
Infomación del curso
Nombre del curso: Business Intelligence Idioma de instrucción: Inglés
Profesor: Bowei Chen - University of Glasgow Horario: 8:00 a. m. a 12:00 m.
Fecha de inicio: lunes 23 de noviembre Inversión: $2.000.000 COP
Fecha de fin: lunes 7 de diciembre
Número de horas: 60 horas (trabajo sincrónico y asincrónico)
Requisitos: Estar cursando de 7mo semestre en adelante
Homologable por Opción de grado
Descripción del curso
Business Intelligence se refiere a tecnologías, aplicaciones y prácticas para la recopilación, integración, análisis y presentación de datos empresariales para respaldar la toma de decisiones de la organización. Esencialmente, es una colección de modelos de soporte de decisiones basados en datos. Este curso les enseña a los estudiantes habilidades analíticas sobre datos empíricos para apoyar la toma de decisiones y la evaluación en los negocios. Utiliza una combinación de conferencias y talleres. El curso enfatiza las aplicaciones prácticas y hace un uso extensivo de Excel y Microsoft Azure Machine Learning Studio para el análisis de negocios inteligentes.
Se espera que, al finalizar el curso, los participantes cumplan con los siguientes objetivos de aprendizaje:
- Expliquen los conceptos clave de Business Intelligence.
- Identifiquen tipos de modelos analíticos utilizados en los negocios.
- Expliquen cómo la toma de decisiones basada en datos impacta en el negocio.
- Identificar tipos de datos.
- Utilicen con eficacia Excel y Microsoft Azure Machine Learning Studio para procesar, resumir y visualizar datos empresariales.
- Muestren una comprensión integral de una amplia gama de métodos cuantitativos y técnicas de machine learning.
- Elijan y evalúen adecuadamente los métodos y la tecnología para problemas empresariales específicos.
Cada clase se llevará a cabo completamente online.
Se combinarán conferencias (componente teórico) y talleres (componente práctico).
Los estudiantes desarrollarán proyectos individuales basados en la formulación de un problema o pregunta de investigación en el marco del curso y entregarán un informe final, así como trabajos asignados por el profesor en clase.
- Introducción al Business Intelligence.
- Comprensión de la estructura y los tipos de datos empresariales.
- Resumen y presentación de datos empresariales.
- Pronóstico de ventas mediante regresión lineal.
- Previsión de la demanda mediante redes neuronales artificiales.
- Identificación de transacciones fraudulentas con tarjetas mediante la actividad de retroalimentación de regresión logística.
- Predecir las calificaciones de los comentarios de los clientes mediante modelos basados en árboles.
- Segmentación de consumidores mediante los métodos Naive Bayes y K-Nearest Neighborhood.
- Recomendación de productos a los clientes mediante técnicas de filtrado colaborativo.
- Segmentación de consumidores mediante análisis clúster.
- Sesión de revisión y asesoría para el proyecto final.