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Diplomatura en Business Intelligence

Obtén las herramientas para aplicar Business Intelligence. Incorpora la inteligencia de negocios, clusters, datos para la toma de decisiones

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La importancia del Business Intelligence aumenta cada día más por la necesidad empresarial de mejorar las gestiones.

Ignacio Urteaga, experto en la Inteligencia de Negocios y docente de la Diplomatura en Business Intelligence, habla de la importancia de la Inteligencia de Negocios y del Data Scientist.

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Desde los primeros sistemas de soporte a las decisiones (DSS), data warehouses y sistemas de información ejecutiva se persigue el uso de datos para facilitar la toma de decisiones.

La Inteligencia de Negocio o Business Intelligence (BI) es la capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados para orientar las acciones de la organización hacia una meta deseada.

Mediante las herramientas y técnicas de ETL (extraer, transformar y cargar) se extraen los datos de distintas fuentes y se depuran y preparan (homogeneización y limpieza) para una posterior carga en un repositorio de datos. A posteriori, la principal actividad de BI es la explotación de los datos de la mejor manera posible, creando información y soportando la toma de decisiones.

En esta Diplomatura se preparara a los participantes para trabajar eficazmente dentro del sector de BI. Durante las 12 semanas de la formación integral y completa los participantes se familiarizaran con las herramientas conceptuales más empleadas en el campo y adquirirán criterios sobre su correcta aplicabilidad.

La formación comprende también los conceptos más avanzados en la especialidad, como ser los temas de Redes Neuronales, Algoritmos genéticos, Text Mining, Speach to Text y BIG Data.

Se trabaja también en mostrar cómo operan las principales herramientas comerciales (sistemas de información)también las de uso libre.

Objetivo general

Que los participantes:

  • Aprendan a aplicar las herramientas conceptuales del oficio de BI a problemas simples e interpreten razonablemente los resultados obtenidos, así como estén en condiciones de utilizar las herramientas comerciales de mayor difusión en el mercado para implementar soluciones en las organizaciones.

Objetivos específicos

Que los participantes:

  • Los fundamentos de la Inteligencia de Negocios.
  • Las técnicas de Investigación Avanzadas (Redes Neuronales – Algoritmos genéticos).
  • Las técnicas de Investigación Avanzadas (Speach to Text – Text Mining – Big Data)

Destinatarios

El curso está dirigido a todos aquellos profesionales que quieran adquirir los fundamentos de la "Inteligencia de Negocios" (BI) ya sea para incorporarse en una posición de Analista de Business Intelligence como para mejorar sus posibilidades de crecimiento en este competitivo y creciente mercado.

Requisitos previos

Es conveniente que los participantes tengan un manejo general de las herramientas básicas informáticas (ofimática, carpetas, archivos, etc) así como los conceptos básicos de estadística descriptiva y probabilidad.

Los participantes se beneficiarán de su experiencia previa en uno o más de los siguientes campos:

  • Marketing
  • Manejo de base de datos
  • Programación
  • Matemáticas

Ninguno de los conocimientos resulta, en principio, excluyente. La simultánea falta de experiencia en todos los campos mencionados hará más ardua al alumno la tarea de seguimiento del curso.

Metodología de enseñanza-aprendizaje

Cada unidad temática comenzará con el planteo de un problema de negocios. Los alumnos leerán el problema antes de que se habiliten los contenidos teóricos. La idea es motivar a los alumnos para que las soluciones que se presenten caigan en un contexto en el cual se puede apreciar claramente el valor que agregan.

Tras la presentación de los contenidos teóricos se habilitará la solución al problema de negocios planteado de manera de plasmar concretamente como se realiza la aplicación de las herramientas.

A continuación se presentarán varios problemas similares ofreciendo en archivo separado las soluciones a cada problema de manera que los alumnos puedan elegir si consultan las soluciones o las desarrollan por sí mismos.

El foro se usará como el ámbito natural para la presentación de consultas y las correspondientes respuestas.

La bibliografía se presenta fundamentalmente para favorecer la ampliación de los conocimientos presentados. En principio los materiales confeccionados para el curso deberían contener toda la información necesaria para la solución de todos los problemas que se plantean.

La evaluación de cada unidad será mediante la dinámica de "multiple choice" y voluntaria.

Al finalizar el curso se habilitará un "multiple choice" integrador que permitirá evaluar los logros de los alumnos.

Modalidad Educativa

La modalidad es totalmente mediada por tecnologías a través del Campus Virtual FRBA. Las actividades que se realizarán serán:

  • Foros de discusión semanal propuestos por el docente (un foro por unidad).
  • Consulta al docente a través de e-mail o chat.
  • Dictado de una clase en tiempo real mediante un Aula Virtual Sincrónica (AVS)
  • Material de lectura semanal y por unidad temática.
  • Actividades individuales y/o grupales de aplicación práctica semanal y por unidad temática.
  • Evaluaciones semanales y por unidad temática sobre la base de trabajos prácticos de aplicación de los conocimientos adquiridos.

