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DIPLOMADO EN
BIG DATA & BUSINESS ANALYTICS

Aprenda las mejores practicas en diseño y explotación de bases de datos analíticos

Contáctanos

14 de agosto de 2023

FECHA DE INICIO

60 HORAS

DURACIÓN

Semi-presencial

MODALIDAD

6:00pm a 8:00pm/9:45pm

HORARIO

ESPAÑOL

idioma

Antecedentes

Quality Leadership University y Data Science Institute se han unido para ofrecer el Diplomado en Big Data & Business Analytics. Este programa combina la experiencia en liderazgo empresarial de Quality Leadership University con la especialización en ciencia de datos del Data Science Institute para brindar una educación integral en análisis de datos y su aplicación en el mundo empresarial.

Objetivo del diplomado:

El objetivo del programa es formar profesionales capaces de manejar grandes cantidades de información para tomar decisiones estratégicas y mejorar el desempeño de las organizaciones.

Dirigido a:

Profesionales que deseen enfrentarse al desafío de sacar el mejor provecho posible a datos de gran tamaño y complejidad, a través de nuevas e innovadoras técnicas, con el objetivo de impactar la toma de decisiones en sus negocios.
Está orientado a profesionales como Ingenieros, Economistas, y otros profesionales licenciados y/o con experiencia en áreas afines, que requieren conocimientos y habilidades en la materia.

Objetivos del Programa:

  • Analizar tecnologías clave referentes a la ciencia de datos y analíticas de negocios: minería de datos, aprendizaje de datos, técnica de visualización, modelamiento predictivo y estadística.
  • Identificar lenguajes de programación estadística y herramientas de big data, y aplicarlas en casos prácticos.
  • Aplicar principios de ciencia de datos al análisis de problemas de negocio, utilizando herramientas de últimas tendencias de analítica de datos como machine learning.

CONTENIDO DEL DIPLOMADO

El diplomado está compuesto por cinco (5) módulos distribuidos de forma estratégica en con el objetivo de obtener una adecuada aplicación de la metodología de aprendizaje basada en competencias.

  • Introducción a la inteligencia de negocios y la analítica
  • Arquitectura de la inteligencia de negocios
  • Ciclo de vida de la analítica de negocios
  • Análisis de requerimientos y definición de métricas
  • Transformación y carga de datos
  • Extracción y carga de datos en tiempo real (ETL)
  • Análisis exploratorio de datos y minería de datos
  • Proceso de toma de decisiones
  • Introducción al análisis de negocios
  • Proceso de análisis de negocios
  • Análisis de datos descriptivos y estadísticos
  • Análisis de datos predictivos y modelos de regresión
  • Machine Learning y sus aplicaciones
  • Introducción a Rapid Miner
  • Modelos de clasificación y regresión en Machine Learning
  • Modelos de clustering y asociación en Machine Learning
  • Evaluación y validación de modelos de Machine Learning
  • Introducción a Big Data y sus características
  • Arquitecturas modernas de datos
  • Almacenamiento y gestión de Big Data: almacenamiento en la nube, bases de datos distribuidas, sistemas de archivos distribuidos, entre otros
  • Herramientas de Big Data: Apache Spark, DataBricks DataStream para el Change Data Capture
  • Procesamiento y análisis de datos en Big Data: técnicas de procesamiento de grandes volúmenes de datos
  • Análisis de datos en tiempo real: procesamiento de flujos de datos, arquitecturas de Stream
  • Gestión de metadatos y calidad de datos: catalogación de datos, normalización, estandarización, perfilado de datos, entre otros
  • Gobierno y cumplimiento de datos: políticas de datos, gestión de riesgos, cumplimiento normativo, entre otros
  •  
  • Introducción a la Visualización efectiva
  • Introducción a Power BI y su arquitectura
  • Carga y transformación de datos en Power BI
  • Modelado de datos en Power BI
  • Creación de visualizaciones en Power BI
  • Creación de dashboard en Power BI
  • Uso de filtros y segmentaciones en Power BI
  • Creación de gráficos y tablas dinámicas en Power BI
  • Creación de informes y presentaciones en Power BI
  • Creación de visualizaciones avanzadas en Power BI (mapas, gráficos de dispersión, entre otros)
  • Introducción a Story Telling
  • La función cerebral y las emociones
  • Comunicación efectiva
  • Conectar con otros
  • Cómo crear una historia
  • Storytelling con Data
  • Presentaciones efectivas

¡MATRÍCULAS ABIERTAS!

¿Por qué aplicar al diplomado con QLU?

Excelencia académica

Con más de 25 años formando líderes en el mundo empresarial, Quality Leadership University se une a Data Science Institute como aliado estratégico para ofrecer uno de los más potenciales programas de formación en proyectos de innovación empresarial a través del análisis de datos.  Además, este programa destaca por su solidéz académica y un compacto cuerpo docente altamente calificado. 

beneficios

  • Beca del 25%: Aplique a 25% de descuento sobre la inversión regular del diplomado. 
  • Pago en Cuotas: Opte por pagar el diplomado en cuotas mensuales  a 0% de interés.

