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Diplomado en Inteligencia de Negocios



Desarrolla habilidades altamente demandadas hoy en el mercado laboral, para transformar datos en información estratégica para toma de decisiones y la creación de valor



Este diplomado entrega conocimientos sobre la infraestructura básica necesaria para poder crear un proyecto; planificación estratégica; minería de datos; gestión de proyectos; gobernancia de proyectos; y las tendencias actuales.

 

Dirigido a:
Ingenieros civiles e industriales de todos los campos, ingenieros comerciales y afines, licenciados en computación y otros profesionales que trabajen en áreas que requieran conocimientos o habilidades en la materia.






Antecedentes Generales

  • Versión 12°: 25 de junio de 2019
    Lugar de realización: Centro de Extensión UC

  • Martes y jueves de 18:30 a 21:45 horas

  • 144 horas cronológicas / 192 horas pedagógicas
  • $2.900.000.- (Convenio Marco ID 1307256)
  • programas@ing.puc.cl
    +56 2 2354 4516

CURSO: FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS 
Fundamentos básicos de Inteligencia de Negocios
– Definición de Inteligencia de Negocios
– Conceptos básicos de Inteligencia de Negocios
– Problemáticas organizacionales de acceso y manejo de información, y su uso para la toma de
decisiones
– Principales componentes de una solución de Inteligencia de Negocios: Data Warehouse, OLAP, ETL,
Visualización
– Complementariedad con sistemas de información transaccionales
– Principales sistemas de Inteligencia de Negocios

Infraestructura de Inteligencia de Negocios
– Introducción a una Arquitectura Sustentable de Inteligencia de Negocios
– Visualización de Datos y Narrativa (Storytelling)
– 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

CURSO: ANALÍTICA DE NEGOCIOS AVANZADO 
Minería de Datos
– Introducción: El concepto, el proceso y los problemas en que es relevante
– Análisis de la canasta de mercado y Reglas de asociación
– Clasificación: Árboles de Decisión, K-vecinos cercanos
– Clustering: K-Means, Mean-Shift y Clustering aglomerativo
– Selección de modelos

Analítica de Negocios
– Origen y Evolución del concepto de Análisis de Negocios.
– Estadística para Análisis de Negocios.
– Metodologías para Análisis de Datos.
– Modelamiento y Análisis Descriptivo.
– Modelamiento y Análisis Predictivo.
– Gestión de un Proyecto de Análisis de Negocios.

CURSO: INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICADA A GESTIÓN ESTRATÉGICA 
Aplicaciones de Inteligencia de Negocios a Gestión Estratégica
– La información y el conocimiento empresarial como creadores de ventaja competitiva
– La información como soporte para los procesos de toma de decisiones tácticas y estratégicas
– La importancia de la medición para dirigir y ejecutar la estrategia
– Indicadores estratégicos de gestión e implementación de Tableros de Control
– La introducción de productos o servicios analíticos como parte de una estrategia empresarial moderna

Gobierno de Inteligencia de Negocios
– 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

CURSO: GESTIÓN DE PROYECTOS Y TENDENCIAS EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS 
Gestión de Proyectos de Inteligencia de Negocios
– 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.

Tendencias en Inteligencia de Negocios
– Evolución de la Cultura Organizacional – Lean, Ágil y Colaborativa.
– Grandes Volúmenes de Datos y Analytics (Big Data & Analytics).
– Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquina (AI & Machine Learning).
– Inteligencia de Negocios Operacional (Operational Business Intelligence).
– Tendencias en Arquitectura de Inteligencia de Negocios (Business Intelligence Architecture Trends).
– Visualización y Exploración de Datos (Data Visualization & Exploration).
– Gobierno y Calidad de datos (Data Governance & Data Quality).
– Gestión de Datos Maestros (Master Data Management).
– Tendencias en Integración de Datos (Data Integration Trends).

 

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

Jefe de Programa

  • Jaime Navón Cohen
    Profesor Asociado Ciencia de la Computación UC Ver ficha

Profesores

  • Rodrigo Alegre
    M.Sc. Technology Entrepreneurship, University College London Ver ficha
  • Jaime Caiceo Duque
    Profesor Instructor Adjunto Departamento de Ciencias de la Computación UC Ver ficha
  • Patricio Cofré
    Profesor Instructor Adjunto Departamento de Ciencia de la Computación UC Ver ficha
  • Cristián Rodríguez Arenas
    Profesor Instructor Adjunto Ciencia de la Computación UC Ver ficha
  • Marco Ramírez Melcherts
    Project Manager, MetricArts Ver ficha
  • Christian Pieringer
    Profesor Instructor Adjunto Ciencia de la Computación UC Ver ficha

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