Diplomado virtual en Big Data para la toma de decisiones

Los datos no solo son informativos, pueden transformarse en soluciones

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10

Duración
semanas

4

módulos

100

horas

¿Por qué estudiar este diplomado?


La información es muy valiosa ya que ayuda a elevar la competitividad de las empresas e industrias. Cada año se triplican las oportunidades para profesionales expertos en Big Data, sin embargo, pocos cumplen con las características que las empresas demandan.

A quién va dirigido:

Recomendamos este diplomado a investigadores, empresarios, consultores y emprendedores de todo tipo de áreas e industrias. Es ideal para profesionistas o estudiantes de Estadística, Matemáticas, Ciencias Económicas o Ingenierías.

Requisitos:

  • Tener dominio de lectura en inglés
  • Saber utilizar Excel a nivel básico

Durante todo el diplomado realizarás ejercicios con casos e información real.

¿Qué habilidades vas a desarrollar?


  • Comprender y aplicar los fundamentos de una excelente estrategia de inteligencia empresarial

  • Dominar las herramientas y tecnologías más relevantes

  • Construir modelos descriptivos

  • Evaluar y sintetizar los resultados obtenidos

  • Usar técnicas de visualización y storytelling para datos

¿Qué aprenderás?


Estos son los temas que desarrollarás:

  • Curso de inducción

    • Aprende a aprovechar tus herramientas y plataforma de estudio
  • Big Data como activo estratégico

    • Introducción general al Big Data
      • El comportamiento creciente del volumen de datos
      • ¿Qué es y no es Big Data?
      • ¿Por qué los datos son estratégicos?
      • El diseño de la estrategia Big Data
    • El equipo con enfoque en Ciencia de Datos
      • ¿Cómo se arma el equipo para la estrategia Big Data?
      • Roles y responsabilidades
      • Habilidades blandas 
      • Gestión ágil de proyectos
    • El plan para la sostenibilidad de la información
      • ¿Cómo se gobiernan los datos?
      • La privacidad y seguridad del dato
    • ¿Cómo evaluar la aplicabilidad en la empresa?
      • Problemáticas de negocio aplicables a una estrategia Big Data
      • Ejemplos: casos de uso y nuevas tendencias
  • Técnicas para extraer el mayor valor del Big Data

    • El ciclo para la consolidación de los datos: ETL
      • Integración y recolección de los datos, y sus herramientas
      • Transformación y limpieza de los datos, y sus herramientas
      • Reducción y modelamiento de datos, y sus herramientas
      • La calidad de datos como un proceso de mejora continua
    • Infraestructura tecnológica preparada para atender un escenario Big Data
      • Organización clásica de los datos: bases de datos convencionales
      • Paso al mundo de Big Data: bases de datos NoSQL y distribuidas
      • Procesamiento masivo de datos: el ecosistema Hadoop + Spark
      • Bodegas de datos orientadas a la analítica: Data Warehouse, Data Mart, Data Lake
      • Herramientas para el minado de datos: Python y R
      • Práctica: minar datos de la web y cruzarlos con el negocio
  • Análisis y visualización en un contexto de Big Data

    • Introducción al Business Intelligence y el análisis descriptivo
    • Pasar del análisis a la visualización de datos
      • ¿De qué trata la visualización?
      • Breve historia de la visualización
      • Panorama de la visualización hoy
      • La importancia de la visualización de datos para la toma de decisiones
    • Reglas y recomendaciones generales para visualizaciones efectivas
      • La elección correcta de gráficas
      • Teoría de colores
      • Storytelling
      • Herramientas: construir cálculos y visualizar los datos
  • La inteligencia artificial para el análisis avanzado de Big Data

    • Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a los datos
      • Definiciones: IA, Machine Learning, Deep Learning
      • ¿Qué nos aporta la IA en la toma de decisiones?
      • ¿Humanos y máquinas juntos? (IoT)
    • Aprendizaje automático (Machine Learning)
      • Introducción a Machine Learning
      • Modelos supervisados y no supervisados
      • Evaluación de clasificadores
      • Práctica: clasificadores
    • Análisis predictivo y el manejo de la incertidumbre
      • La predicción en el contexto de la toma de decisiones
      • Desarrollando modelos predictivos con IA
      • La evaluación de un modelo predictivo
    • Análisis prescriptivo y las recomendaciones
      • Métodos de optimización
      • Valor de la simulación
      • Análisis de sensibilidad
      • Recomendaciones para la toma de decisiones
    • Modelando el comportamiento de las personas
      • Una mirada práctica al análisis de sentimientos
      • Tendencias futuras de análisis de datos apoyados en IA
      • Consideraciones éticas y marco regulatorio

Aprende de
los mejores


Cada uno de nuestros diplomados es diseñado por un experto.
Te invitamos a conocer más sobre la mente detrás de este programa:

Jorge González Rivera

Ingeniero de Sistemas y Computación

Orgullosamente egresado de la Pontificia Universidad Javeriana de Cali. Se graduó como especialista en Gerencia de Proyectos de Sistemas en la Universidad del Rosario. Cuenta con más de 7 años de experiencia en proyectos de Inteligencia de Negocios y Analítica en diferentes sectores: educación, salud, financiero y telecomunicaciones. Actualmente es gerente del Proyecto Business Intelligence y Data Mining en la Pontificia Universidad Javeriana de Cali.

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Tus aspiraciones no tienen que esperar:

  • Amplía tus conocimientos.

  • Estudia con casos reales y adquiere experiencia.

  • Desarrolla habilidades blandas (trabajo en equipo, admón. del tiempo, liderazgo).

  • Agrega tu constancia a tu CV como un plus.

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