BUSINESS ANALYTICS & BIG DATA UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA V PROGRAMA DE ESPECIALIZACION EN EDICION SABADOS FULL DAY: 22 ABRIL 2017

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1 UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA Centro de Tecnologías de Información y Comunicaciones CTIC UNI V PROGRAMA DE ESPECIALIZACION EN BUSINESS ANALYTICS & BIG DATA EDICION SABADOS FULL DAY: 22 ABRIL 2017 Auspicia

2 OBJETIVO Brindar a los participantes los conocimientos, técnicas y herramientas para gestionar y analizar grandes volúmenes de información de manera inteligente y sustentando la toma de decisiones de manera confiable en las organizaciones. PLAN DE ESTUDIOS Business Analytics y Data Science (12 horas) Preprocesamiento, estadística y análisis exploratorio de datos (15 horas) Machine Learning y Modelos de Business Analytics (15 horas) Digital Analytics (9 horas) Taller de Business Analytics (15 horas) Big Data a) Fundamentos de Business Analytics b) Aplicaciones y casos de Business Analytics por industrias c) Metodología de un proyecto de Business Analytics d) Qué es Data Science? a) Estadística b) Etapas del método estadístico c) Distribución de frecuencias d) Representación gráfica e) Medidas de tendencia central f) Medidas de posición g) Medidas de dispersión h) Regresión y correlación lineal a) Métodos No Supervisados a.1. Modelos de Clasificación: Árboles de Decisión a.2. Modelos de Asociación b) Métodos Supervisados b.1. Modelos de Regresión: Regresión Logística b.2. Modelos de Agrupamiento: Análisis de Clusters y algoritmos K-means a) Conceptos y fundamentos b) Métricas básicas c) Taller de Google Analytics a) Revisión y mejoramiento trabajo aplicativo de Business Analytics b) Exposición del trabajo aplicativo de Business Analytics a) Conceptos y Terminología b) Aspectos Generales de Big Data c) Tipos de Datos d) Drivers para adopción e) Patrones desde BI hacia Big Data

3 Adopción y Planificación de Big Data Tecnologías Empresariales: Business Intelligence y Big Data Metodologías Agiles (12 horas) Tecnologías en Big Data Técnicas de Análisis Taller de Big Data (12 horas) a) Requisitos Organizacionales b) Big Data Analytics Lifecycle c) Metodologías de Productos de Datos (Agile) a) Fundamentos de Arquitectura. b) OLTP, OLAP, ETL, DWH, Datamarts, BI. c) Big Data BI d) Visualización de Datos e) Gestión y desarrollo tradicional de proyectos f) Metodologías lean y ágil g) Tablero KANBAN h) Talleres aplicativos sobre la metodología lean y ágil a) Conceptos de almacenamiento: a.1. HDFS, otros b) Conceptos de Procesamiento b.1. Hadoop Arquitectura, Batch Map Reduce b.2. Real Time, Otros c) Tecnologías de Almacenamiento c.1. NoSQL. d) Ecosistema Hadoop d.1. Integración de Datos (ETL) d.2. Acceso de Datos (HIve, Impala) d.3. Operaciones, Seguridad, otro. a) Introducción a Machine Learning b) Visual Analysis a) Conociendo componentes de Hadoop b) Ingesta de Datos en Hadoop c) Visualización de Datos usando SQL DURACION El Programa de Especialización en tiene una duración total de 120 horas.

