Diplomado en Big Data & Business Analytics

Inscripciones:
Para inscribirse a este programa haga clic aquí.

Dirigido a:

  • Personas de las áreas estratégicas de la empresa tales como mercadeo, gestión de clientes, entre otras, que quieren identificar nuevas y más rentables oportunidades de negocio y de acceso a clientes, productos y mercados.
  • Personas con acceso a grandes volúmenes de datos e información estructurada o no estructurada que quieren aprender a darle valor a ellos y a su empresa.
  • Personas con conocimientos básicos de estadística.
  • Nota: Se requiere que tengan acceso a un equipo de cómputo con programas o aplicaciones específicos de estadística como R.

Fecha de inicio: 

17 de junio de 2024

 * La apertura del programa estará sujeta al número de personas inscritas en el diplomado.

Valor de inversión:
 $ 3.580.000

 * Todo  proceso de devolución se demorará un tiempo de 20 días hábiles.

 

Sede:
Carrera 69 # 80 - 45.

Documento sin título

Intensidad:
90 horas académicas

Horario: 
Lunes, martes y miércoles de 7:00 p.m a 10:00 p.m.

Modalidad: 

Presencial (con cupos limitados).

Hoy en día las organizaciones se enfrentan a entornos dinámicos y complejos, en donde son distintos los factores, sus relaciones y los actores, entre otros, los que pueden afectar su desempeño. En ese sentido, contar con información veraz, de manera oportuna y de calidad, posibilita disminuir la incertidumbre en un proceso de toma de decisiones, enfocando la organización hacia aquellos factores que aseguran el éxito de la empresa.

Los participantes del programa desarrollarán habilidades y competencias requeridas para aplicar técnicas de analítica, visualización de la información y Big Data, con aplicación a diferentes situaciones, en especial, aquellas requeridas para el análisis estratégico del negocio.

El presente diplomado propone generar habilidades y competencias que permitan:

  • Comprender la relevancia de una gestión basada en la medición y la cadena de valor del dato, la información, el conocimiento y la conversación.
  • Conocer técnicas de analítica de datos y su utilidad para la toma de decisiones.
  • Aplicar modelos de analítica a casos específicos para la definición de estrategias.
  • Representar la información mediante técnicas de visualización.
  • Comprender en qué consiste el Big Data, su utilidad y sus aplicaciones. Así como aprender a enfrentar los dilemas de Ética empresarial y de Responsabilidad social.

MÓDULO 1: GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO (9 HORAS)

Competencias:

  • Comprender la relevancia de una gestión basada en la medición y la cadena de valor del dato, la información, el conocimiento y la conversación.

Temas: 

  • La gestión de los activos intangibles
  • Dato, información, conocimiento, conversación, innovación.
  • Conocimiento tácito y explícito
  • Procesos de conocimiento y dominios de conocimiento
  • Estrategias de gestión del conocimiento
  • Pautas y lineamientos del proyecto práctico.

Resultados Previstos de Aprendizaje

  • Comprender la relevancia de una gestión basada en la medición y la cadena de valor del dato, la información, el conocimiento y la conversación.

MÓDULO 2: ANALÍTICA Y BIG DATA (9 HORAS)

Competencias: 

  • Comprender en qué consiste el Big Data, su utilidad, sus aplicaciones y elementos relacionados de manera práctica, Así como aprender a enfrentar los dilemas de Ética empresarial y de Responsabilidad social.

Temas:

  • Introducción a la analítica del negocio:
    • ¿Qué esperar de la Analítica y Big Data?
    • Las V de Big Data
    • Arquitectura de datos en Big Data
    • Herramientas de analítica y Big Data
  • Conceptos de Machine learning
    • Machine Learning
    • Deep Learning
    • Máquinas de aprendizaje
    • IA
  • Proceso CRIPS-DM
  • Casos de negocio en Big Data
    • Aplicaciones de Banca
    • Aplicaciones de Telco
    • Aplicaciones en Retail
  • Analítica y Big Data en Colombia
  • Demanda de Cargos en Big Data

Resultados Previstos de Aprendizaje

  • Comprende los conceptos propios de la temática del Big data y los componentes relacionados de manera aplicada.

MÓDULO 3: VISITA AL CENTRO NACIONAL DE CONSULTORIA -CNC- (3 HORAS)

Competencias: 

  • Comprender en qué consiste el Big Data, su utilidad, sus aplicaciones y elementos relacionados de manera práctica, Así como aprender a enfrentar los dilemas de Ética empresarial y de Responsabilidad social.

Temas:

  • Presentación de proyectos, modelos y resultados con aplicación de técnicas    de analítica y Big Data en consultoría.

