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Diplomado en Big Data para la toma de decisiones (online)

Conocimientos y herramientas para aprovechar los grandes volúmenes de datos que se generan en una organización, logrando información valiosa para la toma de decisiones estratégicas.

El Big Data permite extraer tendencias y patrones complejos de información, permitiendo predecir mejor y transformar la forma en la que se hacen hoy en día los negocios.

La metodología online consiste en herramientas activas, donde el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor, a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual.

Antecedentes Generales

26/03/2024
4 cursos x 6 semanas c/u
300 horas cronológicas
$2.190.000 en Chile / USD 2.433 resto del mundo ¡Consulta por descuento!
Tutor de apoyo permanente
Tutor de apoyo permanente
4 clases sincrónicas
4 clases sincrónicas
Cuestionarios de selección múltiple
Cuestionarios de selección múltiple
Proyectos aplicados
Proyectos aplicados
Material multimedia de apoyo
Material multimedia de apoyo


programas@ing.puc.cl
(+56) 9 5504 4516 - (+56) 9 3353 0870

El real mejoramiento de la eficiencia organizacional está relacionado con la implementación de soluciones tecnológicas que permitan agilizar la toma de decisiones en base a información cuantitativa y cualitativa relevante en tiempo real. El uso eficiente de dicha información requiere 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.

La metodología de enseñanza y aprendizaje para este curso online consiste en técnicas metodológicas activas, donde el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual provista para el diplomado.

Dirigido a:
- Profesionales, ejecutivos o emprendedores que requieran tomar decisiones eficaces de gestión basado en los beneficios del uso de tecnologías relacionadas a Big Data y con esto puedan incrementar significativamente las ventajas competitivas en la agilidad de su organización, área funcional o emprendimiento que tengan en curso. Así también, el diplomado está dirigido a los profesionales que requieran conocer los fundamentos de Big Data para liderar proyectos de gestión que tengan como base el uso cuantitativo de información, para así lograr tener una mejor precisión e impacto en la toma de decisiones de la empresa.

Objetivos de aprendizaje:
- Explicar los fundamentos, principios y últimas tendencias en plataformas computacionales relacionadas a Big Data.
- Reconocer las aplicaciones y herramientas analíticas de ciencias de datos y estadística para la predicción, optimización y visualización de información.
- Formular y evaluar proyectos de aplicación de Big Data en una organización.

Requisitos de ingreso
- Se recomienda poseer un título profesional universitario o técnico, licenciatura o egreso de instituto profesional.
- Se recomienda dominio básico de Excel y manejo de internet a nivel usuario y conocimientos básicos de estadística.

Contenidos del Programa

Al final del curso podrás:
- Comprender de manera general qué es Big Data y cuáles son sus herramientas.
- Desarrollar estrategias para capturar y crear valor desde el Big Data.
- Estructurar los principales elementos en la realización de proyectos de Big Data.
- Entender las herramientas utilizadas y las diferentes alternativas de arquitectura y software.
- Comprender los perfiles profesionales necesarios, sus habilidades y formas de administrar proyectos digitales.
- Conocer casos de uso en diferentes negocios y estimar el impacto económico para la empresa.

Contenidos:
• Introducción al Big Data.
- ¿Qué es el Big Data?
- ¿Por dónde comienza una empresa a usar Big Data?
- ¿Cuáles son las decisiones claves durante la elección de una solución Big Data?

• Transformación digital.
- ¿Qué es transformación digital?
- ¿Cómo se relaciona el Big Data con la transformación digital?
- ¿Cuál es el rol del CLevel y del Chief Data Officer?

• Equipo analítico, modelos y administración.
- ¿Cómo se construye un equipo analítico?
- Modelos analíticos y herramientas.
- Administración de proyectos analíticos.

• Arquitectura para Big Data.
- ¿Qué es un sistema distribuido?
- Componentes del ecosistema Hadoop.
- Análisis de datos.
- Evolución de las arquitecturas.

• Evaluación de proyectos.
- Evaluación financiera de proyectos.
- Evaluación de proyectos desde el punto de vista estratégico.
- Arquitectura en la nube.

• Casos de éxito en Big Data.
- Casos de uso en la industria minera.
- Casos de uso en la industria financiera.
- Alibaba, un gigante de la inteligencia artificial.

