El Diplomado en Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos explora la aplicación de estadística avanzada, machine learning y econometría para el análisis y la predicción de precios en diversos mercados. Se enfoca en el desarrollo de modelos predictivos robustos utilizando big data y herramientas de análisis como Python y R, cruciales para la toma de decisiones estratégicas y la optimización de resultados financieros.
El programa proporciona experiencia práctica en la construcción y validación de modelos, abarcando desde series temporales hasta modelos de regresión complejos, con un énfasis en la interpretación y comunicación efectiva de los resultados. Esta formación prepara a profesionales como analistas financieros, especialistas en precios, consultores de datos y estrategas de mercado, impulsando el conocimiento y la competitividad en el sector financiero y comercial.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): modelización de precios, análisis de datos, machine learning, econometría, modelos predictivos, big data, analista financiero, estrategia de precios, diplomado en precios.
449 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Modelado de Precios Basado en Datos: Estrategias y Aplicaciones Prácticas
5. **Modelado de Precios con Datos: Análisis y Estrategias Data-Driven**
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de matemáticas financieras, estadística y programación; ES/EN B2+/C1. Se proporcionan recursos adicionales para nivelar conocimientos.
1. 1 Fundamentos del Data-Driven Pricing: ¿Qué es y por qué importa?
2. 2 Recopilación y Limpieza de Datos: Fuentes, técnicas y mejores prácticas.
3. 3 Métricas Clave en Pricing: KPIs esenciales y su interpretación.
4. 4 Introducción a la Regresión: Modelado predictivo y análisis de datos.
5. 5 Análisis de Datos Descriptivo: Visualización y resumen de información.
6. 6 El Impacto del Precio en la Demanda: Elasticidad y sensibilidad al precio.
7. 7 Segmentación de Clientes: Identificación de grupos y análisis de comportamiento.
8. 8 Introducción a la Optimización de Precios: Conceptos básicos y herramientas.
9. 9 Estudios de Caso Introductorios: Ejemplos prácticos de Data-Driven Pricing.
10. 10 El Futuro del Data-Driven Pricing: Tendencias y oportunidades.
2.2 Fundamentos del Modelado Data-Driven: Conceptos y Principios
2.2 Recopilación y Preparación de Datos para el Modelado de Precios
2.3 Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Precios
2.4 Selección y Evaluación de Variables Clave para el Modelado
2.5 Modelos de Regresión Aplicados a la Predicción de Precios
2.6 Modelos de Clasificación para la Segmentación y Optimización de Precios
2.7 Validación y Evaluación de Modelos: Métricas y Desempeño
2.8 Estrategias de Optimización de Precios Basadas en Datos
2.9 Implementación y Seguimiento de Modelos de Precios Data-Driven
2.20 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales y Mejores Prácticas
3.3 Fundamentos del Modelado de Precios Data-Driven
3.2 Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis de Precios
3.3 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Precios
3.4 Selección y Aplicación de Modelos de Precios
3.5 Validación y Evaluación de Modelos de Precios
3.6 Optimización de Precios: Estrategias y Técnicas
3.7 Segmentación de Clientes y Personalización de Precios
3.8 Implementación y Monitoreo de Estrategias de Precios
3.9 Herramientas y Tecnologías para el Modelado de Precios
3.30 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de Data-Driven Pricing
4.4 Introducción al Data Pricing: Fundamentos y Conceptos Clave
4.2 Recopilación y Limpieza de Datos para el Modelado de Precios
4.3 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Data Pricing
4.4 Selección de Variables y Feature Engineering
4.5 Modelos de Regresión para el Modelado de Precios
4.6 Modelos de Clasificación para Estrategias de Precios
4.7 Técnicas de Segmentación de Clientes para la Personalización de Precios
4.8 Pruebas A/B y Optimización de Precios
4.9 Implementación y Monitoreo de Estrategias Data-Driven
4.40 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Mejores Prácticas
5.5 Introducción al Modelado de Precios Data-Driven
5.5 Recolección y Limpieza de Datos para Precios
5.3 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Precios
5.4 Selección de Variables y Características Relevantes
5.5 Técnicas de Visualización de Datos para Precios
5.6 Estadísticas Descriptivas y su Aplicación en Precios
5.7 Identificación de Patrones y Tendencias en Datos de Precios
5.8 Uso de Herramientas y Software para el Análisis de Datos de Precios
5.9 Interpretación de Resultados y Toma de Decisiones Iniciales
5.50 Casos Prácticos de Análisis de Datos en Modelado de Precios
6.6 Definición y conceptos clave del modelado de precios Data-Driven
6.2 Recopilación y preparación de datos para el modelado de precios
6.3 Técnicas de modelado predictivo aplicadas a precios
6.4 Análisis de resultados y validación del modelo
6.5 Estrategias de segmentación de clientes y personalización de precios
6.6 Optimización de precios y análisis de sensibilidad
6.7 Implementación y seguimiento de estrategias de precios Data-Driven
6.8 Integración de datos externos y análisis de la competencia
6.9 Herramientas y software para el modelado de precios Data-Driven
6.60 Estudios de caso y mejores prácticas en modelado de precios
7.7 Introducción al Data-Driven Pricing: Conceptos Clave
7.2 Recopilación y Limpieza de Datos: Fuentes y Técnicas
7.3 Estadística Descriptiva y Exploración de Datos
7.4 Análisis de Regresión: Fundamentos y Aplicaciones
7.7 Variables Predictoras y Selección de Modelos
7.6 Introducción a la Segmentación de Clientes
7.7 Identificación de Patrones y Tendencias en Precios
7.8 Visualización de Datos para el Análisis de Precios
7.9 Herramientas y Software para el Análisis de Precios
7.70 Caso de Estudio: Análisis de Precios en el Mundo Real
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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