Resultados Previstos de Aprendizaje

  • Apropia de manera experiencial real la aplicación del Big data en proyectos reales., de una organización.

MÓDULO 4: FORMULACIÓN DE MODELOS EN ANALÍTICA (12 HORAS)

Competencias: 

  • Conocer técnicas de analítica de datos, su utilidad para la toma de decisiones y la forma de aplicarla a modelos específicos. que presenten la información de manera visual como apoyo a la toma de decisiones. (Software de apoyo Python o R).

Temas:

  • Fuentes de información primarias y secundarias
  • Elementos de estadística descriptiva
  • Prueba de hipótesis y teoría básica de probabilidad
  • Preguntas de mercadeo en términos estadísticos
  • Organización de datos para análisis complejos
  • Segmentación de clientes y estrategias de posicionamiento (cluster analysis)
  • Analítica realmente para la toma de decisiones

Resultados Previstos de Aprendizaje

  • Reconoce la necesidad de integrar las herramientas de analítica de datos, la programación y el conocimiento del negocio en el que se encuentra trabajando.

MÓDULO 5: MODELOS DE DATA ANALYTICS APLICADOS A LOS NEGOCIOS (15 HORAS)

Competencias: 

  • Conocer técnicas de analítica de datos, su utilidad para la toma de decisiones y la forma de aplicarla a modelos específicos. que presenten la información de manera visual como apoyo a la toma de decisiones. (Software de apoyo Python o R).

Temas:

  • Introducción a los modelos de analítica predictiva y Machine Learning
  • Modelos supervisados
    • Regresión lineal
    • Métodos de regularización Ridge y Lasso
    • Regresión logística
    • Arboles de decisión
    • Naïve Bayes
    • Random Forest
    • SVM
  • Aplicaciones de modelos: Modelos churn
  • Modelos No supervisados
    • Clustering Analysis
    • Rules association
  • Introducción al Deep Learning, redes neuronales y aplicación de este tipo de algoritmos que son la base de la Inteligencia Artificial - IA

Resultados Previstos de Aprendizaje

  • Entiende qué es analitycs y qué aplicaciones tiene para la toma de decisiones.
  • Reconoce los modelos de analítica, y sus aplicaciones.

MÓDULO 6: ASESORÍA PRIMERA ENTREGA PROYECTO PRÁCTICO (3 Horas)

Competencias:

  • Comprender en qué consiste el Big Data, su utilidad, sus aplicaciones y elementos relacionados de manera práctica, Así como aprender a enfrentar los dilemas de Ética empresarial y de Responsabilidad social.

Temas:

  • Reunión guía de entrega de proyectos aplicado.

Resultados Previstos de Aprendizaje 

  • Comprende la propuesta de trabajo practico a realizar.

MÓDULO 7: MODELOS APLICADOS A MARKETING Y FINANZAS (15 HORAS)

Competencias:

  • Conocer técnicas de analítica de datos, su utilidad para la toma de decisiones y la forma de aplicarla a modelos específicos. que presenten la información de manera visual como apoyo a la toma de decisiones. (Software de apoyo Python, R, otros).

Temas:

  • Modelos de recomendación de producto
    • Canasta de mercado
    • Afinidad de productos
  • Análisis de precios
    • Aplicación de Pricing
    • Elasticidad de precios
    • PSM
    • Garbor Granger
    • Conjoint Analysis
  • Text Analitycs
    • Text Parser
    • Tokenizacion
    • Texting to words
  • Aplicación de modelos de scoring en Banca
    • Herramienta Knime
    • Evaluación de negocio
  • Aplicación en Python
    • Código Python
    • Aplicación en Python.

Resultados Previstos de Aprendizaje

  • Reconoce los modelos de analítica, y sus aplicaciones a productos, precios, finanzas utilizando software de apoyo.

MÓDULO 8: VISUALIZACION DE LA INFORMACION (15 HORAS)

Competencias:

  • Reconoce los modelos de analítica, y sus aplicaciones a productos, precios, finanzas utilizando software de apoyo.

Temas:

  • Importancia de la visualización
  • Pasos en la visualización
  • Tipos de gráficos
  • Herramientas de visualización
    • PowerBI (Tableros de control)
    • Gephi (Redes Sociales)
    • Past (Reducción de dimensionalidad)
    • QGis (Sistema de Información Geográfica)
    • Netica (Redes Bayesianas)
  • Casos de uso en Visual analytics

Resultados Previstos de Aprendizaje

  • Reconoce la importancia de la visualización de la información.
  • Aplica herramientas de apoyo a la visualización.

