En el curso de Business Analytics. Data Driven Decision Making aprenderás a:
- Conocer claramente la definición de dato.
- Aprender sobre el Business Intelligence y el Business Analytics.
- Diferencias los factores claves del BI y BA.
- Descubrir cómo nos ayudan los datos a ser más productivos.
- Adquirir conocimientos sobre cómo representar los datos de forma exacta e inequívoca.
- Conocer el uso de los paneles de control.
- Aprender sobre las características más importantes de un CMI.
- Aprender una base sobre la lógica inductiva.
- Conocer los posibles métodos para la búsqueda de hipótesis.
- Definir la complejidad computacional.
- Adquirir conocimientos sobre la variedad de métodos de aprendizajes estadísticos.
- Conocer la historia y evolución del Big Data.
- Distinguir algunos sectores pioneros del Big Data.
- Adquirir conocimientos sobre el Big Data Analytics.
- Diferenciar entre Data Analytics, Big Data y Data Science.
- Conocer la analítica avanzada• Conocer la analítica predictiva.
- Conocer la analítica prescriptiva.
- Aprender sobre el valor que aporta el dato.
- Diferenciar los distintos tipos de datos.
- Conocer como son los datos aplicados en el marco normativo.
- Definir lo que es Data Governance y Data Quality
Dirigido a:
Personas interesadas en desarrollar sus competencias y empresas e instituciones preocupadas del desarrollo de sus colaboradores.
En el programa Business Analytics. Data Driven Decision Making el alumno estudiará los siguientes contenidos:
UNIDAD 1. APROXIMACIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS
1.1.Necesidad de entender los datos.
1.2.Business Intelligence
1.2.1.Sistemas de soporte a la decisión
1.3.Business Analytics
1.4.Business Analytics vs Business Intelligence
UNIDAD 2. REPRESENTACION DE LOS DATOS
2.INTRODUCCIÓN
2.1.Representación de los datos.
2.2.Dashboards como herramienta de visualización
2.3.Cuadro de Mando Integral (CMI)
2.3.1.Perspectivas del CMI
2.3.2.Visión Global del CMI
2.3.3.Mapa estratégico
2.3.4.Planes de acción en base al CMI
2.3.5.Marcadores idóneos o Indicadores Clave de Desempeño (KPIs)
UNIDAD 3. MODELOS Y APRENDIZAJES ESTADISTICOS
3.INTRODUCCIÓN
3.1.Lógica inductiva
3.1.1.Programación lógica inductiva: definición y ejemplos
3.1.2.Búsqueda de hipótesis
3.1.3.Inducción predictiva y descriptiva
3.2.Teoría de complejidad computacional
3.2.1.Definición de complejidad computacional: uso en el diseño de algoritmos
3.2.2.Modelos de computación
3.2.3.Clases de complejidad
3.3.Procesos estocásticos
3.3.1.Matrices estocásticas
3.3.2.Cadenas de Markov
3.3.3.Procesos gaussianos
3.4.Análisis multivariante. Métodos de Aprendizaje Estadístico.
3.5.Evaluación de modelos
UNIDAD 4. INFRAESTRUCTURA DE BIG DATA
4.INTRODUCCIÓN
4.1.Historia del Big Data
4.2.Big Data
4.2.1.El data 2.0
4.2.2.Sectores pioneros en Big Data
4.3.Big Data Analytics
4.4.Data Analytics, Big Data y Data Science
UNIDAD 5. EXPERIMENTACION Y TIPOS DE ANALISIS
5.INTRODUCCIÓN
5.1.Analítica avanzada
5.2.Analítica predictiva
5.2.1.Data Mining
5.2.2.Machine Learning
5.2.3.Técnicas de Data Mining y Machine Learning
5.2.4.Otras técnicas de analítica avanzada
5.3.Analítica prescriptiva.
UNIDAD 6. LOS DATOS
6.INTRODUCCIÓN
6.1.El valor del dato.
