Diplomado en Big Data para la Toma de Decisiones - Online

Contacta sin compromiso con Educación Profesional - Escuela de Ingeniería

Para enviar la solicitud debes aceptar la política de privacidad

Comentarios sobre Diplomado en Big Data para la Toma de Decisiones - Online

  • Contenido
    Diplomado en Big Data para la Toma de Decisiones (Online).

    Herramientas para analizar y monitorear grandes volúmenes de datos, permitiéndote generar información optimizada para tomar decisiones estratégicas y lograr una mejor gestión en áreas como finanzas, comercial y marketing en diversos sectores, tales como salud hasta banca

    Descripción:

    Hoy en día, alcanzar una eficiencia organizacional óptima se relaciona con la implementación de soluciones tecnológicas que permiten agilizar la toma de decisiones en base a información cuantitativa y cualitativa en tiempo real. Dicha información proviene de una adecuada administración de grandes volúmenes de datos, que demandan extensos y rigurosos análisis, junto con métricas e indicadores cada vez más exactos. El análisis de estos datos permite extraer tendencias y patrones complejos de información, con enormes implicancias estratégicas, permitiendo predecir mejor y transformar la forma en la que se hacen hoy día los negocios.

    Con el Diplomado en Big Data para la Toma de Decisiones aprenderás los fundamentos, principios y últimas tendencias en plataformas computacionales relacionadas a Big Data; aplicaciones y herramientas analíticas de ciencias de datos y estadística para la predicción, optimización y visualización de información.

    Dirigido a:

    Profesionales, ejecutivos o emprendedores que requieran tomar decisiones eficaces de gestión basado en los beneficios del uso de tecnologías relacionadas a Big-Data y con esto puedan incrementar significativamente las ventajas competitivas en la agilidad de su organización, área funcional o emprendimiento que tengan en curso. Así también, el diplomado está dirigido a los profesionales que requieran conocer los fundamentos de Big-Data para liderar proyectos de gestión que tengan como base el uso cuantitativo de información para así lograr tener una mejor precisión e impacto en la toma de decisiones de la empresa.

    Antecedentes Generales:

    • 28 de mayo de 2019
    • Diplomado Online
    • 150 horas cronológicas / 200 horas pedagógicas

    Contenidos:

    CURSO: VISUALIZACIÓN DE DATOS
    ¿Qué es la visualización de datos?
    – De qué trata la visualización
    – Breve contexto
    – Breve historia de la visualización
    – Panorama de la visualización hoy
    – Una definición operativa

    ¿Para qué sirve la visualización de datos?
    – Visualización para amplificar el conocimiento
    – Para qué nos sirve la visualización
    – Qué queremos mostrar
    – El proceso interactivo

    ¿Cómo trabajar la visualización de datos?
    – Proceso de visualización
    – Representación: percepción
    – Representación: diseño y codificación visual
    – Qué no hacer
    – Evaluación

    ¿Cómo continuar la visualización?
    – Recomendaciones para profundizar
    – Herramientas recomendadas
    – Autores recomendados
    – Recordando los objetivos de la visualización

    CURSO: CASOS DE ESTUDIO DEL BIG DATA
    Big-Data en la Industria Bancaria
    – Realidad actual y Data Scientists
    – Computación cognitiva y los desafíos de la banca
    – Objetivos centrales de la banca
    – Caso aplicado: Royal Bank

    Big-Data en E-Commerce
    – Tendencias del E-Commerce
    – Recomendación de ventas
    – Detección de fraudes
    – Predicción de deserción de clientes
    – Caso aplicado: Amazon

    Big-Data en Salud
    – Uso de datos clínicos electrónicos
    – Atención de urgencia con Big Data
    – El problema del fenotipo
    – Caso aplicado: Clinical Time

    Big Data en Recursos Humanos
    – Rotación en los puestos de trabajo
    – Predicciones de permanencia con Big Data
    – Filtro de currículos
    – Caso aplicado: HCM Front

    CURSO: EL MUNDO DEL BIG DATA
    Origen y desafíos del Big-Data
    – Big Data visto como el resultado de muchos vectores
    – ¿Qué buscamos hacer con Big Data?
    – ¿Qué cambios se vislumbran en la forma de trabajar?
    – Potencial de Big Data

