Nuevo - Aplicaciones de Data Science para la gestión de Empresas

Este curso presenta los principales campos de aplicación del análisis de datos en el ámbito de los negocios, abordando aspectos de finanzas, gestión de personal, operaciones y gestión comercial.


Descripción

La era del big data está generado un cambio paradigmático en el ámbito económico, tanto que incluso se le ha llegado a denominar como la cuarta revolución industrial, por el valor que tiene hoy la información en la gestión de negocios.

La información es hoy también un bien escaso y de alto costo para las empresas, ya que, a pesar que con big data es posible acceder a más datos, el desafío es filtrar aquellos datos relevantes, detectar las variables que realmente influyen en el desempeño de la empresa y generar mecanismos para alimentar sistemáticamente de datos actualizados los sistemas de información para así predecir comportamientos y tomar decisiones de manera oportuna. 

El presente curso entrega una visión general de las diferentes aplicaciones de data science que se pueden implementar en las áreas transversales que toda empresa tiene: finanzas, personal, operaciones o producción y comercialización, además de aplicaciones específicas en cada una de ellas, como por ejemplo, gestión de calidad y marketing.

Estas aplicaciones se apoyan en herramientas de inteligencia de negocios y minería de datos, aspectos que también se abordan en el curso, mediante el entrenamiento de técnicas en software computacional de código abierto.

Al finalizar el curso, los participantes identificarán aplicaciones específicas de data science en diversas áreas de gestión de una empresa y podrán implementar, mediante herramientas de inteligencia de negocios y minería de datos, soluciones específicas a los problemas que trabajen en sus respectivas organizaciones.  

Dirigido a

Ingenieros Civiles y de Ejecución de los diversos ámbitos de especialización, Ingenieros Comerciales, Economistas, Administradores Públicos, Psicólogos, Sociólogos, y en general, profesionales de diversas disciplinas que se desempeñan en áreas de gestión con datos (públicas, privadas, educación, etc.)

Prerrequisitos

•    Manejo de los conceptos elementales de análisis de datos para la toma de decisiones.
•    Dominio básico de MS Excel y herramientas de programación computacional.

Objetivo de aprendizaje

Aplicar técnicas de análisis de datos para generar información relevante para la toma de decisiones en diferentes ámbitos de una empresa.

Desglose de cursos

Curso: Aplicaciones de data science para la gestión de empresas.
Horas lectivas: 25 horas cronológicas
Créditos: 5

Objetivos específicos:
-    Conocer el concepto de business analytics.
-    Entender los alcances y ventajas del Business Intelligence.
-    Aplicar herramientas técnicas para realizar análisis de información.
-    Analizar casos de uso y aplicaciones de data science en gestión.

Contenidos:
-    Business Analytics.
o    Introducción al business analitycs.
o    Metodología para construir proyectos de big data.
o    Fuentes de datos para la gestión.
o    Design thinking aplicado a proyectos de big data.
-    Introducción al Business Intelligence.
o    Origen y conceptos básicos del Business Intelligence.
o    Arquitectura e infraestructura requerida para su implementación.
o    Evolución y alcance del BI.
-    Data para Business Intelligence.
o    Fuentes de datos para inteligencia de negocios.
o    KPI: indicadores claves de éxito.
o    Evolución del comercio electrónico y datos asociados.
o    Internet de las cosas y datos disponibles.
-    Diseño de modelos de Business Intelligence.
o    Modelos de decisión en Inteligencia de Negocios.
-    Análisis de información.
o    El cuadro de mando integral.
o    Visualización de datos y tableros de control.
o    Información no estructurada en medios sociales.
o    Taller de decisiones estratégicas.
-    Casos de uso y aplicaciones.
o    Análisis big data en marketing digital.
o    Modelos de smart data e inteligencia de negocios.
o    Generación de emprendimientos a partir de big data.
o    Taller de Business Intelligence.