6.2.Tipología de los datos
6.3.Tratamiento del dato
6.4.Data Governance
6.5.Data Quality
6.6.Normativas del Dato. GDPR
Nuestra metodología de cursos online está pensada para facilitar la formación a las personas, mediante el uso de las nuevas tecnologías, donde el alumno prefiere ir a su propio ritmo formativo, por lo cual no se pueden impartir clases en directo por videoconferencias. En estos casos, empleamos la modalidad online que tiene los siguientes recursos didácticos:
• Manuales digitales
• Ejercicios prácticos
• Contenidos Interactivos Multimedia
• Tutorías on line individuales
• Foros de debate sobre vídeos relacionados, noticias y casos prácticos
• Pruebas de autoevaluación que permiten verificar la asimilación de contenidos
• Vídeos prácticos relacionados con la materia
• Biblioteca on line
Para superar el curso, los alumnos han de conectarse al menos el 80% de la duración del programa y haber superado las pruebas con un valor de 5 puntos sobre 10.
Este programa cuenta con Titulación expedida por la Fund. Universidad de Oviedo de España, quienes certifican nuestros cursos de Especialización previo examen de aprobación. Nuestro objetivo es entregar garantías seguras y trayectoria confiable, en nuestra enseñanza impartida, con un realce de calidad.
Universidad de Oviedo
La Universidad de Oviedo es la institución pública de educación superior e investigación del Principado de Asturias. Con más de 410 años de historia, dispone de una completa oferta de grados adaptados al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) en todas las ramas de conocimiento, itinerarios bilingües, dobles titulaciones con universidades internacionales, y másteres Erasmus Mundus e interuniversitarios y en colaboración con más de 250 empresas. Esta oferta se complementa con un completo programa se títulos propios y aulas y cursos de Extensión Universitaria.
La Universidad de Oviedo en cifras: 22.000 estudiantes, 2.000 investigadores e investigadoras y docentes, 1.000 trabajadores de administración y servicios, 58 grados (3 dobles y 19 bilingües), 60 másteres universitarios, 5 Másteres Erasmus Mundus, 25 programas de doctorado, 63 títulos propios, 287 plazas en residencias universitarias, 1500 estudiantes internacionales, 17 facultades y escuelas, 38 departamentos.
¿CÓMO REALIZAR MI MATRÍCULA?
Para realizar la matrícula en este programa de formación debes pichar en “Matricúlate ahora” y seguir los pasos que se indican para realizar la matrícula.
- Cubrir cubre los datos para realizar el pago de la matrícula.
- Seleccionar el método de pago.
- Enviar a l.seijas@ifcticalliance.com el comprobante de pago junto con el formulario de inscripción debidamente cumplimentado y en un plazo inferior a 24 horas te enviaremos la confirmación del trámite de matriculación junto con las claves de acceso.
METODOS DE PAGO Y MONEDAS
Puedes fraccionar el pago con unas cómodas cuotas personalizadas o realizando el pago al contado mediante transferencia bancaria, tarjeta o efectivo. Tú decides.
Aconsejable, para pagos desde Chile y pagos en Dólares, Webpay acepta las siguientes tarjetas: (RED COMPRA (Debito) o TARJETAS DE CRÉDITO (Visa, MasterCard, Diners Club, American Express, Magna).
GARANTÍAS DE DEVOLUCIÓN
En los programas presenciales o con clases sincrónicas:
IFC TIC Alliance se reserva el derecho de suspender la realización del programa si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero en un plazo aproximado de 10 días hábiles.
Las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del total del arancel. A las personas que se retiren una vez iniciado el programa por motivos de fuerza mayor, se les cobrarán las horas cursadas hasta la fecha de la entrega de solicitud formal de retiro más el 10% del valor total del programa. En ambos casos la devolución demorará 15 días.
DATOS PARA REALIZAR LA TRANSFERENCIA BANCARIA
Titular: INNOVATION TECHNOLOGY AND CONSULTING ALLIANCE SpA, (TIC ALLIANCE)
Rut: 76.951.575-5
Nº Cuenta Corriente: 0213969818
Banco: ITAU – Sucursal Moneda Personal Bank
Dirección: Rosario Norte 660, Las Condes, Santiago de Chile
Código Swift: ITAU CL RM
* Los gastos asociados a la transferencia corren a cargo del ordenante.
