Curso de Data Analytics para Product Owners hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal. Este programa de Data Analytics para Product Ownerspara empresas es subvencionable hasta el 100%.
Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en Data Analytics para Product Owners práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
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Mejora la colaboración interdepartamental a través de un entendimiento común del análisis de datos, fortaleciendo la sinergia entre equipos de producto, marketing y TI.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
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
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 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
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Data Analytics para Product Owners en su día a día
Product Owners
Deseen potenciar sus competencias analíticas para optimizar la gestión de productos en la empresa.
Managers de Innovación
Buscan integrar el análisis de datos en sus estrategias para fomentar la innovación corporativa.
Directores de Marketing
Interesados en usar datos para ajustar estrategias y mejorar el impacto de sus campañas empresariales.
Responsables de Desarrollo de Negocio
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Data Analytics para Product Owners
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Este curso potenciará tus habilidades para usar datos en la toma de decisiones estratégicas, optimizando la gestión del producto y permitiéndote identificar nuevas oportunidades de mercado. Aprenderás a medir, analizar y comunicar resultados eficientemente para maximizar el valor de tus productos.
Sí, el curso es bonificable al 100% por FUNDAE. Si Imagina gestiona la bonificación, aplica un cargo adicional del 10% más IVA, ambos también bonificables. Las empresas pueden aprovechar estos beneficios para formar a sus equipos sin costos adicionales.
El curso se imparte a través de Aula Virtual Personalizada, usando la plataforma Zoom. Esta modalidad permite una formación flexible, con acceso a sesiones interactivas y grabaciones, adaptada a las necesidades de cada empresa.
Desarrollarás habilidades en análisis de datos, manejo de herramientas de visualización como Tableau y Power BI, definición de métricas y KPIs, y aplicación de técnicas analíticas avanzadas. Esto te permitirá mejorar la eficacia del producto y aumentar la competitividad empresarial.
Puedes inscribirte completando nuestro formulario de inscripción en la página web. Proporciona la información necesaria para asegurar una inscripción exitosa y activar la opción de bonificación si es aplicable.
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El curso se imparte a través de Aula Virtual Personalizada, usando la plataforma Zoom. Esta modalidad permite una formación flexible, con acceso a sesiones interactivas y grabaciones, adaptada a las necesidades de cada empresa.
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Aumenta la satisfacción del cliente mediante la implementación de estrategias de producto basadas en insights, reduciendo la rotación de clientes y elevando la retención.
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Minimiza riesgos y maximiza recursos al utilizar técnicas avanzadas de análisis para predecir tendencias y ajustar estrategias empresariales de manera proactiva.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
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