Diplomado Ejecutivo en Inteligencia de Negocios (Online)

Al final del curso podrás:
– Comprender las características de una plataforma moderna de análisis de datos y los desafíos de la forma actual de hacer inteligencia de negocios.
– Utilizar los principios de agilidad aplicados a los proyectos de Inteligencia de Negocios.
– Identificar los principios y roles básicos asociados al gobierno de datos.
– Comprender la importancia del pensamiento analítico basado en los datos.
– Describir las características e importancia del rol de traductor analítico capaz de lleva un problema del negocio al lenguaje de los científicos de datos.

Contenidos:
– Estado actual de la inteligencia de negocios
– Plataforma moderna de análisis de datos
– Centralización vs descentralización
– Desafíos de la inteligencia de negocios actual
– El rol de la agilidad en la inteligencia de negocios
– Principios de gobierno de datos
– Roles asociados al gobierno de datos
– Introducción a la calidad de datos
– El pensamiento analítico como base de la creación de valor a partir de los datos
– El nuevo rol del traductor analítico
– Uniendo todo: inteligencia de negocios para una nueva década

Al final del curso podrás:
– Reconocer los principales componentes con que debe contar una infraestructura de Inteligencia de Negocios.
– Diseñar arquitecturas de alto nivel en proyectos relacionados a inteligencia de negocios
– Seleccionar la infraestructura adecuada en distintos escenarios de aplicación de inteligencia de negocios.

Contenidos:
– Introducción a una arquitectura sustentable de inteligencia de negocios
– Bases de datos, almacenes de datos (DW) y lagos de datos
– Manejo de «big data»
– Herramientas clásicas de inteligencia de negocios
– Servicios en la nube
– Mercados de inteligencia de negocios según Gartner y Forrester
– Principales oferentes de soluciones de inteligencia de negocios
– Ejercicio práctico de profundización crítica en los mercados y oferentes

Al final del curso podrás:
– Comprender los actuales modelos de gobierno de datos y las tendencias futuras.
– Liderar el desarrollo de un proyecto de inteligencia de negocios en cualquier empresa u organización.
– Conocer experiencias prácticas de compañías locales o multinacionales que han implementado modelos proyectos de inteligencia de negocios.

Contenidos:
– Introducción al gobierno de inteligencia de negocios (BI Governance)
– Introducción y conceptos asociados al gobierno de datos (Data Governance)
– Organismos, roles y responsabilidades
– Ciclo de vida de inteligencia de negocios
– Gobierno aplicado en arquitecturas modernas
– Relación con otras áreas y disciplinas
– Principios del PMBoK para el desarrollo de proyectos
– Metodología clásica de gestión de proyectos de inteligencia de negocios
– Metodología moderna de gestión de proyectos de inteligencia de negocios
– Estudio de casos de proyectos de inteligencia de negocios

Al final del curso podrás:
– Conocer y comprender las principales teorías y prácticas de la emergente área de minería de datos
– Aplicar reglas de asociación para encontrar relaciones en un set de transacciones.
– Desarrollar soluciones a problemas reales de big data y ciencia de datos que involucren la necesidad de técnicas de minería de datos como árboles de decisión y clustering.
– Implementar soluciones usando herramientas de software de minería de datos aplicándolas en datos reales.

Contenidos:
– Conceptos fundamentales de minería de datos
– Preparación de datos y reducción de información
– Reglas de asociación
– Algoritmos de clasificación
– Algoritmos de clustering y medidas de similaridad
– Selección de modelos e introducción a machine learning