Nuevo - Big Data y Business Analytics

El curso Big Data y Business Analytics busca desarrollar en sus egresados habilidades orientadas a conocer los desafíos de la digitalización en las organizaciones, formular problemas, oportunidades de negocio y creación de valor, en ese contexto, a diseñar sistemas de Big Data y a desarrollar análisis de datos orientados a tomar decisiones estratégicas y tácticas.


Descripción

Las decisiones que toman ejecutivos en la gestión de distintos tipos de instituciones y negocios se basan en el análisis de datos, cada vez en mayor volumen, proveniente de clientes, consumidores, personas y, hoy en día, máquinas que interactúan entre sí y con la organización.

El Big Data provee de información en distintas áreas tradicionales de una empresa como operaciones, marketing, finanzas, recursos humanos y estrategia. Así también, los sistemas de Big Data proveen información relevante a emprendedores, planificadores urbanos y ejecutivos de organizaciones sin fines de lucro y del estado, para planificar y monitorear sus acciones en la gestión.

En este contexto, las empresas hoy en día se ven enfrentadas a nuevos desafíos y requieren de profesionales capacitados para desarrollar estudios y análisis de estas enormes cantidades de datos. Dada esta necesidad, la Escuela de Administración de la Pontificia Universidad Católica de Chile pretende, a través del Curso Big Data y Business Analytics, ser un aporte en la formación de profesionales y ejecutivos de instituciones de distintos ámbitos y sectores, para que se desempeñen como analistas con un fuerte énfasis en analytics para solucionar problemas de negocios en un contexto de empresas cada día con mayores niveles de digitalización.

Entre las competencias que el Curso Big Data y Business Analytics pretende formar en sus egresados destaca la capacidad para diseñar un sistema de Big Data para recopilar y analizar datos estratégicos para la organización de manera de poder visualizar sus problemas y oportunidades. El Curso desarrolla en los egresados competencias orientadas al uso de software y análisis estadístico para responder a problemas de negocios.

Dirigido a

Profesionales de distintas áreas del conocimiento como: psicólogos, sociólogos, ingenieros comerciales, ingenieros civiles, estadísticos, etc. que trabajan o pretenden trabajar como asistentes o jefes de proyectos en empresas que enfrentan desafíos como la digitalización, el Big Data y el Business Analytics. Así también, el curso está dirigido a analistas, planificadores estratégicos y profesionales de empresas, agencias de marketing y publicidad, consultoras, organismos públicos y privados, con o sin fines de lucro, que requieran y hagan uso de análisis de datos respecto de clientes, consumidores, personas y máquinas para la toma de decisiones estratégicas y tácticas. 

Objetivo de aprendizaje

Comprender las estructuras de datos que componen el Big Data, pudiendo diseñar proyectos, aplicar modelos y herramientas analíticas que ayuden a la toma de decisiones.

Desglose de cursos

Contenidos:

Unidad 1: Transformación Digital y Modelos de Negocios (2 horas)

  • Transformación Digital
  • Nuevos Modelos de Negocios
  • Business Analytics

 

Unidad 2:  El Valor de Big Data en Negocios (2 horas)

  • Las 5 V de Big Data
  • Data Visualización
  • Tipos de Datos y Aplicaciones a Negocios
  • Machine Learning

 

Unidad 3:  Trabajo en Equipo y Liderazgo (4 horas)

  • Gestión de equipos de trabajos efectivos
  • Liderazgo y trabajo en equipo

 

Unidad 4:  Manejo de Bases de Datos (4 horas)

  • Acceso a Fuentes de Datos
  • Almacenamiento
  • Cleansing
  • Bases de Datos Relacionales y SQL
  • Manipulación de Datos con Python Pandas

 

Unidad 5:  Data Mining con R (2 horas) 

  • Estructuras de Datos
  • Manipulación de Datos
  • Data Mining
  • Representaciones Gráficas

 

Unidad 6:  Aplicaciones a Negocios (10 horas)

  • Text Analytics: Sentiment Analysis y Topic Modelling
  • Modelos de Clasificación y Predicción: Naïve Bayes y Arboles de Clasificación y Regresión
  • Análisis de Redes Sociales
  • Modelos de Riesgo Crediticio
  • Modelos de Valor Presente Neto 
Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA
Pablo Marshall
Estadístico, Departamento de Estadística UC; M. Sc. Economía, Departamento de Economía, Universidad de Chile; M. Sc. Estadística, London School of Economics, University of London; Ph. D. Estadística, London School of Economics, University of London.  Director Desarrollo Docente y Profesor Titular Escuela de Administración UC.

EQUIPO DOCENTE
Pablo Marshall
Estadístico, Departamento de Estadística UC; M. Sc. Economía, Departamento de Economía, Universidad de Chile; M. Sc. Estadística, London School of Economics, University of London; Ph. D. Estadística, London School of Economics, University of London.  Director Desarrollo Docente y Profesor Titular Escuela de Administración UC.

Héctor Madrid
Psicólogo, UC; Ph.D. in Work and Organizational Psychology, University of Sheffield, Management School, R.U.  Profesor Asistente UC.

Cristián Vásquez
Ph.D. Estadística, UC. Profesor Asistente Adjunto Escuela de Administración UC.

María Ignacia Vicuña
Estadístico y Licenciatura en Matemáticas, Magíster en Estadística, Ph.D. Estadística, UC. Profesora Asistente Adjunto Escuela de Administración UC.

Metodología

La metodología contempla clases expositivas interactivas con la participación activa de los alumnos; lecturas y discusión de casos y trabajo en equipos. La lectura favorecerá el análisis de los temas que el profesor abordará en clases. Los alumnos aplicarán las herramientas discutidas en clase a problemas de negocio en distintas áreas. Para esto utilizarán el software R.  El curso contempla también conceptos de lo que es trabajo en equipo y liderazgo por cuanto los proyectos de Big Data contemplan equipos de trabajo multidisciplinarios; la gestión de estos equipos de trabajo es muy importante para el éxito de los proyectos.

Requisitos de aprobación

a)      Cumplir con el mínimo de asistencia 75%.

Los alumnos que cumplan con las exigencias del programa recibirán un certificado de asistencia otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

El alumno que no cumpla con una de esta exigencia reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación ubicada al lado derecho de esta página web. Un correo de confirmación solicitará enviar los siguientes documentos a la coordinación a cargo de Giovanna Fogliatti Camus al mail: gfogliatti@uc.cl

- Fotocopia Carnet de Identidad
- Currículum Vitae
- Contar con computador personal
- Descargar aplicación "R" (gratuita)
- Conocimientos básicos de estadística

- El postulante será contactado, para asistir a una entrevista personal (si corresponde) con el Jefe de Programa del Diplomado o su Coordinadora Académica. 
- Las postulaciones son hasta una semana antes del inicio del Diplomado/Curso o hasta completar las vacantes.
- No se aceptarán postulaciones incompletas.
- El postular no asegura el cupo, una vez aceptado en el programa, se debe cancelar el valor para estar matriculado.

• El Programa se reserva el derecho de suspender la realización del diplomado/curso si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero en un plazo aproximado de 10 días hábiles con un vale vista que deberá ser retirado en el  Banco Santander.
• A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del total del arancel. A las personas que se retiren  una vez iniciado el programa por motivos de fuerza mayor, se les cobrarán las horas cursadas hasta la fecha  de la  entrega de solicitud formal de retiro más el 10% del valor total del programa. En ambos casos la devolución demorará 15 días hábiles y se efectuará a través de un vale vista que deberá ser retirado en el  Banco Santander.

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