Se trata de una modalidad básicamente asincrónica con el complemento del AVS, que supera la instancia de autoestudio por la implementación de foros proactivos coordinados por el profesor-tutor y dictado de clases en tiempo real. Los foros cumplen cuatro funciones pedagógico-didácticas fundamentales: 1) Son el lugar para la presentación de las dudas, consultas y opiniones críticas de los alumnos; 2) Son el principal espacio para la generación de retroalimentación (feed back) entre profesores-tutores y alumnos y alumnos entre sí; 3) Es el lugar específico para la discusión, coordinada por el profesor-tutor, de todos los temas tratados en los módulos de la especialidad o curso y 4) Es el lugar para el aprendizaje entre pares de los alumnos. A su vez, el AVS permite complementar todas aquellas instancias pedagógico-didácticas que le señalan límites a la modalidad puramente asincrónica.

Modalidad de evaluación y acreditación

Tratándose de una modalidad mediada por tecnologías, la participación activa en los foros por parte de los alumnos, será una condición necesaria para su aprobación. Por lo tanto, para acreditar la aprobación de la especialidad o curso, los alumnos deberán rendir satisfactoriamente las evaluaciones que los profesores-tutores determinen como obligatorias y haber participado activamente en los foros. Finalmente deberá aprobarse un examen final  en la modalidad multiple choice.

Temario

Módulo 1: Introducción y Fundamentos de la Inteligencia de Negocios

Unidad 1: Introducción

  • Introducción a la Inteligencia de Negocios
  • Niveles a los que opera la inteligencia de negocios
  • Introducción a Data Warehouse
  • Introducción a Data Mining
  • Introducción a Knowledge Discovery
  • Introducción a Herramientas OLAP y Tableros de comando

Unidad 2: Tests básicos

  • Repaso de conceptos de probabilidad y estadística
  • Test de Hipótesis
  • Correlaciones

Unidad 3: Regresiones

  • Regresión Lineal
  • Regresión poli nómica
  • regresión exponencial y logarítmica
  • Regresión de dos variables

Unidad 4

  • Árboles

Módulo 2: Técnicas de Investigación Avanzadas – Redes Neuronales – Algoritmos genéticos

Unidad 1: "Clusters"

  • Planteo teóricoAlgoritmos conocidos y disponibles
  • El problema de la interpretación
  • Ejercicios prácticos

Unidad 2: Reglas de Asociación

  • Planteo teórico
  • Algoritmos conocidos y disponibles
  • Votación de modelos
  • Ejercicios prácticos

Unidad 3: Redes Neuronales

  • El perceptrón
  • Redes de múltiples capas
  • Memorias fantasmas, capacidad de memoria y olvido de patrones
  • Ejercicios prácticos

Unidad 4: Algoritmos genéticos

  • Planteo teórico, tipo de problemas en los que resultan interesantes.
  • El problema de la convergencia
  • Ejercicios prácticos

Módulo 3: Técnicas de Investigación Avanzadas 2 – Speach to Text – Text Mining –Big Data

Unidad 1: Series temporales

  • Introducción y ejemplos
  • Clasificación de las series temporales
  • Objetivos del análisis de series temporales
  • Componentes
  • Análisis descriptivo
    1. Estimación de la tendencia
    2. Estimación de la periodicidad
    3. Desestacionalización

Unidad 2: Método de Simulación de Montecarlo

  • Descripción del método
  • Cuando conviene utilizarlo
  • El problema de la convergencia
  • Ejercicios prácticos

Unidad 3: "Speach to text" y "Text Mining"

  • Conversión de voz a texto
    1. Introducción
    2. Algoritmos difundidos
    3. Medición del éxito
    4. Campos de aplicación
    5. Ejercicio con una herramienta abierta
  • Minería de textos
    1. Introducción
    2. Algoritmos de extracción de datos
    3. Extracción de entidade
    4. Extracción de relaciones
    5. Extracción no supervisada
    6. Algoritmos de sumarización
    7. Algoritmos de clusttering
    8. Reducción de la dimensionalidad y construcción de semánticas

Unidad 4: "Big Data"

  • ¿Qué es big data?
    1. Sistemas batch / Offline - Almacenamiento
    2. HDFS
    3. Flume
    4. Sqoop
  • Sistemas batch / Offline - Procesamiento
    1. Hadoop
    2. Map Reduce
    3. Hive
    4. Pig
  • Sistemas batch / Offline - Analítica
    1. Data analytics y machine learning con R
  • Sistemas real time / Near real time
    1. HBase
    2. Cassandra
    3. ElasticSearch
    4. Neo4j
    5. Storm
  • Sistemas mixtos
    1. Hadoop+Cassandra
    2. Hadoop+HBase
    3. Hadoop+Solr
    4. Hadoop+Splout SQL

Examen final

Duración

3 meses.

Carga horaria

96 hs.

Certificación

A todos los participantes que hayan aprobado la diplomatura cumpliendo con todos los requisitos establecidos, se les extenderá un certificado de la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria, FRBA, UTN. Aquellos que aun habiendo participado activamente en los foros y realizado las actividades prácticas no cumplimentaran los requisitos de evaluación, recibirán un certificado de participación en la diplomatura.

