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.

La metodología contempla clases expositivas interactivas con la participación activa de los alumnos, discusión de casos y trabajo en equipo.  Los alumnos realizarán un trabajo práctico aplicado utilizando el software R.

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.

Prerrequisitos

Grado de licenciatura, título profesional universitario o técnico profesional.

Objetivo de aprendizaje
  • Interpretar las estructuras de datos que componen el Big Data.
  • Diseñar proyectos, aplicar modelos y herramientas analíticas que ayuden a la toma de decisiones.
Desglose de cursos

Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:
1.            Conocer los aspectos fundamentales del Big Data y del Business Analytics.
2.            Evaluar herramientas para gestionar y almacenar grandes volúmenes de datos.
3.            Analizar datos usando herramientas de Phyton.

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:  Utilizando datos para las decisiones importantes (4 horas)

  • El valor de los datos corporativos
  • Calidad de datos y sus beneficios
  • Orquestando personas, procesos y tecnología
  • Roles y responsabilidades para gobierno de datos

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

METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE:

  • Clases expositivas
  • Análisis de casos
  • Lectura y discusión de textos

El curso contará con una plataforma web en el que estarán disponibles las presentaciones power point del programa y el material complementario en caso que el profesor lo requiera.


Evaluación de los Aprendizajes                

  • Proyecto grupal de Big Data: 50%
  • Examen final: 50%
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.

Jaime Caiceo
Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile. Ingeniero Civil de Industrias, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Director Ejecutivo Metric Arts. Profesor de Diplomados de Gestión del Conocimiento- Gestión Estratégica con TI para Profesionales- Business Intelligence, Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile. Profesor de Gestión de Marketing- Arquitectura de Sistemas de Información-Sistemas de Información en la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Andrés Ibáñez Tardel
Ingeniero Comercial UC; MBA J.L. Kellogg School, Northwestern University; Diversos cursos de perfeccionamiento en Unversity of Harvard, Kellogg y UCLA.  Profesor Asociado y Director Desarrollo Ejecutivo de la 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.

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

Requisitos de aprobación

Para aprobar el curso, el alumno debe cumplir con dos requisitos:
a)      Calificación mínima 4.0 en su promedio ponderado y
b)      75% de asistencia a las sesiones presenciales.
** Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.
El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.
Nota: En el caso que el alumno quiera obtener sólo un certificado de asistencia, se le otorgará dicho certificado por un total de 22 hrs., siempre y cuando cumpla con al menos el 75% de asistencia.

Bibliografía
  • El Valor del Big Data, Columna Pablo Marshall. El Mercurio 15 de Agosto 2015.
  • McAfee y E. Brynjolfsoon. Big Data: The Management Revolution, Harvard Business Review, October 2012.
  • N. K. Malhotra. Investigación de Mercados, 5ª Edición Español, 2008. Pearson.
  • Conociendo el Big Data, J.J. Camargo – Vega, Revista Facultad Ingeniería, 2014.
Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán enviar Currículum Vitae actualizado a Giovanna Fogliatti Camus, correo gfogliatti@uc.cl
Postulaciones son desde el 1 de junio hasta el 20 de agosto de 2018 o hasta completar las vacantes.
VACANTES:   40
“No se tramitarán postulaciones incompletas”
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.

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

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