MÓDULO 9: ETICA EN EL ANÁLISIS DE DATOS E INFORMACIÓN (6 HORAS)

Competencias:

  • Comprender en qué consiste el Big Data, su utilidad, sus aplicaciones y elementos relacionados de manera práctica, Así como aprender a enfrentar los dilemas de Ética empresarial y de Responsabilidad social.

Temas:

  • Conceptos y casos de Ética empresarial aplicada al Análisis de datos e Información.
  • Desafíos y dilemas éticos en BD & BA.
  • Análisis de Documento CONPES 3920 / 2018.
  • Aplicación de los 3 principios de Eticidad y las 10 herramientas de Infraestructura ética en casos éticos de BD.

Resultados Previstos de Aprendizaje 

  • Comprende la importancia de la ética y la responsabilidad social en el análisis, interpretación y presentación de la información y su impacto en la toma de decisiones.

MÓDULO 10: PROYECTO PRÁCTICO (3 HORAS)

Competencias:

  • Comprender en qué consiste el Big Data, su utilidad, sus aplicaciones y elementos relacionados de manera práctica, Así como aprender a enfrentar los dilemas de Ética empresarial y de Responsabilidad social.

Temas:

  • Foro de presentación del proyecto práctico.

Resultados Previstos de Aprendizaje

  • Sustenta la propuesta de proyecto practico relacionado con el Diplomado, de una forma integral, dados los temas vistos.

 

*El plan de estudios puede ser modificado de acuerdo con los requerimientos del diplomado.

OSCAR AYALA NIÑO

  • Especialista en Data Mining & Discovery Knowledge por la Universidad de buenos Aires - Argentina.
  • Profesor del Área de Finanzas de Posgrado y Educación Continua de Fórum de la Universidad de la Sabana.
  • Data Scientist – Big Data & Data Science Latam en Teradata multinacional líder en tecnología.
  • Experiencia en modelación matemática en Banca, Health Care, Telecomunicaciones, Mercadeo.

 

JOVINTON YAYA

  • Magister en Gerencia y Practica del Desarrollo, Especialista en Inteligencia de Mercados de la Universidad de los Andes – Colombia.
  • Profesor del Área de Finanzas de Posgrado y Educación Continua de Fórum de la Universidad de la Sabana.
  • Experiencia en Áreas como: Información Estratégica, Proyectos de Investigación Social y de Mercadeo, Consultoría e Investigación de Mercados, Formulación e Implementación de Estrategias de muestreo.
  • Ha participado en desarrollador de metodologías para la evaluación de resultados y la Evaluación de combinación del valor Económico y el Valor Social.

 

CAMILO TORRES OVALLE

  • Apasionado por el análisis de datos y todo lo relacionado con analytics, alta capacidad de análisis de datos y de resolución de problemas basados en información. Administrador Financiero y de Sistemas, Magíster en Gerencia de Operaciones de la Universidad de La Sabana, Magíster en Inteligencia Analítica para la Toma de Decisiones de la Universidad de la Universidad de los Andes y Black Belt - Six Sigma.
  • Experiencia en diseño, desarrollo e implementación de modelos de datos con herramientas de modernas de analítica y business intelligence y modelos de machine learning. Desarrollo de capacidades de analítica en equipos de trabajo y a nivel institucional.

 

CRISTHIAN FABIÁN RUIZ RAMOS

  • Magister en Ingeniería Industrial de la Universidad  de los Andes – Colombia.
  • Profesor de las áreas de estrategia, gerencia y análisis organizacional del Instituto FORUM. Autor de diferentes libros y artículos de revistas en temas de planeación, gestión del conocimiento y análisis de datos e información.

 

MANUEL GUILLERMO GONZALEZ SOLER

  • Administrador de Empresas, Magister en Educación y Graduado de Programa Integral de Dirección del EDIME de la Universidad de la Sabana.
  • Profesor del Área de Ética Empresarial en Postgrados y Educación Continua de FORUM de la Universidad de la Sabana.
  • Docente y consultor organizacional en áreas como: Ética y Responsabilidad social corporativa, toma de decisiones y prevención de problemas, planeación de la negociación, gerencia estratégica y comercial, gestión humana, asesoría en plan de negocios, Outdoor training y Felicidad en el trabajo.

 *El listado de profesores puede ser modificado de acuerdo con los requerimientos del programa.

CONTÁCTENOS: 

JESSICA LIZETH MORENO PINEDA
Gestora de Servicios

Correo electrónico:jessica.moreno@unisabana.edu.co
Telefóno: (+601) 861 5555 ext. 14227
Celular: (+57) 3232255528


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