Al final del curso aprenderás:
- Explicar el fundamento del modelamiento estadístico para el manejo de grandes volúmenes de datos.
- Explicar el proceso de modelamiento y sus distintas fases para la implementación de soluciones.
- Generar flujos de trabajo de datos para proyectos de Big Data en la organización.
- Realizar inferencias estadísticas sobre datos para aumentar el impacto positivo en la toma de decisión de una organización, utilizando herramientas computacionales (software R).

Contenidos:
• Introducción a estadística.
- Terminología estadística básica.
- Tipos de muestreo.
- Modelos de probabilidad.

• Introducción a modelamiento estadístico y Big Data.
- Modelos estadísticos.
- Big Data: Bajo qué contextos se justifica su uso.

• Preprocesamiento de datos.
- Limpieza de datos.
- Integración de datos.
- Reducción de datos.
- Transformación de datos.

• Métodos de clasificación.
- Árboles de decisión.

• Otros métodos de clasificación.
- Bayes ingenuo.
- Método de los k-vecinos más cercanos.
- Métodos conjuntos.

• Métodos de agrupación y sistemas recomendadores.
- Métodos de partición.
- Métodos jerárquicos.
- Sistemas recomendadores.

Al final del curso podrás:
- Identificar las herramientas y metodologías para el desarrollo de proyectos de visualización de datos.
- Elaborar estrategias de alto impacto para la comunicación de grandes volúmenes de datos.
- Diseñar representaciones perceptibles que permitan amplificar el conocimiento organizacional.
- Diseñar mecanismos de síntesis y visualización de datos de valor para apoyar la toma de decisiones.

Contenidos:
• Introducción a la visualización de datos.
- Contexto de la visualización de datos.
- Algunas definiciones sobre la visualización.
- Historia.
- Panorama hoy.

• ¿Para qué sirve la visualización de datos? Objetivos y métodos.
- Los roles de la visualización.
- Modelos y procesos de visualización.
- Usuario, contexto y medio: consideraciones para crear una visualización.
- Definir escala y objetivos de la visualización.

• Datos e información: conceptos, formatos y fuentes.
- ¿Qué es un dato?
- Tipos de datos.
- Formato de archivos.
- Fuentes de datos.

• Representación de datos: Percepción y codificación visual.
- Percepción visual: aspectos congnitivos de la visión.
- Codificación y variables visuales.
- ¿Qué mostrar en una visualización?

• Cómo implementar una visualización: Herramientas y lenguajes.
- Panorama de herramientas para la visualización.
- Herramientas pre hechas.
- Librerías de visualización.
- Visualizaciones desde cero.
- Proceso de visualización.

• Profundización, desafíos y proyecciones para la visualización.
- Más allá de los gráficos.
- Autores y libros.
- Data, sociedad y futuro.
- Futuro no muy lejano.

Al final del curso podrás:
- Modelar datos usando herramientas de bases de datos relacionales (SQL), bases de datos NoSQL y bases de datos distribuidas.
- Estimar la necesidad de cambiar la infraestructura de los datos desde un modelo clásico centralizado (tipo SQL) a un modelo de Big Data distribuido.
- Identificar las herramientas de manejo de datos adecuadas para el contexto de su empresa.

Contenidos:
• Manejo de datos.
- Datos de una empresa.
- Distintos formatos de datos.
- Problemas organizacionales.
- Sistemas de bases de datos.
- Bases de datos relacionales.

• ¿Cómo interactuar con una base de datos?
- Base de datos en el ecosistema de una empresa
- Lenguaje de consultas SQL
- Múltiples usuarios trabajando con los datos

• Distribución de los datos.
- Paso al mundo de Big Data.
- Distribución de los datos.
- Comparando sistemas centralizados y sistemas distribuidos.

• NoSQL.
- Otros modelos de datos.
- Key-value stores.
- Bases de datos de documentos.
- Bases de datos de grafos.

• Procesamiento masivo de datos.
- ¿Cómo manejar a datos diversos?
- Sistema de archivos de Google.
- Google File System: Garantías de consistencia.
- ¿Cómo ocupar el sistema de archivos de Google?

• MapReduce.
- ¿Cómo priorizar petabytes de datos?
- MapReduce.
- Blocking y tolerancia a fallas.
- ¿Cómo ocupar MapReduce?

Nota:

Cuerpo Académico


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