Diplomado en Inteligencia Artificial, tecnologías emergentes y liderazgo digital

Este programa está diseñado para profesionales que buscan entender las nuevas tecnologías y liderar el cambio tecnológico desde una perspectiva estratégica y humana. Los participantes adquirirán competencias en análisis de datos, modelamiento predictivo, gobernanza de inteligencia de negocios y gestión de personas en contextos de cambio digital. Los cuatro cursos que componen el diplomado abordan: las potencialidades de la minería de datos y machine learning, aplicaciones prácticas de inteligencia artificial y ciencia de datos para la toma de decisiones, la gestión de proyectos y gobernanza en entornos de inteligencia de negocios, y el liderazgo y gestión del cambio desde las personas en la transformación digital.

Este programa resulta especialmente pertinente hoy porque entrega herramientas para interpretar grandes volúmenes de datos, identificar patrones relevantes, aplicar modelos predictivos y convertir los datos en decisiones efectivas. La gobernanza es clave para garantizar que estos procesos se desarrollen de forma ética, segura y alineada con los objetivos organizacionales. La incorporación de la dimensión humana es necesaria porque el éxito de la transformación digital no depende solo de la tecnología, sino también de la capacidad de liderar personas en contextos de cambio.

Todos los cursos se imparten en modalidad online mixta desde la plataforma Clase Ejecutiva, con metodologías activas, aprendizaje asincrónico y sincrónico estructurado y actividades prácticas con retroalimentación docente.

Profesionales y líderes de diversas disciplinas interesados en comprender y aplicar herramientas de inteligencia artificial, ciencia de datos y gestión del cambio en sus organizaciones. Es especialmente útil para quienes trabajan en gestión de proyectos, transformación digital, recursos humanos, tecnología y análisis estratégico.

Aplicar herramientas de inteligencia artificial, minería de datos y liderazgo estratégico en proyectos de transformación digital orientados a la toma de decisiones basada en datos.

Grado de licenciatura, título profesional universitario, técnico profesional o técnico.
Disposición para recibir bibliografía en inglés y trabajar en equipo.
Experiencia profesional y motivación para enfrentar desafíos interdisciplinarios y tecnológicos.

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:
– Conceptos básicos de la gestión de proyectos BI.
• Principios básicos del PMI.
• Áreas de conocimiento.
• Personas, cultura y política.

– Metodología clásica de gestión de proyectos BI.
• Contexto metodológico.
• Conceptos relevantes.
• Consideraciones relevantes.
• Prototipos.

– Metodología moderna de gestión de proyectos BI.
• La naturaleza de la agilidad.
• Introducción a Scrum.
• Desarrollo de proyectos BI con metodología Scrum.

– Conceptos básicos de gobierno de datos.
• La necesidad de gobierno.
• Desafío de fondo.
• Conceptos fundacionales clave.
• Desafíos del gobierno de datos.

– Gobierno y calidad de datos.
• Roles.
• Estructura organizativa.
• Data Stewardship.
• Calidad de datos.
• Modelos de gobierno de datos.

– Arquitectura, tecnología y soluciones.
• Arquitectura de datos.
• Master Data Management.
• Proveedores de nube.

*Curso online asincrónico + 1 clase online sincrónica (horario por confirmar)

Al final del curso podrás:
– Identificar las principales teorías y prácticas de la minería de datos.
– Aplicar reglas de asociación de manera efectiva para la ubicación de relaciones interesantes en un conjunto de transacciones.
– Aplicar técnicas como árboles de decisión, clustering y otras en escenarios prácticos reales.

Contenidos:
– Conceptos sobre Data Warehouse y uso de Dataframes.

– Procesamiento y consolidación de datos.
• Preprocesamiento de datos.
• Selección y transformación de datos.

– Reglas de asociación.

– Aplicación de los algoritmos Random Forest y KNN.
• Árbol de decisión.
• KNN.
• Random Forest.

– Aplicación de los algoritmos K-Means y DBSCAN.
• Clustering.
• K-Means.
• Clustering jerárquico.

– Introducción al machine learning.
• Modelo de entrenamiento.
• Métricas de evaluación.

*Curso online asincrónico + 1 clase online sincrónica (horario por confirmar)

Al final del curso podrás:
– Identificar los principales conceptos y técnicas asociados a machine learning y ciencia de datos.
– Reconocer la importancia y los principales desafíos de los datos en el contexto actual.
– Asociar las diversas técnicas con oportunidades de aplicación en los negocios.
– Examinar las dificultades y oportunidades en la aplicación de técnicas de ciencia de datos y aprendizaje de máquina.

Contenidos:
– Introducción al aprendizaje de máquinas y ciencia de datos.
• Conceptos de inteligencia de negocios y minería de datos.
• Conceptos de ciencia de datos y aprendizaje de máquina.
• El auge actual del aprendizaje de máquina e inteligencia artificial.

– Tipos de datos y aplicaciones.
• Aplicaciones sobre transacciones estructuradas.
• Aplicaciones sobre texto.
• Aplicaciones sobre audio.
• Aplicaciones sobre video.

– Técnicas de ciencia de datos y aprendizaje de máquina.
• Visualización en ciencia de datos.
• Aprendizaje supervisado.
• Aprendizaje no supervisado.
• Aprendizaje reforzado.

– Aplicaciones en los negocios.
• Aplicaciones de visualización en ciencia de datos.
• Aplicaciones de aprendizaje supervisado.
• Aplicaciones de aprendizaje no supervisado.
• Aplicaciones de aprendizaje reforzado.

– Casos de ciencia de datos.
• Caso en compañía de seguros.
• Caso en banca.
• Caso en retail.
• Caso en calidad del aire.

– Casos de aprendizaje de máquina.
• Caso en transporte público.
• Caso en compras públicas.
• Caso en industria financiera.
• Caso en observación astronómica.

*Curso online asincrónico + 1 clase online sincrónica (horario por confirmar)

Al final del curso podrás:
– Reconocer las nuevas tecnologías exponenciales que configuran la cuarta revolución industrial, entendiendo similitudes y diferencias con las revoluciones anteriores.
– Aplicar prácticas exitosas para la gestión de la transformación digital a nivel organizacional, de equipos y de personas.
– Evaluar procesos de selección, onboarding, aprendizaje y desarrollo a través de las nuevas tecnologías digitales.

Contenidos:
– La transformación digital y su impacto en el mundo y las organizaciones.
• La transformación digital y la cuarta revolución industrial.
• ¿Qué es la transformación digital?

– Cultura organizacional: la habilitación de nuevos modelos de transformación.
• Por qué la transformación digital no es solo implementación de nueva tecnología.
• Cultura organizacional. Nuevas prácticas de trabajo.

– Procesos de gestión de personas. El ciclo del colaborador 4.0.
• La nueva experiencia del empleado (employee experience – EX).
• Experiencia del colaborador: más allá de la cultura.

– La nueva empleabilidad y el paradigma del aprendizaje en la era digital.
• Empleabilidad bajo una nueva perspectiva de desarrollo profesional y plan de carrera.
• Paradigmas del aprendizaje y del desarrollo de carrera.

– Ser líder en la era digital: las nuevas competencias de liderazgo.
• Nuevas competencias del líder en la transformación digital.
• Gestión del cambio en las organizaciones.

– Automatización e inteligencia artificial.
• ¿Qué es la automatización?
• Las nuevas tendencias laborales.
• Etapas de la automatización.
• Impacto en los empleos hoy.
• Inteligencia artificial: una vía hacia la automatización.
• Consideraciones éticas.

*Curso online asincrónico + 2 clases online sincrónicas (horario por confirmar)