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.

  1. Introducción al Business Intelligence.
  2. Comprensión de la estructura y los tipos de datos empresariales.
  3. Resumen y presentación de datos empresariales.
  4. Pronóstico de ventas mediante regresión lineal.
  5. Previsión de la demanda mediante redes neuronales artificiales.
  6. Identificación de transacciones fraudulentas con tarjetas mediante la actividad de retroalimentación de regresión logística.
  7. Predecir las calificaciones de los comentarios de los clientes mediante modelos basados ​​en árboles.
  8. Segmentación de consumidores mediante los métodos Naive Bayes y K-Nearest Neighborhood.
  9. Recomendación de productos a los clientes mediante técnicas de filtrado colaborativo.
  10. Segmentación de consumidores mediante análisis clúster.
  11. Sesión de revisión y asesoría para el proyecto final.