En un mercado donde los clientes son cada vez mĆ”s sensibles a los precios y la competencia es intensa, contar con una estrategia de precios sĆ³lida es esencial. AdemĆ”s, permite a las empresas comprender cĆ³mo los cambios de precio afectarĆ”n al negocio, identificar oportunidades para aumentar los ingresos y adaptarse rĆ”pidamente a las demandas del mercado y a las tendencias del consumidor.
Optimizar la estrategia de precios para maximizar los mƔrgenes.
Adaptarse Ɣgilmente a cambios en el mercado y comportamiento del consumidor.
ĀæQuisieras conocer mĆ”s acerca de Pricing Analytics?
Nuestra EspecializaciĆ³n en Pricing Analytics estĆ” diseƱada para brindarte las habilidades necesarias para dominar el arte del anĆ”lisis de precios, en donde aprenderĆ”s sobre:
Los fundamentos del Pricing Analytics y su aplicaciĆ³n en tu empresa.
Muchos me preguntan: ĀæCĆ³mo doy el salto de Data Analyst a Data Scientist? ĀæHay un curso? ĀæUna maestrĆa? ĀæUna fĆ³rmula secreta?
La verdad es que hay muchas rutas, pero hay algo en comĆŗn en todas las historias de quienes lo logran: curiosidad, disciplina y conexiĆ³n con el negocio.
AquĆ te dejo los 5 pasos mĆ”s claros para construir ese camino, y dos historias reales de personas que lo recorrieron ācada uno a su manera:
1. Aprende Python (o R)
Como analista quizĆ”s manejas bien Excel, Power BI o SQL. Pero para crear modelos predictivos necesitas ir un paso mĆ”s allĆ”: programar. Python es hoy el mĆ”s popular. Tiene librerĆas como pandas, scikit-learn y matplotlib que te permiten analizar, modelar y visualizar datos de forma poderosa. ĀæNo sabes por dĆ³nde empezar? Aprende con proyectos pequeƱos que te emocionen.
2. Domina fundamentos de estadĆstica y machine learning
No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la maƱana. Pero sĆ entender bien cosas como regresiĆ³n, Ć”rboles de decisiĆ³n, clustering y cĆ³mo evaluar modelos (precisiĆ³n, recall, AUC, etc.). Esa base te da criterio y confianza.
No esperes que te digan āhaz un modeloā. Observa procesos, encuentra puntos de mejora y propĆ³n soluciones. El que propone, lidera.
š Ahora, dos historias reales de transformaciĆ³n:
š Juan Carlos ā De psicĆ³logo a lĆder de ciencia de datos en educaciĆ³n
Graduado en PsicologĆa, trabajaba con pacientes con trastornos mentales. Pero algo lo llamaba mĆ”s: la estadĆstica. Hizo una maestrĆa, empezĆ³ a analizar grandes bases de datos en salud, y luego en el Ministerio de EducaciĆ³n. En Innova Schools fundĆ³ el Ć”rea de Data desde cero y diseĆ±Ć³ su primer modelo de churnā¦ Ā”sin que la empresa estuviera 100% preparada tecnolĆ³gicamente! Todo empezĆ³ con una pasiĆ³n por entender el comportamiento con datos.
š Douglas ā De economista curioso a Head de Analytics en una corporaciĆ³n regional
No sabĆa R ni Python, pero se metiĆ³ a una datatĆ³n por curiosidad. Su equipo ganĆ³. ĀæLa razĆ³n? Entendieron el problema mejor que nadie. Ese evento le cambiĆ³ la vida. En Alicorp aprendiĆ³ R bajo presiĆ³n, liderĆ³ proyectos y armĆ³ su primer equipo. Hoy, es Head of Data & Analytics, y su filosofĆa es clara:
āLos datos deben servir para tomar decisiones reales, en problemas reales.ā ĀæTodo comenzĆ³? Cuando dijo: “yo quiero aprender eso”.
Muchos me preguntan: ĀæCĆ³mo doy el salto de Data Analyst a Data Scientist? ĀæHay un curso? ĀæUna maestrĆa? ĀæUna fĆ³rmula secreta?
La verdad es que hay muchas rutas, pero hay algo en comĆŗn en todas las historias de quienes lo logran: curiosidad, disciplina y conexiĆ³n con el negocio.
AquĆ te dejo los 5 pasos mĆ”s claros para construir ese camino, y dos historias reales de personas que lo recorrieron ācada uno a su manera:
1. Aprende Python (o R)
Como analista quizĆ”s manejas bien Excel, Power BI o SQL. Pero para crear modelos predictivos necesitas ir un paso mĆ”s allĆ”: programar. Python es hoy el mĆ”s popular. Tiene librerĆas como pandas, scikit-learn y matplotlib que te permiten analizar, modelar y visualizar datos de forma poderosa. ĀæNo sabes por dĆ³nde empezar? Aprende con proyectos pequeƱos que te emocionen.
2. Domina fundamentos de estadĆstica y machine learning
No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la maƱana. Pero sĆ entender bien cosas como regresiĆ³n, Ć”rboles de decisiĆ³n, clustering y cĆ³mo evaluar modelos (precisiĆ³n, recall, AUC, etc.). Esa base te da criterio y confianza.
No esperes que te digan āhaz un modeloā. Observa procesos, encuentra puntos de mejora y propĆ³n soluciones. El que propone, lidera.
š Ahora, dos historias reales de transformaciĆ³n:
š Juan Carlos ā De psicĆ³logo a lĆder de ciencia de datos en educaciĆ³n
Graduado en PsicologĆa, trabajaba con pacientes con trastornos mentales. Pero algo lo llamaba mĆ”s: la estadĆstica. Hizo una maestrĆa, empezĆ³ a analizar grandes bases de datos en salud, y luego en el Ministerio de EducaciĆ³n. En Innova Schools fundĆ³ el Ć”rea de Data desde cero y diseĆ±Ć³ su primer modelo de churnā¦ Ā”sin que la empresa estuviera 100% preparada tecnolĆ³gicamente! Todo empezĆ³ con una pasiĆ³n por entender el comportamiento con datos.
š Douglas ā De economista curioso a Head de Analytics en una corporaciĆ³n regional
No sabĆa R ni Python, pero se metiĆ³ a una datatĆ³n por curiosidad. Su equipo ganĆ³. ĀæLa razĆ³n? Entendieron el problema mejor que nadie. Ese evento le cambiĆ³ la vida. En Alicorp aprendiĆ³ R bajo presiĆ³n, liderĆ³ proyectos y armĆ³ su primer equipo. Hoy, es Head of Data & Analytics, y su filosofĆa es clara:
āLos datos deben servir para tomar decisiones reales, en problemas reales.ā ĀæTodo comenzĆ³? Cuando dijo: “yo quiero aprender eso”.
El Auge de la CiberseguridadLa ciberseguridad se ha convertido en una necesidad imperiosa en el mundo interconectado de hoy. La expansiĆ³n de la digitalizaciĆ³n y la proliferaciĆ³n de tecnologĆas emergentes han aumentado exponencialmente el nĆŗmero de puntos vulnerables que los atacantes pueden explotar. Esta situaciĆ³n requiere que las organizaciones fortalezcan sus medidas de seguridad para…