INCLUYE

  • Admisión al programa de Educación Ejecutiva.
  • Material del Participante por Módulo. (Guías de trabajo y herramientas/plantillas digitales).
  • Credenciales de acceso al Campus Virtual de Quality Leadership University.
  • Coffee & Snack Break en sesiones presenciales.
  • Certificado de acreditación por horas de capacitación otorgado por Quality Leadership University.
  • Certificado de acreditación por horas de capacitación otorgado por Data Science Institute.

FACILITADORES ESPECIALISTAS

Gerzo Gallardo

Magister en Métodos Estadísticos de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Estudios de Doctorado en Economía y Finanzas en la Universidad de la Rioja España. Diplomado en Análisis Financiero Avanzado y Gestión Financiera de la Pontifica, Universidad Católica de Chile. Ingeniero Comercial con especialización en Marketing, de la Universidad Central de Chile. Su experiencia se ha construido alrededor del análisis estadístico, la economía y la tecnología, en roles de jefatura y coordinación de proyecto, así como el diseño e implementación de soluciones de modelamiento avanzado y visualización tanto para la industria como para entidades gubernamentales. Actualmente Cofundador y Director Ejecutivo de Data Science Institute y Consultor Internacional para los gobiernos de México, Jamaica y Chile, desarrollando mediciones aplicadas a la contingencia económica de cada país por intermedio de Fondo Monetario Internacional (FMI), Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y Banco Mundial. También se ha desempeñado como profesor especializado en Analytics & Big Data y Visualización de INCAE en el Programa de Alta Genrencia (PAG), profesor adjunto para el Master en Business Analytics de INCAE, Florida International University (FIU), Panamerican Business School de Guatemala.

Carlos Rubio

Actualmente Cofundador y Director Ejecutivo de Data Science Institute. También ha sido director de finanzas, contralor de negocios, contralor financiero, analista senior de negocios en empresas como Philips y Gibson. Ha desarrollado su carrera en los últimos 15 años en toda América Latina, ubicado en países como Chile, México, Perú y México. Su experiencia se basa en el turnaround de negocios con intensivo manejo de intervención en el desarrollo de la planificación estratégica, a través de ejecutar estándares de multinacionales, diseño de blue-print y los recursos propios de las organizaciones. Licenciado en Administración de Negocios de la Universidad Central de Chile. En cuanto a docencia, ha sido profesor del Diplomado Inteligencia de Negocios en las Universidades Quality Leadership University, Florida International University (FIU), Panamerican Business School. Profesor de Máster y Posgrado Business Analytics and Data Science Florida International University (FIU), Panamerican Business School.

Cristóbal Ibarra

Magister en Tecnologías de la Información y Gestión, Pontificia Universidad Católica de Chile, Chile; Ingeniero Civil en Computación e Informática, Universidad Arturo Prat Iquique, Chile. Actualmente es Jefe de Proyectos en Metric Arts, entidad enfocada a entregar soluciones de Inteligencia de Negocios, Business Analytics y Big Data a lo largo de todo Latinoamérica. También ha sido docente para el Diplomado en Gestión de Tecnologías de la Información dictado por la facultad de economía y negocios de la Universidad de Chile; Profesor de Inteligencia de Negocios para programas corporativos de la facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile; Profesor del Diplomado e-Learning de Data Science en Español de Microsoft para Latinoamérica; Profesor de Diplomado Fundamentals Big Data & Business Analytics de Quality Leadership University, Panamá; Invitado como profesor del Diplomado de Data Science que será dictado el año 2018, en su primera versión, por el Departamento de Matemáticas de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Ha participado como expositor en encuentros de Smart City en Iquique y Chiguayante, Chile; y además ha sido el creador del Grupo de Usuarios de Power BI en Chile.

Ana López

Egresada de la carrera de Contaduría por la Universidad La Salle y del Master en Administración de Negocios por el IPADE. Cuenta con más de 20 años de experiencia en Finanzas corporativas, realizando las funciones de Controller para Latinoamérica en Ericsson Telecom, Thermo Fisher Scientifics, General Electric y Microsoft. Desempeñó también la función de Finance Director en Baush & Lomb, Megabloks y Dell Technologies. En esta última empresa estuvo a cargo de la posición de CFO para México a lo largo de 5 años y como Customer Chief officer para Latinoamérica durante 1 año, en donde se apasionó por la Ciencia de Datos. Desde el 2019 ha impartido la Certificación de Financial Analytics. Durante 2020, fundó Vectux Analytics, empresa consultora dedicada al diseño e implementación de proyectos de Inteligencia Artificial y Análisis de Datos, la cual cuenta con clientes en Chile, El Salvador, Guatemala y Mexico. A lo largo de su carrera profesional ha tenido a su cargo diferentes áreas como Finanzas Corporativas, Planeación Estratégica, Tesorería, Contabilidad, Impuestos y Auditoría, entre otras, y actualmente es experta en Inteligencia Artificial y Analítica de Datos.

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