Diplomado Analítica y Grandes Volúmenes de Datos

Transcripción

1 Diplomado Analítica y Grandes Volúmenes de Datos Ofrecido por la Facultad de Ingenieríade la Universidad Icesi, miembro de : Certificado N SC

2 Diplomado en Analítica y Grandes Volúmenes de Datos Justificación Hace solo unos pocos años, la analítica de grandes volúmenes de datos era considerada como una de las tendencias con mayor propensión de influenciar el desarrollo de los negocios. Hoy, no se trata de unas palabras de moda, sino de una realidad que las empresas enfrentan, y para la cual se deben preparar a fin de competir más efectivamente. Esta nueva disciplina se sitúa en la intersección entre la estadística, la computación y el conocimiento del negocio. La ciencia de los datos es la profesión más sexy del siglo XXI (The Economist, octubre de 2012), y todas las empresas que aspiren a conservar su vigencia tienen que adoptarla para no brindarles una ventaja competitiva a sus adversarios. El uso inteligente de los datos se ha convertido en uno de los motores de empoderamiento de las industrias. Les ha permitido conocer mejor a sus clientes, mejorar su productividad, generar innovación y alcanzar nuevos niveles de competitividad, con información que ellas mismas poseen pero que, paradójicamente, desconocen o cuya existencia les resulta insospechada. Objetivos de formación Con base en el estudio de los datos, un activo intangible hasta ahora poco explotado en Colombia, el participante estará en capacidad de aplicar las técnicas de analítica estudiadas para descubrir información valiosa para guiar la toma de decisiones del negocio, descubrir oportunidades estratégicas y mejorar el desempeño organizacional. Dirigido a: Profesionales en diversas áreas, tanto del sector público como del privado, con funciones que requieran del análisis de datos para la toma de decisiones, como: gerentes y líderes de áreas de marketing, inteligencia de negocios, y estrategia; gerentes y líderes de proyectos en tecnologías de la información, logística; consultores, ejecutivos de nivel superior, analistas y desarrolladores de sistemas; definidores y evaluadores de políticas públicas; investigadores en salud, epidemiología y bioinformática; e investigadores en ciencias sociales. Requisitos Se recomienda que los participantes tengan conocimientos previos en algún lenguaje de programación. Para aquellas personas que no cuenten con esta competencia, se suministrará material adicional.

3 Contenido: 1. Analítica en la empresa: aporte de la analítica a la estrategia empresarial. 2. Análisis exploratorio de datos: entendimiento, limpieza y pre procesamiento de datos. 3. Estadística para la analítica: estadística descriptiva e inferencial, muestreo, estimación y pruebas de hipótesis. 4. Visualización de datos: la representación gráfica como herramienta de entendimiento y comunicación de problemas y soluciones de analítica. 5. Aprendizaje automático: entendimiento, evaluación y aplicación de los algoritmos y técnicas de clasificación, regresión y segmentación. 6. Aplicaciones a casos de estudio: tratamiento de problemas usuales a partir de las técnicas de analítica aprendidas. 7. Big Data: implicaciones del tratamiento de grandes volúmenes de información en la analítica, problemas y soluciones.

4 Profesores Julio César Alonso Director del Centro de Investigación en Economía y Finanzas (CIENFI) de la Universidad Icesi y Coordinador de Investigación de la Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas de la misma universidad. Investigador asociado al Centro de Excelencia y apropiación en Big Data y Data Analytics Alianza CAOBA. Ph.D. en Economía de Iowa State University. Maestría en Estadística y en Economía, ambas de la misma universidad. Fue investigador de Fedesarrollo y ha sido consultor en temas de Analítica y Big Data de diferentes organizaciones privadas y públicas. Profesor del departamento de Economía. Javier Díaz Cely Profesor Asistente y Director del Diplomado de Analítica y Grandes Volúmenes de Datos en la Universidad Icesi. Investigador asociado al Centro de Excelencia y apropiación en Big Data y Data Analytics Alianza CAOBA. Doctor en Informática (especialidad en Inteligencia Artificial) de la Universidad de Paris VI, Pierre y Marie Curie (Francia), con títulos de Maestría en Inteligencia Artificial y Reconocimiento de Patrones de la misma Universidad; Maestría en Finanzas Corporativas del Conservatorio Nacional de Artes y Oficios CNAM (Francia). Ha trabajado en el sector bancario (Société Générale, Banco Falabella), de telecomunicaciones (Carvajal, Orange) y de consultoría (Altran) en Francia y Colombia. Actualmente, se desempeña como profesor de tiempo completo en el Departamento de Tecnologías de Información y Comunicaciones, y como Investigador asociado al grupo de investigación I2T/DRISO de la Universidad Icesi y al Centro de Excelencia y apropiación en Big Data y Data Analytics Alianza CAOBA. Daniela Estrada Joven investigadora del Centro de Investigación en Economía y Finanzas (CIENFI) de la Universidad Icesi e Investigadora asociada al Centro de Excelencia y apropiación en Big Data y Data Analytics Alianza CAOBA. Sus intereses de investigación y aplicación giran alrededor de la comprensión y la administración eficiente y efectiva de grandes conjuntos de datos, visualización de datos, y en cómo convertir los resultados hallados, a través del análisis de datos, en información útil para los tomadores de decisiones. Estudió Economía y Negocios Internacionales, y Administración de Empresas en la Universidad Icesi, y está culminando la Maestría en Economía en la misma universidad. Juan Salamanca Profesor Asistente de la Universidad Icesi y Profesor Adjunto en el Instituto de Diseño del Instituto de Tecnología de Illinois, Chicago, EE.UU Presidente y fundador de Diseño +, Conferencia sobre Investigación de Diseño Internacional en Colombia Co-Presidente del programa académico 9th International Conference on Design and Emotion, Bogotá Jefe del programa de Diseño de Medios Interactivos y Director del Departamento de Diseño ( ). Investigador asociado al Centro de Excelencia y apropiación en Big Data y Data Analytics Alianza CAOBA. Diseñador de interacciones que ha estado experimentando con la estética de los productos y tecnologías de la información durante más de 15 años. Tiene un doctorado del Instituto de Diseño IIT en Chicago, EE.UU., y un máster en Dirección de Diseño en la Domus Academy de Milán, Italia.

