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Digital Talent Program

Conocer todo lo que tenés que saber acerca de la transformación digital para acompañar y potenciar a tu equipo.

Duración:

2 meses

>

Modalidad:

Presencial

Especialistas en clase:

+10

Requisitos:

No necesitás conocimientos previos
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A quién esta dirigido:

Líderes de RRHH, managers y directivos de empresas.


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Turno: mañana

09:00 a 14:00 hs

Belgrano, BA
Días de cursada
jueves
Início
5 Mar
Fin
7 May
Curso
$76.374 $ 61.099 *
(+IVA)

¿Por qué estudiar Digital Talent Program?

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Digital House

Big Data: Los 3 profesionales más buscados por las organizaciones img
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Big Data: Los 3 profesionales más buscados por las organizaciones

Ya sabemos que los datos son fundamentales para que las empresas tomen mejores decisiones de negocios, puedan adelantarse a posibles escenarios y vincularse con el mercado de una forma más inteligente. Por este motivo contratan a perfiles con conocimientos de Big Data, lo que implica saber acerca de todo el proceso del ciclo de vida de los datos, es decir, desde su recolección hasta su visualización.  En este sentido, los expertos más requeridos dentro de este campo son:1. Analista de datos (Data Analyst): Se trata de la persona capaz de procesar y realizar análisis estadísticos de datos entre las distintas fuentes de información relacionadas con el negocio, algo conocido como business intelligence. De esta manera, puede basarse en los datos para sacar conclusiones y resolver problemas que se presentan en una organización.  Para eso, sabe utilizar distintas herramientas data data analytics como Power BI, Google Data Studio y Tableu, por mencionar solo algunos.  2. Data Scientist: Para ser Científico de Datos se necesita dominar Python, que es un lenguaje de programación que está creciendo en popularidad. Básicamente, los Data Scientist tienen conocimientos de matemáticas y estadística que le permiten explorar y examinar de forma más profunda los datos que provienen de fuentes variadas y desconectadas y desarrolla métodos analíticos novedosos con complejos algoritmos matemáticos. Además, transforma  las conclusiones obtenidas en información útil y estructurada que ayuda a la toma de decisiones de los directivos   3. Director o directora de datos (Chief Data Officer): No existe esta posición en todas las empresas porque se trata del ejecutivo que actúa como el máximo responsable de los datos, incluyendo velar por su seguridad. Entre sus funciones, define de gestión y almacenamiento de los datos y las políticas de privacidad. También decide qué datos, cómo y para qué se usan, valida las tecnologías que se utilizan, asegura que se conozca en todo momento la transformación que sufren y qué usuarios o usuarias lo usan, y es consciente de la aplicación de negocio que tiene que hacer uso de estos datos.

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Crece el uso mundial de analytics en Recursos Humanos

El informe Global HR Analytics Market señala que entre 2019-2025 crecerá un 12% el uso de soluciones digitales relacionadas con analytics dentro del área de Recursos Humanos de las organizaciones. El informe, que incluye entre los principales proveedores a SAP, Oracle, MicroStrategy, IBM, Tableau, Zoho, Crunchr, Talentsoft, Sisense y Sage Software, indica que la demanda de soluciones de análisis de RR.HH está aumentando debido a múltiples factores, que incluyen la necesidad de obtener información sobre la fuerza laboral de la empresa y comprender cómo la cultura de una organización está afectando la productividad y el rendimiento de los empleados. Por otra parte, medir y reducir la tasa de rotación de empleados también es uno de los factores que impulsan la adopción de soluciones de análisis dentro de esta área. Para lograr estas metas, más allá del uso del software es preciso saber cómo gestionar el talento digital. En tanto,  proteger la privacidad de un empleado y garantizar que la información no se use indebidamente se encuentran entre las principales restricciones que obstaculizan el crecimiento del mercado de análisis de recursos humanos.El informe, que está relacionado con la transformación digital de las organizaciones, revela que cada vez más empresas están invirtiendo en análisis de recursos humanos para obtener información significativa necesaria para administrar su capital humano y mejorar el ROI. Estas herramientas, mediante el análisis predictivo, identifican tendencias y riesgos asociados con la fuerza laboral.

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Emprendedores: 5 razones para aprender Python

Existen muchos lenguajes de programación y las diferencias entre ellos son muy notorias porque sirven para avanzar ante distintas necesidades. En esta nota, un detalle acerca de cuál es la mejor alternativa para aquellos que están liderando una start-up.  Elegir el lenguaje de programación adecuado al iniciar un emprendimiento no es una decisión fácil de tomar considerando la variedad de opciones disponibles. En esta amplia gama, bien puede considerarse Python, un lenguaje clave en las actividades relacionadas con el Data Science, porque ofrece muchísimas ventajas tales como:Popularidad: Por un lado, existe desde hace muchísimos años, por lo que no estamos hablando de un lenguaje de moda. Aún así, sigue sumando tantos adeptos en todo el mundo que muchos lo están tildando como “la mejor opción para los negocios”.  Es fácil: Una de las principales particularidades es que resulta ser intuitivo y sencillo en comparación con otros lenguajes de programación.  Es genial para construir Mínimo Producto Viable (MVPs): El desarrollo rápido es uno de los principios básicos de Python. Este asunto es crucial cuando se quieren crear prototipos rápidos pero funcionales para atraer inversores o probar ideas.  Es de código abierto: Surgido en los años ´80, estamos ante una de las propuestas más versátiles y que, al ser de código abierto, se repone constantemente con nuevas bibliotecas y soluciones. No requiere un gran equipo de trabajo: En comparación con otros lenguajes que requieren escribir muchísimas líneas de código, con Python este tema se simplifica, con lo cual es posible avanzar con pocos profesionales, algo fundamental cuando estamos hablando de una start-up.  

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