Coordinador académico:

Ulises Martins (PMP® / ACP® / CSM®/ ITIL V3 Certified)

Ulises Martins es Ingeniero en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN). Posee un Postgrado en Ingeniería en Calidad (UTN), un Postgrado en Gestión Tecnológica (Universidad Austral) y las certificaciones Project Management Professional, Agile Certified Practitioner, Certified ScrumMaster e ITIL Foundation. Habiendo comenzado su carrera en 1996, trabajó en diversas posiciones (soporte, desarrollo, testing, integración, arquitectura y gestión de proyectos) en distintas organizaciones multinacionales.

Su experiencia laboral comprende más de 20 años trabajando en proyectos de IT en compañías como Accenture, Telefónica de Argentina, Banco Santander, IBM, Capgemini, Banco Galicia, Banco de Córdoba y SAP.

De los distintos desafíos en los que trabajó se destacan el liderazgo de un equipo de más de 70 personas (SW Factory), Proyectos complejos distribuidos en Latinoamérica, Servicios de infraestructura para todas las sucursales y casas centrales de Banco Santander en Argentina, Proyectos de outsourcing para España y la Migración de Datos del sistema CORE Banking de Banco Galicia a SAP Banking Services (2M de Cuentas y 102M de movimientos).

A nivel académico dirige el Posgrado de Gestión de Proyectos en la Universidad Tecnológica Nacional y es el creador y coordinador de diversos cursos a distancia, eLearning.

Actualmente se desempeña como Gerente de Programas para Latinoamérica en Kimberly-Clark.

Profesor titular:

Ignacio Urteaga

Completó la Licenciatura en Física en la UBA y trabajó en ese campo como investigador por cuatro años. Paulatinamente se fue reorientando a sistemas con foco en desarrollo de aplicaciones e inteligencia artificial.

Trabajó durante 8 años Emergencias SA en diferentes posiciones gerenciales participando de varios proyectos de desarrollo de software y de consultoría. Desarrollo un proceso de auto - aprendizaje supervisado para el sistema experto de clasificación telefónica de Emergencias Médicas. Este logro obtuvo un premio en EUNITE 2001 y fue objeto de un proceso de transferencia de "Know How" hacia SEMSA SA (gestor del sistema de emergencias de la Comunidad Autónoma de Catalunya)

Tras cumplir dos años como Gerente de Proyectos en una consultora especializada en la gestión de la tecnología en el ámbito público se independizó como consultor cubriendo temáticas de gestión de proyectos, gestión de la tecnología, emergencias públicas y análisis y gestión de proyectos.

En la actualidad se desempeña como Director de Business Intelligence en Sprayette SA, es profesor adjunto en el MBA en Dirección de Sistemas de Información de la Universidad del Salvador y en el Postgrado en Gestión de Proyectos de la UTN.

Alan Ini

Es actuario. Tiene experiencia en administración del riesgo y en datamining para campañas de telemarketing. Va a estar participando en la temática de Big Data.

Alejandro Renato

Es Doctor en Letras y se ha dedicado al análisis del lenguaje humano tanto hablado como escrito. Además es instructor de SAS y cuenta con una vasta experiencia como profesor en en FCEyN de la UBA y como investigador. Nos va a estar acompañando en las temáticas de minería de textos y de voz.

Judith Donayo

Es Licenciada en Ciencias de la Computación y ha trabajado en inteligencia de negocios en los últimos 10 años y estará presente en las unidades 1.1 y 1.2

Diego García

Además contaremos con la inestimable colaboración de Diego García que nos asistirá con las dificultades propias de instalaciones, virtualización, extracción de datos, etc.

Martin Vedani

Es un investigador con más de diez años de experiencia ejecutiva  en multinacionales en áreas y proyectos de Análisis de Mercados, Planificación Estratégica, Gestión de Operaciones e Integración de Negocios y Tecnología.
 
Actualmente cursando un Doctorado en Dirección de Empresas en la Universidad del CEMA, done también hizo su MBA y participó de un intercambio internacional con el programa de Maestría de Finanzas y Mercados Globales con la European Business School de Londres.
 
A nivel grado, Martín se graduado con honores en la Universidad de Carolina del Sur como Licenciado en Administración de Empresas. Como parte de su carrera de grado, Martín hizo Doble Grado: Economía Empresarial y Marketing con especialización en Ingeniería y Ciencia.

Bibliografía

Libros y otros manuscritos

Precio para Argentina

31250 Pesos Argentinos

Precio para Otros Países

526 Dólares Estadounidenses

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IMPORTANTE: Debido a los acontecimientos de público conocimiento y como medida de prevención, la Facultad Regional Buenos Aires permanecerá cerrada hasta nuevo aviso. Por dicho motivo, nos encontramos con acceso limitado a las líneas telefónicas de ciertas áreas y algunos procesos podrán demorar más de lo usual.

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