5 Profesores Gabriel Tamura Profesor Asociado y Coordinador de la línea de investigación en Desarrollo e Ingeniería de Software (DRISO) del grupo i2t de la Universidad Icesi. Es Doctor en Informática (especialidad en arquitectura de software) de la Universidad de Lille I (Francia) y Doctor en Ingeniería de la Universidad de los Andes, con títulos de Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación de la misma Universidad. Investigador asociado al Centro de Excelencia y apropiación en Big Data y Data Analytics Alianza CAOBA. Fue becario del Centro de Investigación INRIA (Francia), y posteriormente, visitante científico en el grupo ADAM (sistemas auto-adaptables y auto-gestionados) del mismo centro, así como en el Grupo de Investigación RIGI (sistemas de software auto-adaptables al contexto) del Departamento de Ingeniería de Software de la Universidad de Victoria (Canadá). Sus intereses actuales de investigación incluyen la aplicación de mecanismos de auto-adaptación basados en arquitectura de software a la analítica de grandes volumenes de datos. Norha M. Villegas Profesora Asistente y Directora del programa de Ingeniería de Sistemas en la Universidad Icesi. Profesora Adjunta de la Facultad de Estudios de Posgrado (cosupervisora de estudiantes de doctorado en el Departamento de Ciencias de Computación) de la Universidad de Victoria, en Canadá. Investigadora asociada al Centro de Excelencia y apropiación en Big Data y Data Analytics Alianza CAOBA. En 2011, su trabajo de investigación fue galardonado como el mejor proyecto de investigación del año por el Centro de Estudios Avanzados de IBM Canadá, por la aplicación de la computación contextual y la ingeniería de sistemas auto-adaptables al mejoramiento de la experiencia de los usuarios en sistemas de comercio electrónico. Ph.D. en Ciencias de la Computación de la Universidad de Victoria, Canadá (2013), especialista en Gerencia de Informática Organizacional de la Universidad Icesi (2005), e Ingeniera de Sistemas de la Universidad Icesi (2002).

6 Inscripción y forma de pago 1. Diligencie el formulario de inscripción en línea 2. Una vez se genere la factura usted recibirá un correo electrónico. En ese momento podrá ingresar al portal de estudiantes de Educación Continua ( ) para hacer el pago en línea. 3. Puede generar la factura y proceder a pagar el valor del programa con las siguientes opciones: Pagar en las entidades financieras que se relacionan en el recibo de pago del programa de Educación Continua, en efectivo o con cheque de gerencia. Pagar en la Caja de la Universidad Icesi ubicada en la Oficina de Contabilidad, en efectivo, con cheque personal o con tarjeta de crédito. El horario de atención de lunes a viernes es de 8:00 a.m. a 12:00 m. y de 3:00 a 6:00 p.m. La Universidad ofrece financiación directa para el pago de los programas de Educación Continua. Comuníquese a la Dirección Financiera en las extensiones 8722 y 8799, con Liliana Infante o Carlos Ruiz, encargados de créditos estudiantiles. Lugar y tiempo Las clases son presenciales y se desarrollarán en las instalaciones de la Universidad Icesi, los martes y los jueves de 6:00 p.m. a 10:00 p.m. Los cambios eventuales que se puedan presentar en la programación inicial (fechas, horarios, docentes) serán informados oportunamente a los estudiantes. Duración: 120 horas Inversión: $ incluido el 1.5% del impuesto de Procultura. CONSULTORÍA Informes: Universidad Icesi Centro de Consultoría y Educación Continua mercadeoeducontinua@icesi.edu.co Tel: Ext Santiago de Cali Certificado N SC