DATA 610D - Essentials of Business Analytics DL

3 Credits
DATA 610D - Fundamentos de Análisis Empresarial DL

3 Créditos

Se presentan los conceptos básicos de big data y análisis de datos e incluyen estadísticas descriptivas, predictivas y prescriptivas, análisis de regresión, técnicas de optimización y visualización de datos. El enfoque de instrucción de este curso se centra en el refuerzo de conceptos basado en aplicaciones para incluir el uso de simulaciones. Un componente clave de la instrucción es el énfasis en la redacción de informes analíticos y otras formas de presentar eficazmente los resultados del análisis de datos. Las técnicas examinadas enfatizan la aplicabilidad en múltiples sectores organizacionales para incluir negocios, finanzas, recursos humanos, cuidado de la salud, manufactura, gerencia deportiva, servicios sociales, educación, entidades sin fines de lucro y gubernamentales.

Essentials of big data and data analytics are introduced and include descriptive, predictive, and prescriptive statistics, regression analysis, optimization techniques, and data visualization. The instructional approach in this course focuses on application-based reinforcement of concepts to include the use of simulations. A key component of instruction is an emphasis on analytical report writing and other ways to effectively present data analytic results. Techniques examined emphasize applicability in multiple organizational sectors to include business, finance, human resources, healthcare, manufacturing, sport management, social services, education, non-profit, and government entities.

Note: This course is for students enrolled in Bilingual programs only. See Casa Latina section for more information.
Course Learning Outcomes:
1. Producir informes analíticos conforme a estándares identificados de la industria.
2. Resolver problemas de optimización lineal y no lineal utilizando aplicaciones de software de análisis de datos.
3. Interpretar los resultados de modelos estimados de regresión lineal, series de tiempo y pronóstico para informar la toma de decisiones empresariales.
4. Realizar simulaciones de Monte Carlo para modelar matemáticamente y tomar decisiones bajo condiciones de incertidumbre.
5. Interpretar estadísticas descriptivas en escenarios predictivos y prescriptivos basados en aplicaciones.
6. Seleccionar técnicas apropiadas de visualización de datos para comunicar hallazgos.
7. Explicar la relevancia del análisis de macrodatos en diversas aplicaciones empresariales.
8. Analizar un asunto empresarial basado en hallazgos de datos utilizando destrezas orales y escritas en ambos idiomas.

1. Produce analytical reports to identified industry standards.
2. Solve linear and non-linear optimization problems using data analytic software applications.
3. Interpret results of estimated linear regression, time series, and forecasting models to inform business decision making.
4. Perform Monte Carlo Simulations to mathematically model and make decisions under uncertain conditions.
5. Interpret descriptive statistics in predictive and prescriptive application-based scenarios.
6. Select appropriate data visualization techniques to communicate findings.
7. Explain the relevance of big data analytics in various business applications.
8. Analyze a business issue based on data findings using both oral and written dual language skills.