Eserp

El análisis de datos es clave para el Resultado de Aprendizaje **'Gestionar los procesos de tesorería'**. El alumno aprende a usar herramientas como Python para analizar series temporales de flujos de caja y crear modelos predictivos que anticipen necesidades de liquidez. \n\nPara el Resultado de Aprendizaje **'Analizar la viabilidad de proyectos de inversión'**, el alumno puede usar modelos de 'machine learning' para evaluar el riesgo crediticio de clientes o predecir la probabilidad de éxito de una inversión basándose en datos históricos.

Gestionar ciclo contable-fiscal, elaborar balances, generar reportes auditoría, cumplimiento normativo.

El análisis de datos es el núcleo del Resultado de Aprendizaje **'Obtener, analizar y organizar la información en la investigación de mercados'**. El alumno aprende a usar herramientas como Python para procesar grandes volúmenes de datos de ventas y comportamiento de usuarios. \n\nEsto permite al alumno alcanzar el Resultado de Aprendizaje **'Definir estrategias y políticas de marketing'**, creando 'modelos de segmentación' que agrupan a los clientes por su probabilidad de compra, o 'sistemas de recomendación' para la venta cruzada.