28 de marzo de 2024
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Qlik lanza 18 cursos online gratuitos (MOOC) sobre análisis de datos

El objetivo de los contenidos es ayudar a estudiantes y empresas de todo el mundo a aprovechar eficazmente el potencial de grandes volúmenes de datos

Qlik, empresa líder en visualización y análisis de datos, ha lanzado 18 nuevos cursos en gratuitos línea o MOOC (por sus siglas en inglés, Massive Open Online Course) para ayudar personas y empresas de todo el mundo a entender, analizar y utilizar datos eficazmente. Los cursos ya están disponibles en la biblioteca de recursos del Data Literacy Project, una comunidad dedicada a mejorar la alfabetización de datos (la habilidad de leer, trabajar y comunicar con datos) lanzada en octubre de 2018 con la iniciativa de Qlik, Accenture, Cognizant, Experian, Plurallight, Chartered institute of Marketing y Data to the People como socios fundadores.

Los cursos disponibles están divididos en categorías como aspectos generales de la alfabetización de datos, fundamentos sobre datos, estadística y analítica, toma de decisiones basada en datos o analítica avanzada, y combinan vídeos con documentos explicativos y herramientas para evaluar los conocimientos adquiridos. La expansión del programa educativo de Qlik, que ha doblado su oferta de cursos respecto al año anterior, es parte del objetivo del Data Literacy Project de crear la red más extensa de recursos formativos en torno a la alfabetización y análisis de datos.

Mejorar la capacidad de los empleados para trabajar con datos es fundamental para el crecimiento del negocio. El Índice de Alfabetización de Datos, recientemente publicado por la escuela de negocios Wharton de la Universidad de Pensilvania y Qlik, demostró que las compañías con mayores índices de alfabetización de datos tienen entre un 3 y un 5% mayor valor de negocio, lo que supone un aumento de hasta aproximadamente 470 millones de euros para grandes empresas. Mejorando la alfabetización de datos de los profesionales, estarán mejor preparados para afrontar los retos del entorno profesional digital.

Las plataformas de autoservicio mejoran la toma de decisiones basadas en datos

Los cursos están alojados en la plataforma online de aprendizaje autoservicio de Qlik y están disponibles a través de la página web del Data Literacy Project. Han sido diseñados tanto para ayudar a cualquier persona a mejorar su habilidad para entender y utilizar datos con confianza, como para facilitar que las organizaciones puedan desarrollar una correcta cultura analítica.

Además de los módulos de aprendizaje, adaptables al ritmo que decida seguir cada usuario, el Data Literacy Project también ofrece la posibilidad de obtener un certificado en análisis de datos, recursos educativos para profesores y estudiantes y la posibilidad de recibir una evaluación individual para diseñar un itinerario formativo personalizado a las necesidades de cada persona. Asimismo, Qlik también ofrece un día de clase dirigida por un instructor como parte de su programa educativo, disponible en Qlik.com/GetDataLiterate.

“La toma de decisiones basada en datos es la habilidad para transformar la información en conocimiento accionable y verificable”, señala Kevin Hanegan, Chief Learning Officer de Qlik. “Los datos serán el lenguaje universal de la Cuarta Revolución Industrial y hemos adquirido el compromiso de ayudar a las empresas a mejorar las habilidades de sus empleados para trabajar con datos, desde cómo abordar sesgos a la hora de interpretar datos hasta consejos para sacar el máximo partido a la información, para asegurar que las compañías cuentan con los resultados de negocio más positivos. Creemos firmemente que la alfabetización de datos no debería ser patrimonio de unas pocas personas. Por ello, estamos llevando a cabo acciones directas en todo tipo de sectores y negocios, para mejorar la alfabetización de datos a través de recursos educativos gratuitos”, indica Hanegan. “Tan solo podremos preparar a estudiantes y empresas para triunfar en la Cuarta Revolución Industrial si tenemos la certeza de que poseen los cimientos necesarios para aprovechar y analizar datos en el futuro”.

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