Evaluaciones:
•    1 Quiz, que consiste en la identificación de métodos de data science en diferentes contextos organizacionales, desarrollado de manera individual: 50% - evaluado con una rúbrica.
•    1 Taller práctico que contempla el realizar un proyecto de análisis de datos para la toma de decisiones, mediante el uso de herramientas de inteligencia de negocios. El taller será realizado en grupos de 5 personas: 50% de ponderación de la nota final y será evaluado con una pauta de cotejo.

Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA
Alexis Alvear Leyton
Ingeniero Civil Industrial, Universidad Arturo Prat.
Magíster en Gestión Avanzada de Negocios, Universidad de Sevilla.
Subdirector de DATA UC, unidad de estudios de la Facultad de Matemáticas UC.
Ha dictado diversos cursos de gestión de empresas y evaluación de proyectos en cursos de pre y postgrado de diferentes universidades en Chile, además posee una amplia experiencia en labores de consultoría y asesorías a diversas empresas, además de dirigir proyectos de innovación y desarrollo sustentados en data science.

EQUIPO DOCENTE
Alvear Leyton, Alexis, Subdirector DATA UC, Magíster en Administración de Empresas, Universidad de Sevilla, España.

Aravena Cuevas, Ricardo, Profesor Asociado Adjunto, Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Caiceo Jaime, Ingeniero Civil Industrial, Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Galea Rojas Manuel, Profesor Asociado, Doctor en Estadística, Universidad de Sao Paulo.

Kuncar Campbell Francisco, Profesor Asistente Adjunto, Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Muñoz Araya Miguel, Ingeniero Comercial Pontificia Universidad Católica de Chile, Diplomado en Inteligencia de Negocios Universidad de Chile.

Molina Núñez, Alonso, Estadístico y Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Palma Manríquez Wilfredo, Profesor Titular, Ph. D. en Estadística, Carnegie Mellon University.

Metodología

En las horas teóricas el relator desarrollará los contenidos con medios audiovisuales (presentaciones y diapositivas), basado en una metodología participativa.

En las horas prácticas, se realizarán las siguientes actividades:
-    Estudio de casos de aplicaciones de data science para la resolución de problemas en diferentes contextos empresariales, en grupos de 5 participantes, con la supervisión del relator.
-    Laboratorio de inteligencia de negocios, para la aplicación de herramientas computacionales de minería de datos para toma de decisiones, a bases de datos de resultados empresariales, en grupos de 5 participantes, con la conducción y orientación del relator.

Evaluación

•    1 Quiz, que consiste en la identificación de métodos de data science en diferentes contextos organizacionales, desarrollado de manera individual: 50% - evaluado con una rúbrica.
•    1 Taller práctico que contempla el realizar un proyecto de análisis de datos para la toma de decisiones, mediante el uso de herramientas de inteligencia de negocios. El taller será realizado en grupos de 5 personas: 50% de ponderación de la nota final y será evaluado con una pauta de cotejo.

Requisitos de aprobación

a)    Requisito académico: los alumnos deberán obtener una nota 4.0 o más y cumplir con el requisito de asistencia de un 80%.
Los alumnos que cumplan con estos requisitos recibirán un certificado de aprobación.

El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

Bibliografía

- Provesot, F., Fawcett, T. (2013) Data Science for Business, O’Reilly Media
- Foerman Jhon, 2014, Data smart; Using Data Science to transform information to insight, Wiley.
- Apuntes de elaboración propia.

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 ejecutiva de admisión, señorita Carla Díaz Mora, al correo cdiazmora@uc.cl:

-    Fotocopia simple de la cédula de identidad por ambos lados.
-    Copia simple de título o licenciatura.
-    Certificado laboral o currículum vitae actualizado.

VACANTES: 40
 “No se tramitarán postulaciones incompletas”.

- 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.
- 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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Diplomado en Data Science

Diplomado en Estadística, mención Métodos Estadísticos
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