    La cuatro V’s del Big-Data
    – Volumen: crecimiento exponencial de los datos, incorporación de nuevas tecnologías de almacenamiento
    – Velocidad: procesamiento distribuido, como administrar sistemas de forma eficiente
    – Variedad: datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados
    – Veracidad: confiabilidad y robustez
    – La Quinta V: valor de los datos

    Infraestructura del Big-Data
    – Tecnologías “Big Data”: Map Reduce, Hadoop, Cloud computing
    – Funcionamiento de plataformas computacionales de Big Data
    – Enfoques top-down y bottom-up para la arquitectura de sistemas informáticos en el contexto de Big Data
    – Transición y cohabitación de DW, BI (Business Intelligence y Big Data)

    Estrategias del Big-Data
    – Entender aspectos estratégicos asociados al Big Data
    – Identificación de oportunidades de agregación de valor por datos
    – Etapas de la transformación digital para lograr una organización basada en datos
    – Los datos como un activo: valoración basada en el consumo de datos

    CURSO: VALORIZACIÓN DE PROYECTOS DE BIG DATA
    Conceptos de gestión de rendimiento, estrategia e inteligencia empresarial competitiva en el mundo Big Data
    – La evolución en la toma de decisiones
    – El dato como un activo digital
    – El nuevo paradigma de los datos
    – Data Driven Company

    Identificación y captura de valor basado en datos
    – El potencial de los datos
    – El valor de la información
    – La diferenciación del análisis
    – El incremento de competitividad en las organizaciones a partir de los datos

    Pasos hacia la implementación de un proyecto de Big Data
    – Estrategias de aproximación a Big data & analytics
    – La perspectiva de IT
    – La perspectiva de negocio
    – Las metodologías de descubrimiento, prototipado e implementación ágil de iniciativas de Big Data

    Arquitecturas Big Data: Batch Data, Fast Data
    – Conceptos de arquitecturas de Big data
    – Arquitecturas batch
    – Arquitecturas real time
    – Otros componentes de Big Data (seguridad, gobierno, metadatos…)
    – Arquitecturas de desarrollo, integración y ejecución
    – Transición y cohabitación de DW, BI (Business Intelligence y Big Data)

    Data Governance y Data Security aplicado a Big Data
    – Introducción al gobierno de datos
    – Introducción a la seguridad de datos
    – Aplicabilidad de gobierno de datos y la seguridad a entornos Big Data

    Big Data Benchmarking
    – Qué aspectos considerar en la selección de las herramientas de Big Data & Analytics
    – Benchmark de arquitecturas, proveedores y tecnologías

    Valoración económica de proyectos de Big Data
    – Aspectos a considerar en la estimación de costes de proyectos Big Data & Analytics
    – El retorno de la inversión
    – Estrategias de inversión y lanzamiento de iniciativas Big Data

    Aplicación de conceptos de Big Data Analytics y aplicaciones estadísticas a diversos aspectos de la toma de decisiones gerenciales
    – Casos de uso Big Data
    – Casos de uso analíticos
    – Casos de uso de monetización de datos

    CURSO: MODELAMIENTO ESTADÍSTICO Y SISTEMAS RECOMENDADORES
    Preprocesamiento de datos
    – Calidad de datos
    – Limpieza de datos
    – Integración de datos
    – Reducción de datos
    – Transformación de datos

    Métodos de clasificación
    – El proceso de clasificación
    – Árboles de decisión
    – Bayes ingenuo
    – K-vecinos más cercanos
    – Métodos conjuntos: Bagging, Boosting y Random Forests

    Métodos de Agrupación
    – Definición y propiedades
    – Métodos de partición: K-means y K-medoides
    – Métodos jerárquicos

    Sistemas Recomendadores
    – Impacto y casos importantes
    – Filtrado colaborativo
    – Filtrado basado en contenido
    – Métodos híbridos

    Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Otra formación relacionada con base de datos

Este sitio utiliza cookies.
Si continua navegando, consideramos que acepta su uso.
Ver más  |