Diplomado Ejecutivo en inteligencia de negocios
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Objetivos
ACLARA TUS DUDAS
Quisimos responder las preguntas que muchos nos hacen a través de este video.
Malla académica
Curso Presente y futuro de la inteligencia de negocios
Profesor:
Cristián Rodríguez, Ingeniero civil de Industrias Pontificia Universidad Católica de Chile Ver más...
Cristián Rodríguez, Ingeniero civil de Industrias Pontificia Universidad Católica de Chile Ver más...
Contenidos
Conceptos de inteligencia de negocios
- Introducción a la inteligencia de negocios
- Plataforma clásica de inteligencia de negocios
- Componentes de la plataforma clásica de inteligencia de negocios
- Nuevas tendencias que impactan la inteligencia de negocios
Plataforma moderna de inteligencia de negocios
- Desafíos de la inteligencia de negocios actual
- Presentación plataforma moderna de análisis de datos
- Componentes de la plataforma moderna de análisis de datos
- Centralización versus descentralización
Agilidad y gobierno en inteligencia de negocios
- Agilidad en inteligencia de negocios
- Introducción al gobierno de datos
- Roles asociados al gobierno de datos
- Desafíos del gobierno de datos
Calidad de datos
- Introducción a la calidad de datos
- Metodología de calidad de datos
- Etapas de la metodología de calidad de datos
- Desafíos de calidad de datos
Pensamiento analítico
- Introducción al pensamiento analítico
- Pensamiento crítico
- Pensamiento creativo
- El nuevo rol del traductor analítico
El futuro de la inteligencia de negocios
- Próximos años: principales desafíos
- El rol de los gerentes y directivos de la organización
- El (probable) invierno analítico
- Preparándose para una nueva era
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Curso Infraestructura para la inteligencia de negocios
Profesor:
Marco Ramírez, Ingeniero civil industrial, Pontificia Universidad Católica de Chile. Ver más...
Marco Ramírez, Ingeniero civil industrial, Pontificia Universidad Católica de Chile. Ver más...
Plan de estudios
Clase en vivo
En la primera clase en vivo, por lo general al principio del curso, el profesor entrega una visión general del área de inteligencia de negocios, su historia, el contexto, el ámbito de aplicaciones y los principales desafíos. Los alumnos tienen oportunidad de hacer preguntas o aportar con experiencia personal asociada a los temas expuestos. Tiene un propósito motivacional y de entregar una visión amplia antes de entrar en los detalles.
Contenidos
Introducción a las arquitecturas analíticas
- Arquitecturas transaccionales y analíticas
- Componentes de una arquitectura analítica
Tipos de datos
- Datos relacionales
- Datos no relacionados
Datawarehouse
- Big data
- Almacenes de datos
- Diseño de almacenes de datos
- Construcción datawarehouse
Datalake
- Enfoque moderno
- Diseño de datalakes
- Construcción datalake
Mercado de soluciones analíticas
- Metodologías para la evaluación de proveedores
- Mercado cloud database management systems
- Mercado data integration
Infraestructuras analíticas
- Mercado data management solutions for analytics
- Mercado business intelligence
- Analítica avanzada
- Aprovisionamiento de BD en nube
- Revisión de oferta de servicios de Amazon AWS y Azure
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Curso Gestión de proyectos y gobernanza de inteligencia de negocios
Profesor:
Sergio Bocaz, MBA, Thunderbird School of Global Management (EE.UU.)
Sergio Bocaz, MBA, Thunderbird School of Global Management (EE.UU.)
Contenidos
Conceptos básicos de la gestión de proyectos BI
- Principios básicos del PMI
- Áreas de conocimiento
- Personas, cultura y política
Metodología clásica de gestión de proyectos BI
- Contexto metodológico
- Conceptos relevantes
- Consideraciones relevantes
- Prototipos
Metodología moderna de gestión de proyectos BI
- La naturaleza de la agilidad
- Introducción a Scrum
- Desarrollo de proyectos BI con metodología Scrum
Conceptos básicos de gobierno de datos
- La necesidad de gobierno
- Desafío de fondo
- Conceptos fundacionales clave
- Desafíos del gobierno de datos
Gobierno y calidad de datos
- Roles
- Estructura organizativa
- Data stewardship
- Calidad de datos
- Modelos de gobierno de datos
Arquitectura, tecnología y soluciones
- Arquitectura de datos
- Master data management
- Proveedores de nube
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Curso Introducción a minería de datos y machine learning
Profesor:
Mauricio Arriagada Benítez, Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile
Mauricio Arriagada Benítez, Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile
Plan de estudios
Clase en vivo
Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo la correcta instalación de herramientas de software y el uso apropiado de algunas herramientas. Asimismo, para la preparación de set de datos para la reducción de dimensionalidad, y guiar el trabajo en las diferentes técnicas de reglas de asociación, algoritmos de clasificación, clustering y medidas de similaridad.
