Diploma en Business Analytics

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1 Diploma en Business Analytics JULIO 2010 FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS

2 Por qué un Diploma en Business Analytics? El análisis metódico e inteligente de datos es una actividad estratégica que permite a las empresas obtener ventajas competitivas en el mercado. El gran avance tecnológico posibilita el procesamiento eficiente de información sobre clientes, proveedores, competidores, unidades operativas de la empresa, medios de comunicación, Internet, redes sociales, geografía, clima, entidades gubernamentales y otras variables que influyen en la rentabilidad de los negocios. Business Analytics (BA) consiste en el análisis de datos para resolver problemas de negocios que requieren respuestas precisas y sofisticadas. El objetivo final es lograr decisiones óptimas y realistas basadas en información. BA incluye técnicas avanzadas de análisis de datos para la construcción de modelos predictivos y descriptivos. Mientras los primeros permiten predecir variables críticas para apoyar la toma de decisiones, los segundos ayudan a describir aspectos de un negocio para comprenderlo en mayor profundidad. Los modelos se construyen y se evalúan por medio de técnicas provenientes de diversas disciplinas incluyendo estadística, minería de datos, optimización y gestión de conocimiento. BA tiene un impacto creciente en análisis de riesgo, marketing dirigido, detección y prevención de fraude, predicción de demanda, recomendación automática de productos y servicios, predicción de fuga de clientes, gestión de operaciones, logística, manejo de la cadena de abastecimiento, entre muchas otras. Estas aplicaciones son transversales a prácticamente todos los sectores, con especial énfasis en telecomunicaciones, retail, comercio electrónico, banca y servicios financieros, seguros, servicios de salud y productos agrícolas, forestales y mineros, entre otros.

3 Diploma en Business Analytics Objetivos El diplomado está orientado al desarrollo de capacidades de análisis y manejo de datos y aplicar el enfoque de BA a negocios concretos, en particular: Desarrollar capacidades para diseñar e implementar soluciones de BA en distintas áreas de los negocios con el fin de lograr ventajas competitivas. Desarrollar capacidades para evaluar, adaptar y aplicar técnicas y herramientas de BA. Desarrollar habilidades para gestionar proyectos de BA como elemento integral de las estrategias de negocios. Desarrollar las competencias para realizar emprendimientos tecnológicos en BA. Dirigido a Profesionales y licenciados con interés en profundizar en técnicas avanzadas de análisis de datos y su uso en un amplio rango de aplicaciones de negocio. Esto incluye a ingenieros civiles, industriales e ingenieros de ejecución, licenciados en ciencias, estadísticas, biología, física, matemáticas, sociología y economía, entre otros. Propuesta Académica El programa se enfoca en tres líneas de aprendizaje: Fundamentos y técnicas para BA. Incluye métodos estadísticos, gestión de datos, modelación descriptiva y predictiva y optimización. Manejo de herramientas y software avanzado. Se consideran talleres de capacitación en herramientas ampliamente usadas en el mercado como SAS Enterprise Miner y software de código abierto, donde los alumnos podrán poner en práctica lo aprendido. Análisis y discusión de casos reales. Se considera el estudio de casos reales con el objeto de desarrollar una visión de aplicación de BA a los negocios.

4 El programa se dicta en tres módulos que se presentan a continuación. Módulo I Módulo II Módulo III Introducción y Casos de BA (10 hrs) Aplicaciones Operacionales (10 hrs) Aplicaciones Comerciales y Medios Sociales (10 hrs) Modelos Descriptivos (18 hrs) Modelos Predictivos I (21 hrs) Modelos Predictivos II (21 hrs) Preparación y Entendimiento de Datos (12 hrs) Taller de Segmentación y Modelos Operacionales (9 hrs) Taller de Clasificadores y Modelos Comerciales (9 hrs) Contenidos Módulo I Este módulo está orientado a comprender los alcances, requerimientos y técnicas fundamentales para el desarrollo de aplicaciones de BA. Los cursos del módulo son los siguientes: Introducción y Casos de BA: Conceptos básicos de BA Aplicaciones y casos de BA por industrias Proceso de desarrollo de un proyecto de BA Decisiones críticas en un proyecto de BA Preparación y Entendimiento de Datos Levantamiento de información Data Warehousing Transformación, limpieza y extracción de datos Exploración y entendimiento de datos para BA Modelos Descriptivos Nociones de estadística para BA Segmentación Reglas de asociación Módulo II Este módulo avanza en aplicaciones de carácter operacional y técnicas relacionadas a modelos de clasificación. Los cursos del módulo son los siguientes: Aplicaciones Operacionales Análisis de Riesgo Detección de Fraude Logística Modelos Predictivos I Noción de Clasificación Árboles de Decisión Modelos Basados en Reglas Modelos Basados en Redes Bayesianas Evaluación del Desempeño de un Modelo Taller de Segmentación y Modelos Operacionales Módulo III Este módulo se enfoca en aplicaciones y técnicas relacionadas con los aspectos comerciales de una empresa, así como con nuevos canales de comunicación con los clientes, como son los medios sociales Web. Al igual que el módulo anterior, existe un taller donde los alumnos pondrán en práctica sus conocimientos. Los cursos del módulo son los siguientes: Aplicaciones Comerciales y Medios Sociales Feedback Management Pricing de productos Redes Sociales y Web Análisis de clientes Comercio Electrónico Modelos Predictivos II Regresión Lineal y Logística Redes Neuronales Series de Tiempo Text Mining Taller de Clasificadores y Modelos Comerciales

