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Diplomado Ejecutivo en Inteligencia de Negocios (Online)

Este diplomado desarrolla las competencias para incorporar en forma efectiva la Inteligencia de Negocios en la organización, analizando las oportunidades y desafíos para tomar buenas decisiones a nivel táctico y estratégico.

Entrega a los ejecutivos no solo información visual de alto nivel, sino también les permite liderar y responder preguntas inesperadas que puedan surgir en escenarios volátiles.

La metodología de enseñanza y aprendizaje 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.

Versión disponible para profesionales de todo Chile y Latinoamérica.

Antecedentes Generales

23/03/2021
4 cursos
Modalidad:
Online
140 horas cronológicas
$ 1.890.000 en Chile / USD 2400 resto del mundo
Tutor de apoyo permanente
4 clases sincrónicas por curso
Cuestionarios de selección múltiple
Proyectos aplicados
Material multimedia de apoyo
programas@ing.puc.cl

La Inteligencia de Negocios está cobrando cada vez más importancia para la toma de decisiones dentro de una organización. Desde una primera etapa en que ya demostró su valor para apoyar el proceso de toma de decisiones de alto nivel, entregando datos duros y dashboards con información gráfica sintetizada orientada a los altos ejecutivos, pasa ahora a una nueva Inteligencia de Negocios que no se limita a ayuda a entender lo que está sucediendo, sino que apunta a predecir lo que puede suceder e incluso a sugerir cursos de acción a seguir.

 

Este diplomado entrega conocimientos teóricos y prácticos para entender cabalmente las oportunidades y desafíos que existen en Inteligencia de Negocios, conocer los elementos de la infraestructura tecnológica necesaria, poder manejar un proyecto de Inteligencia de Negocios, entender los aspectos relacionados con gobernanza de los datos y finalmente conocer los aspectos técnicos relacionados con minería de datos y aprendizaje de máquina sobre los que descansa la mayor parte de las herramientas modernas.

 

El formato de este Diplomado es 100% en línea y se estructura sobre 4 cursos que utilizan 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 utilizada.

 

Dirigido a:
El Diplomado está orientado principalmente a profesionales como Ingenieros Civiles Industriales, Ingenieros Comerciales, Civiles Informáticos, Civiles Electrónicos, Civiles Eléctricos, Licenciados en Computación, y otros profesionales licenciados y/o con experiencia en áreas afines, que requieren conocimientos o habilidades en la materia.

 

Objetivo de aprendizaje:
– Analizar las oportunidades y desafíos asociados a la Inteligencia de Negocios y a su evolución a través del tiempo hasta llegar a la era de la Big Data actual.
– Liderar proyectos de Inteligencia de Negocios, sugiriendo esquemas de gobernanza de datos.

Contenidos del Programa

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

Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Cuerpo Académico

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