Trabajo individual
Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. El último proyecto suele tener características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. Los miniproyectos estarán enfocados en: procesar y consolidar datos aplicando ETL (extracción, transformación y carga de datos); utilizar el algoritmo Random Forest y KNN para dos casos propuestos, y realizar el preprocesamiento de una base de datos propuesta, aplicando dos algoritmos de los vistos en clases para así mostrar sus rendimientos a través de evaluar al clasificador y presentar las métricas, pudiendo establecer una comparación de rendimiento entre los dos algoritmos elegidos.
Contenidos
Conceptos sobre Data Warehouse y uso de Dataframes
Procesamiento y consolidación de datos
- Preprocesamiento de datos
- Selección y transformación de datos
Reglas de asociación
Aplicación de los algoritmos Random Forest y KNN
- Árbol de decisión
- KNN
- Random Forest
Aplicación de los algoritmos K-Means y DBSCAN
- Clustering
- K-means
- Clustering jerárquico
Introducción al Machine Learning
- Modelo de entrenamiento
- Métricas de evaluación
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Jefe de programa
Jaime Navón Cohen
Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)
Jaime Navón Cohen es Ph.D Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC).
Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.
Jefe de programa
Diplomados
Diplomados de verano
Profesores
Cristián Rodríguez
Ingeniero civil de Industrias Pontificia Universidad Católica de Chile
Cristián Rodríguez es ingeniero civil de Industrias, con mención en Tecnologías de la Información, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Se desempeña como profesor del Diplomado Inteligencia de Negocio y del Magíster en Tecnologías de la Información y Gestión, en la Escuela de Ingeniería de la UC. Además, es cofundador de Archetype. Esta consultora, fundada en 2016, es especialista en inteligencia de negocios, análisis de negocios y gestión estratégica con inteligencia de negocios (enterprise performance management).
Marco Ramírez
Ingeniero civil industrial, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Marco Ramírez es ingeniero civil industrial en Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es profesor del Diplomado en Inteligencia de Negocios de la UC. Asimismo, se desempeña como project manager en MetricArts. Esta última empresa es una consultora fundada el año 2007 y especializada en las áreas de inteligencia de negocios y análisis de negocios.
Mauricio Arriagada Benítez
Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile
Mauricio Arriagada Benítez es doctor y máster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es ingeniero civil en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá (Chile). Asimismo, tiene un Master in Computer Science, University of Northern Iowa (EE.UU.), y un Máster en Ingeniería de Software, Universidad de Tarapacá (Chile).
Patricio Cofré
Máster Northwestern University (EE.UU.)
Patricio Cofré tiene un Master of Engineering Management, Northwestern University (Chicago, EE.UU.). También es magíster en Ciencias de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC) e ingeniero eléctrico UC. Además, es diplomado en Data Science de University of Columbia y Professional Certification en Data Science de John Hopkins. Es cofundador de Metric Arts, ahora parte de EY.
Sergio Bocaz
MBA, Thunderbird School of Global Management (EE.UU.)
Sergio Bocaz posee un Master of Business Administration (MBA) de Thunderbird School of Global Management EE.UU. y es ingeniero comercial de la Universidad del Desarrollo, Chile. Especialista en proyecto de analítica avanzada, gobierno de datos e inteligencia de negocios, adicionalmente, posee experiencia en administración y finanzas. Asimismo, cuenta con más de 20 años de experiencia en consultoría, asesoría y como ejecutivo en diversos mercados e industrias. También ha trabajado exitosamente en gestión de proyectos ágiles y de equipos de alto desempeño, abordando problemas y desafíos complejos.