5 Cuerpo Docente Los cursos del programa serán dictados por un cuerpo estable de profesores y expositores con experiencia en la industria. El cuerpo de profesores es el siguiente: Hector Allende Dr. Rer. Nat. Statistik, Universidad de Dortmund, Dortmun Alemania. Master en Estadística, CIENES, Universidad de Chile. Magíster en Matemática, Universidad Técnica Federico Santa María. Ingeniero Civil Electricista, Universidad Técnica Federico Santa María. Áreas de Especialización: Pattern Recognition, Machine Learning, Estadística Computacional, Análisis Inteligente de Datos y Métodos Estadísticos en Pattern Recognition. Antonio Díaz-Araujo Ingeniero Industrial, Universidad de Chile. Desde 2008, se ha desempeñado como CEO de Inquiro Group, con clientes como Yahoo, Sales-Force, MySpace, entre otros. Áreas de Especialización: Performance Marketing Systems, Predicción y Cross Selling, en el ámbito de la publicidad en medios digitales, retail, e-retail y servicios financieros. Leonardo Epstein Ph.D. y MSc. en Estadística, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, EE.UU. International Finance and Global Markets, Certificate Program, Georgetown University, School of Business (1997). Profesor Jornada Completa UAI. Áreas de Especialización: probabilidades, Análisis de Supervivencia, Point Processes, Inferencia Estadística, Análisis de Series de Tiempo. Cristián Figueroa Ingeniero Civil Electricista y Magíster en Ciencias de la Ingeniería, mención en Ingeniería Eléctrica y Data Mining aplicado, Universidad de Chile. Tiene más de siete años de experiencia en el área de Business Analytics. Actualmente es Account Manager en SAS Chile líder mundial en Business Analytics, donde se ha especializado en áreas como Modelado Predictivo para Cross, Up y Down Selling y Fugas, Customer Intelligence, CRM Analítico, Optimización y Forecasting. Carlos Hurtado Ph.D. Computer Science, University of Toronto. Ingeniero Civil Industrial y Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Universidad Católica de Chile. Profesor Asociado UAI y Director de Investigación y Desarrollo Microsystem S.A. Áreas de Especialización: bases de datos, business analytics, modelación predictiva, minería de datos, Web semántica. Gonzalo Ruz Ph.D. Machine Learning, Cardiff University, UK. Magíster en Ciencias de la Ingeniería, mención Ingeniería Eléctrica, U. de Chile, Ingeniero Civil Electricista, U. de Chile. Profesor jornada completa UAI. Áreas de Especialización: Machine Learning, redes Bayesianas, redes neuronales, minería de datos, computación evolutiva, procesamiento digital de imágenes, sistemas neurodifusos, sistemas de detección de fraude. Karol Suchan Doctor en Informática, Université d Orléans, Francia; Magíster en Matemáticas Aplicadas, AGH - Universidad Técnica de Cracovia, Polonia. Profesor jornada completa UAI. Áreas de Especialización: algoritmos, matemáticas discretas, tecnologías de la Información. Samuel Varas Ph.D. Information Technology, George Mason University, Estados Unidos. Magíster en Ingeniería Industrial, Universidad de Chile, Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile. Profesor jornada completa UAI. Áreas de Especialización: tecnologías de Información, gobierno electrónico, evaluación de inversiones en TI, sistemas de información, gestión de conocimiento y buenas prácticas. Marcelo Villena Ph.D. y M.Phil. en Economía, Selwyn College, University of Cambridge. Master of Arts (M.A.), Leeds University Business School, University of Leeds. Profesor jornada completa UAI. Áreas de Especialización: economía, econometría e investigación de operaciones.

6 Diploma en Business Analytics Información General El programa tiene una duración de 5 meses, basado en dos sesiones semanales de 3 horas cada una. En total, cada módulo es desarrollado en 40 horas lectivas y de taller, con un total de 120 horas del diplomado. Las horas lectivas serán dictadas dos días a la semana de 18:00 a las 21:00 hrs. en la sede de Presidente Errázuriz de la Universidad. Los talleres (18 hrs.) se dictarán en la sede de Peñalolén de la Universidad. Clases y horarios Lunes y viernes, de 18:00 a 21:00 hrs. Desde el 19 de julio al 17 de diciembre de Precio 120 UF. Para inscribirse en el curso se requiere un grado de licenciado o título profesional. Es altamente deseable dominio del idioma inglés a nivel de lectura. Informaciones y postulaciones Gloria Droppelmann (56 2)

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