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Diplomado Ejecutivo en Inteligencia de Negocios (Online)

Herramientas para incorporar en forma efectiva la Inteligencia de Negocios en la organización, aprovechando oportunidades y desafíos para decisiones acertadas, a nivel táctico y estratégico.

Logra información visual de alto nivel y responde directamente a preguntas inesperadas que surjan en escenarios volátiles.

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

28/09/2021
4 cursos

Modalidad:

Online
140 horas cronológicas
$ 1.890.000 en Chile / USD 2600 resto del mundo ¡Consulta por descuento!
Tutor de apoyo permanente
4 clases sincrónicas
Cuestionarios de selección múltiple
Proyectos aplicados
Material multimedia de apoyo


programas@ing.puc.cl

La Inteligencia de Negocios ha permitido durante años mejorar el proceso de toma de decisiones gracias a la utilización de los datos para alimentar sus dashboards operacionales, analíticos o estratégicos. Sin embargo, como suele suceder en la dinámica área de la Ciencia de Datos, la Inteligencia de Negocios ha ido cambiando significativamente desde un enfoque más analítico a uno más proactivo. El acelerado avance de lo que se ha llamado Big Data ha obligado a la Inteligencia de Negocios a repensar las arquitecturas tradicionales por otras que acomoden, tanto la data estructurada, como la data no estructurada.

Este diplomado entrega conocimientos teóricos y prácticos para entender cabalmente las oportunidades y desafíos que existen en Inteligencia de Negocios; además, para conocer los elementos de la infraestructura tecnológica, para manejar un proyecto de inteligencia de negocios y para entender los aspectos relacionados con la gobernanza de los datos. Asimismo, considera 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 del Diplomado Ejecutivo en Inteligencia de Negocios es 100% en línea y se estructura sobre cuatro cursos que utilizan técnicas metodológicas activas. Gracias a estas últimas, el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual.

Dirigido a:
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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