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Duración:

El programa consta de 8 horas lectivas.
Sesión única: martes 28 de septiembre.
Horario: 9.30 a 14.00 y de 15.30 a 19.00.

Precio:

  • Miembros Blue red (Antiguos UPV), Innova&acción y miembros alumno: 170€
  • No miembros: 270€

Modalidad

Híbrida

También disponible en formato in company Consulta condiciones

Si el 90% de las estrategias corporativas mencionan, de forma explícita, la relevancia de los datos y los algoritmos de Inteligencia Artificial como un activo diferenciador para extender la propuesta de valor diferencial, de la compañía, en el mercado.¿Por qué, sin embargo, solo el 20% de los insights analíticos tienen un impacto directo en el negocio? ¿Por qué, solo, el 13% de los proyectos de ciencia de datos acaban en producción?

Objetivo

El objetivo de este programa es presentar diferentes casos de éxito, conceptos y herramientas que permitan definir, en cada empresa, una estrategia de datos orientada a extraer un mayor valor del ecosistema de datos.

Exploraremos:

  • ¿Por dónde empezar si quiero extraer mayor valor del ecosistema de datos de mi empresa?
  • ¿De qué formas puedo utilizar los datos para extender el modelo de negocio de mi compañía y explorar nuevas formas de monetización de los datos?
  • ¿Qué casos de uso, impulsados por datos y algoritmos de Machine Learning, puedo diseñar para mejorar mi propuesta de valor en el mercado?
  • ¿Queremos utilizar los datos para ayudar a toda la organización a tomar mejores, y más rápidas, decisiones?
  • ¿Queremos utilizar los datos para extraer un mayor conocimiento y comprender de nuevas formas el comportamiento de nuestros clientes y del mercado?
  • ¿Queremos utilizar los datos para diseñar nuevas funcionalidades impulsadas por algoritmos de Inteligencia Artificial (AI-driven products)? ¿Podemos aplicar los datos en la innovación de nuevos productos?
  • ¿Queremos utilizar los datos para mejorar la eficacia en la operativa en una compañía, automatizando diferentes workflows o utilizarlos para reducir costes?

Metodología

La metodología del programa es eminentemente práctica, incluyendo dinámicas en las que los asistentes tendrán que aplicar los diferentes conceptos, metodologías y herramientas presentados en su propia organización. Los participantes diseñarán diferentes casos de uso, impulsados por Inteligencia Artificial, en los que maximizar a corto y medio plazo el valor de los datos en su compañía. Además, explorarán diferentes conjuntos de datos a través de los cuales poder extraer nuevos insights sobre el negocio.

Se requerirá traer ordenador con acceso a internet y alguna muestra de datos de su organización.

Fran Castillo

Profesor

Fran Castillo es consultor en el ámbito de la inteligencia artificial y el producto. Actualmente dirige Data-Driven Futures, donde ayuda a compañías a dar forma a nuevos negocios digitales, servicios y productos de datos en torno a la intersección del desarrollo de negocio, estrategia, tecnología, producto y ciencia de datos.

Durante los últimos años ha trabajado como Data Innovation Manager, liderando el desarrollo de nuevos servicios & productos digitales en el ámbito del big data y la inteligencia artificial. Ha trabajado para compañías como Synergic Partners (Telefónica), The Cocktail (WPP) y Accenture, entre otras.

Condiciones generales de contratación

En el momento en el que se formalice el pago del Programa Formativo por parte del participante, se entenderán aceptadas las cláusulas recogidas en las Condiciones Generales de Contratación de Programas Formativos de la Asociación y la Fundación.

Programa bonificable a través de FUNDAE

El importe de nuestros programas formativos puede ser bonificable a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo. Más info.

LOPD

En cumplimiento de la normativa vigente en materia de Protección de Datos Personales ( Ley 3/2018 de Protección de datos personales y Garantía de derechos digitales), le informamos que con motivo de la celebración de este evento, su imagen puede ser capturada por nuestros fotógrafos o cámaras y utilizada posteriormente en nuestras redes sociales (Facebook, Twitter, LinkedIn, Youtube ), así como en nuestra web.

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