Conectá la ciencia de datos con la creación de valor empresarial
Los datos permiten entender el pasado y anticipar el futuro. Las finanzas permiten convertir ese conocimiento en decisiones estratégicas.
A través de este programa, desarrollarás una visión integral para interpretar el impacto económico de los proyectos, comprender cómo se genera valor en las organizaciones y fortalecer tu capacidad para participar en procesos de decisión con una mirada orientada al negocio.
✅ Comprendé cómo las organizaciones crean valor.
✅ Incorporá herramientas financieras para evaluar proyectos y oportunidades.
✅ Potenciá el impacto de tus análisis en la toma de decisiones.
✅ Conectá el lenguaje de los datos con el lenguaje del negocio.
✅ Desarrollá una visión estratégica para liderar iniciativas basadas en evidencia.
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Semana 1 – Cómo las empresas crean valor
La primera semana introduce la lógica financiera de la empresa como generadora de valor económico. Se estudia el estado de resultados, los conceptos de margen bruto, EBITDA y EBIT, así como los principales drivers de rentabilidad.
Desde la perspectiva aplicada, se analiza cómo un modelo puede impactar ingresos, costos y márgenes. El ejercicio práctico consiste en traducir un modelo de churn en impacto sobre margen, conectando métricas técnicas con resultados económicos.
Semana 2 – Flujo de caja y lógica económica real
Se abandona la lógica puramente contable para comprender la centralidad del flujo de caja. Se estudia la diferencia entre utilidad y cash flow, el flujo operativo, el capital de trabajo y la distinción entre CAPEX y OPEX.
La aplicación práctica aborda decisiones típicas del mundo data: inversiones en infraestructura, costos cloud, adquisición de clientes y el impacto de modelos de forecast en necesidades de working capital. El ejercicio consiste en simular cómo un modelo de demanda altera el flujo de caja proyectado.
Semana 3 – Valor del dinero en el tiempo
Se introducen las herramientas fundamentales de evaluación financiera: valor presente, tasa de descuento, VAN (NPV), TIR y payback.
Estas herramientas se aplican a decisiones concretas: implementar un modelo nuevo, comprar una solución SaaS o desarrollar una solución in-house. El ejercicio práctico consiste en evaluar económicamente un proyecto de automatización con machine learning.
Semana 4 – Riesgo y costo de capital
Esta semana aborda la relación entre riesgo y retorno, introduciendo de manera conceptual el costo de capital y el análisis de sensibilidad.
Se analiza por qué proyectos con igual retorno esperado pueden diferir en valor debido a su perfil de riesgo. En el contexto de ciencia de datos, se comparan proyectos exploratorios versus optimizaciones incrementales y se incorporan simulaciones de escenarios y Monte Carlo para modelar incertidumbre en proyectos de IA.
Semana 5 – Métricas financieras aplicadas a productos de datos
Se conectan conceptos financieros con métricas habituales del mundo data: unit economics, CAC, LTV, margen de contribución y escalabilidad.
El foco está en comprender cómo pequeñas mejoras en retención, pricing o eficiencia comercial generan impactos significativos en valor. El ejercicio práctico cuantifica el efecto financiero de mejorar la retención en un 2%.
Semana 6 – Asignación de capital y priorización de proyectos
La última semana integra todos los conceptos bajo la lógica de portfolio de proyectos y restricción presupuestaria. Se estudian criterios de priorización financiera y trade-offs entre iniciativas.
Como proyecto final, cada participante deberá tomar un caso de proyecto de datos, modelar su impacto financiero, evaluar su viabilidad y defenderlo como si estuviera frente a un CFO.
Graduados y profesionales provenientes de ciencia de datos, estadística, economía, ingeniería, computación o disciplinas afines que busquen actualizar sus competencias en inteligencia artificial aplicada.
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