición de optimización continua del producto
Importancia del análisis de datos en la optimización
Ejemplos de estrategias exitosas
Beneficios de la optimización continua
Principios de la mejora continua
Técnicas de análisis para identificar áreas de mejora
Implementación de cambios y ajustes periódicos
Medición y evaluación de los resultados de optimización
Métodos para identificar puntos débiles y oportunidades
Herramientas para el análisis de rendimiento
Ejemplos de identificación de áreas de mejora en productos
Metodología de diseño experimental
Implementación de pruebas A/B y multivariadas
Análisis de resultados de experimentos
Casos de estudio de experimentos exitosos
Técnicas para el monitoreo continuo de métricas
Herramientas de seguimiento y análisis en tiempo real
Ajustes basados en resultados de monitoreo
Ejemplos de ajuste de estrategias en productos

tema 15

Monitoreo y evaluación del impacto de las decisiones tomadas a partir del análisis de datos

Importancia del seguimiento y evaluación de decisiones
Técnicas para evaluar el impacto de decisiones basadas en datos
Herramientas para el monitoreo de decisiones
Ejemplos de monitoreo y evaluación en productos reales
Beneficios del monitoreo continuo
Estrategias para un monitoreo efectivo
Herramientas para la vigilancia del rendimiento
Casos de estudio de monitoreo continuo
Definición de métricas de éxito
Selección de KPIs relevantes
Técnicas para la medición de éxito
Ejemplos de métricas y KPIs en la industria
Software de análisis y monitoreo
Métodos para la visualización del impacto
Técnicas de análisis de impacto
Casos de uso de herramientas de monitoreo
Metodología de iteración y ajuste
Implementación de cambios basados en datos
Ejemplos de iteración continua
Beneficios de la mejora continua basada en resultados

tema 16

Proyecto Final

Planteamiento y Análisis de casos de estudio
Ejemplos prácticos
Conclusiones y próximos pasos

Preguntas Frecuentes de Data Analytics para Product Owners

¿Cuáles son los Beneficios del curso Data Analytics para Product Owners?

Al realizar el curso, tu equipo podrá mejorar la toma de decisiones basada en datos, optimizar el desempeño de los productos y agilizar los procesos de desarrollo de productos. También podrán entender mejor el comportamiento del cliente y adaptar las estrategias de producto en consecuencia.

¿El curso de Data Analytics para Product Owners se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso es bonificable a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE). Las empresas pueden gestionar la bonificación para sus empleados y reducir el coste del curso.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Data Analytics para Product Owners?

El curso se imparte en modalidad online y en aula virtual personalizada, permitiendo flexibilidad para que los participantes elijan la mejor opción según sus necesidades.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Data Analytics para Product Owners?

Desarrollarás habilidades en análisis de datos específicos para la gestión de productos, interpretación de métricas clave, adopción de una mentalidad basada en datos y aplicación de herramientas analíticas para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia del producto.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Data Analytics para Product Owners?

Puedes inscribirte en el curso rellenando los formularios que aparecen en la web. Es un proceso sencillo diseñado para facilitar tu acceso al curso.