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Diplomado en Big Data para la toma de decisiones (E-Learning)

Conoce las aplicaciones y herramientas que monitorean y analizan grandes volúmenes de datos, permitiéndote acceder a información optimizada de la organización para tomar decisiones estratégicas y alcanzar mayor rendimiento en áreas como gestión, finanzas, comercial y marketing, y pertenecientes a diversos sectores, desde salud hasta banca.

El real mejoramiento de la eficiencia organizacional está relacionado con la implementación de soluciones tecnológicas que permiten agilizar la toma de decisiones en base a información cuantitativa y cualitativa relevante en tiempo real. Dicha información proviene de una adecuada administración de grandes volúmenes de datos por minuto, que demandan extensos y rigurosos análisis junto con métricas e indicadores cada vez más exactos. El análisis de grandes volúmenes de datos permite extraer tendencias y patrones complejos de información, con enormes implicancias estratégicas, permitiendo predecir mejor y transformando la forma en la que se hacen hoy en día los negocios.

Con el Diplomado en Big Data para la Toma de Decisiones aprenderás los fundamentos, principios y últimas tendencias en plataformas computacionales relacionadas a Big Data; aplicaciones y herramientas analíticas de ciencias de datos y estadística para la predicción, optimización y visualización de información.

Dirigido a:

Profesionales a cargo de tomar decisiones y que observan potenciales beneficios en el uso de tecnologías relacionadas a Big Data, buscando incrementar significativamente las ventajas competitivas en su organización. En particular, el diplomado está orientado a un amplio rango de profesionales en áreas de gestión, finanzas, comercial, marketing en múltiples sectores desde la salud, hasta la banca.

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CONTENIDOS DEL DIPLOMADO BIG DATA PARA LA TOMA DE DECISIONES

Curso: Infraestructura para Big Data
– Conceptos básicos y evolución del Big Data
– Fundamentos del ecosistema de DW, BI y Big Data
– Gestión de rendimiento, estrategia e inteligencia empresarial competitiva
– Funcionamiento de plataformas computacionales de Big Data
– Cloud computing (características, ventajas y aplicaciones)
– Tecnologías “Big Data”: Hadoop, Spark y Cloudera
– Plataformas para clusterización (Cloudera y Hortonworks)
– Bases de Datos noSQL Not Only SQL
Periodo: 27 marzo al 22 mayo 2018 (primer bimestre)

Curso: Modelamiento Estadístico y Sistemas Recomendadores
– Introducción al modelamiento estadístico
– Introducción a sistemas recomendadores
Periodo: 29 mayo al 24 julio 2018 (segundo bimestre)

Curso: Visualización y Analítica
– Introducción a la visualización y analytics
– Fundamentos de abstracción de datos, marcas y canales, percepción y procesamiento humano de la información
– Representaciones estáticas y sus algoritmos: datos tabulados, jerarquías y árboles, grafos y redes
– Tareas de usuario y análisis: interacción, foco, contexto y zooming, evaluación de visualización de información
Periodo: 24 julio al 18 septiembre 2018 (tercer bimestre)

Curso: Desafíos y Oportunidades del Big Data: casos de estudio
– Big Data en Marketing Financiero: aplicaciones en riesgo de mercado e inversiones
– Big Data en E-commerce: análisis de perfil de consumidores
– Big Data en Salud: uso de datos clínicos electrónicos
– Gestión de equipos humanos para proyectos en Big Data: desarrollo de competencias para la gestión de equipos de Big Data
Periodo: 25 septiembre al 20 noviembre 2018 (cuarto bimestre)

Antecedentes Generales

  • Diplomado On line

  • Próximo inicio: 27 marzo al 20 noviembre de 2018

  • 120 horas cronológicas
  • $ 2.500.000
  • programas@ing.puc.cl
    56 2 2354 4516

Profesores

  • Carlos Jerez
    Profesor Asociado Ingeniería Eléctrica UC Ver ficha
  • Daniel Capurro
    Profesor Asistente de la Escuela de Medicina UC Ver ficha
  • Gustavo de Real
    Director de Pricing & Revenue Optimization, Business Intelligence & CRM, Scotiabank Ver ficha
  • Hans Hanckes
    Chief Operations Officer, Latin America at Groupon Ver ficha
  • Alejandro Jara
    Profesor Asociado del Departamento de Estadísticas UC Ver ficha
  • Ricardo Vega
    Profesor Escuela de Diseño UC Ver ficha