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OBJETIVO:
El objetivo principal de este diplomado es promover en los participantes una actitud analítica basada en datos para resolver problemas organizacionales y fortalecer la toma de decisiones gracias a la generación de modelos descriptivos y predictivos a partir de datos estructurados y narrativos.
Dirigido a:
Profesional titulado en Ingeniería, Administración, Economía, Matemáticas o carreras afines con conocimientos en el uso de las TI en el mundo empresarial, interesado en la aplicación de técnicas de análisis de datos que permitan generar modelos e identificar patrones que enriquezcan los procesos de toma de decisiones empresariales.
Metodología
El programa se va a desarrollar con una metodología dinámica y participativa, a través de procesos de aprendizaje que integren la adquisición de conocimientos y desarrollo de habilidades, a través de laboratorios, conferencias magistrales, análisis de casos reales de empresas de diversos sectores y discusiones intergrupales guiadas por los conferencistas de cada tema.
Durante el desarrollo de cada uno de los módulos se realizarán múltiples sesiones prácticas usando herramientas libres, propietarias, y en nube. No obstante, el objetivo del diplomado no es la formación en el uso de estas herramientas sino en los fundamentos de cómo diseñar toda la estrategia de inteligencia de negocios y cómo las herramientas disponibles en el mercado pueden aportar en ella.
CONTENIDO
Módulo 1: Introducción (5 horas)
- Conceptos básicos.
- Relación entre analítica de datos, minería de datos, ciencia de los datos.
- Casos de éxito: Analítica para la toma de decisiones y competitividad.
- Metodología para proyectos de analítica.
- Tendencias en la ciencia de los datos.
Módulo 2: Modelos analíticos usando datos estructurados (50 horas)
- Análisis exploratorios.
- Modelos Analíticos Descriptivos: reducción de dimensionalidad, clustering y reglas de asociación.
- Modelos analíticos Predictivos: Regresión, Árboles de decisión, redes neuronales, Métodos de ensamble.
- Preparación de datos estructurados: Consideraciones adicionales antes de aplicar modelos analíticos.
Módulo 3: Modelos analíticos especializados (20 horas)
- Minería de texto: preprocesamiento de texto, reconocimiento de entidades, segmentación y clasificación de documentos.
- Analítica de Procesos: Descubrimiento automático de los procesos, análisis de conformidad con las reglas de negocio, análisis de productividad del personal.
Módulo 3: Visualización (10 horas)
- Principales herramientas de visualización.
- Análisis e interpretación de visualizaciones.
- Geo-referenciación como apoyo a la visualización.
Módulo 4: Privacidad y confidencialidad (5 horas)
- Riesgos y consideraciones al realizar proyectos de análisis de datos.
- Consideraciones legales.
- Principios y métodos de anonimización.
Módulo 5: Introducción a Big Data (10 horas)
- Big Data y analítica de los datos.
- Principios del análisis masivo de datos.
- Tecnologías para analizar grandes volúmenes de datos.
PERFIL DE DOCENTES
Conferencistas
- Alexandra Pomares Quimbaya
Profesora Titular de la Pontificia Universidad Javeriana. Ingeniera de Sistemas en la Pontificia Universidad Javeriana (Colombia), Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación en la Universidad de los Andes, Doctorado en Ingeniería de la Universidad de los Andes (Colombia), Doctorado en Informática de la Universidad de Grenoble (Francia).
- Jorge Andrés Alvarado
- Hugo Santiago Aguirre
- Javier Rengifo
Ingeniero de Sistemas y Computación, con título de Maestría en Ingeniería de la Información y Especialización en Gestión de Riesgos Financieros. Consultor certificado en arquitectura de Big Data, Data Science, Cloud y metodologías Ágiles y de Design Thinking. Consultor experto en una amplia gama de tecnologías y soluciones, tales como: Bodegas de Datos, Visualización de Datos, Inteligencia de Negocios, Balanced Scorecard, Analítica Predictiva, Big Data, Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial.
- Enrique González
Ingeniero Eléctrico y Magíster en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de los Andes. En Francia obtuvo un D.E.A. en Robótica de la Universidad Paris 6 y un Doctorado en Informática de la Universidad de Evry. Investigador y profesor de la Pontificia Universidad Javeriana desde 1999. Su trabajo se ha enfocado en la integración de los Sistemas Distribuidos y la Inteligencia Artificial Ha sido líder de los varios proyectos financiados por Colciencias o el SGR.
- José Molano
- Marco Emilio Sánchez Acevedo
Requisitos
- Experiencia en manejo de tecnologías de información y consultas en bases de datos.
- Disponibilidad de tiempo durante 3 meses.
- Nivel de inglés intermedio.
HORARIO:
Jueves de 6 p.m. a 9 p.m.
Viernes de 6 p.m. a 9 p.m.
Sábados de 8 a.m. a 12 m.
VALOR:
$1.800.000
Contacto
Con gusto atenderemos cualquier inquietud o información adicional que se requiera en el WhatsApp: 3218050757 a los correos electrónicos
auxproysocial@ugca.edu.co o educacioncontinua@ugca.edu.co