4 EXPOSITORES Ing. Jorge Rodríguez Ingeniero Estadístico de la Universidad Nacional de Ingeniería. Master Europeo en Dirección de Marketing y Gestión Comercial EOI España. Diplomado en Marketing Relacional CRM UPC. Diplomado en Gerencia de Proyectos UPC. Especialización en Business Intelligence & Business Analytics SAS México. Profesional con más de 15 años de experiencia en empresas del rubro financiero, comercial y de servicios. Experiencia en Docencia Universitaria Postgrado. Miembro de la comunidad Profesionales de Analytics Cono Sur, KD Nuggets, American Statistical Association (ASA), Digital Analytics del Perú (ADAP) y el IAB. Actualmente es Sub Gerente de Asesoría y Gestión de Proyectos de Inteligencia Analítica en el Banco de Crédito del Perú (BCP). Ing. Luis Chavez Ingeniero Informático de la Universidad Nacional de Piura. Especialización en Análisis de Datos por la Universidad de Washington y The Caltech-JPL Summer School on Big Data Analytics. Miembro de la comunidad Big Data Agile Perú, (JPL) Open House. Especialista en Bussines Data Analyst certificado con Cloudera, Gestión de Proyectos Agiles, Data Quality Assesment y asesor en Gestión Estratégica de Información. Profesional con 8 años de experiencia desarrollando y liderando proyectos de Business Intelligence y Big Data, CRM y Arquitecturas estratégica empresariales en empresas del sector financiero, servicio y entidades públicas. Experiencia en Docencia Universitaria Postgrado. Actualmente es Sub Gerente Adjunto Líder Técnico y Arquitecto de Soluciones BI y Big Data del Banco de Crédito del Perú (BCP). Ing. Allan Mori Ingeniero de Software de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Certificación MCITP: Business Intelligence Developer y en SQL Server Database. Profesional con más de 12 años de experiencia en empresas del rubro financiero, liderando proyectos de infraestructura en plataforma Windows y AIX, con sólidos conocimientos en base de datos, Inteligencia de Negocio e ingeniería de software. Experiencia en Docencia Universitaria Postgrado. Actualmente es Líder de Proyectos de Business Intelligence y Business Analytics en el Banco de Crédito del Perú (BCP). Ing. Arturo Rojas Ingeniero de Sistemas de la Universidad Nacional de Ingeniería. Especialista en soluciones y arquitectura Business Intelligence, Herramientas de integración,

5 explotación y calidad de datos, manejadores de base de datos, Gestión de proyectos, Mejora y rediseño de procesos Lean, metodologías agiles de desarrollo, gestión de personas y equipos de trabajo utilizando técnicas de programación Neurolinguistica - PNL y Coaching ontológico. Profesional con más de 14 años de experiencia desarrollando y liderando proyectos de Tecnologías de Información, Business Intelligence en empresas del sector financiero, servicios, entidades públicas. Experiencia en Docencia Universitaria Postgrado. Actualmente es Sub Gerente de proyectos de Inteligencia de negocios del Banco de Crédito del Perú (BCP). * La universidad se reserva el derecho de cambiar algún docente por contingencias inesperadas. METODOLOGIA Los temas y conceptos serán desarrollados en un lenguaje claro y simple. Las sesiones tendrán una gran orientación a los aspectos prácticos y propiciaran la activa participación de los asistentes. Para ello cada expositor debe integrar adecuadamente los siguientes aspectos metodológicos: Presentación y desarrollo conceptual y técnico de cada sesión. Orientación aplicativa y práctica de los temas y herramientas presentadas a través de: experiencias laborales, presentación de ejemplos reales y desarrollo de casos y ejercicios. Motivación apropiada a los asistentes buscando su participación activa mediante: intervenciones en clase, análisis de los temas, intercambio de experiencias, desarrollo de casos y ejercicios grupales e individuales. Asesoría en el desarrollo de los trabajos aplicativos individuales de los participantes. EVALUACION Durante el desarrollo del programa la evaluación será en forma permanente a los participantes mediante los siguientes criterios: Nota mínima aprobatoria por curso es de 14 (catorce). Asistencia a clases, como mínimo 80%. Participación de clases activa. Presentación de trabajos talleres. Presentación y sustentación de un trabajo final integrador. Los participantes que cumplan con los requisitos académicos mínimos recibirán:

6 Un Certificado del Programa de Especialización en Business Analytics & Big Data, a nombre de la Universidad Nacional de Ingeniería. A los tres primeros puestos se entregará una carta de reconocimiento al mérito. A los participantes que no cumplan con la totalidad de lo exigido, se les entregará una Constancia de Participación, detallando las asignaturas aprobadas. DIRIGIDO A El programa de especialización está dirigido a profesionales y técnicos egresados involucrados en las áreas de marketing, tecnologías de la información, gestión de mercadeo o de pronóstico, proyectos de inteligencia comercial, inteligencia de riesgos, inteligencia de negocios y afines. INVERSION Inversión Total : S/. 3,600 Al Contado : S/. 3,300 Facilidades de Pago 3 cuotas iguales de S/. 1,200 c/u. Con tarjeta de crédito VISA. Descuento especial por pronto pago del 10% hasta el 10/04/17. INICIO, HORARIO Y LUGAR DE CLASES Inicio de clases : 22 de abril del 2017 (3 meses) Horario de clases : sábados de 8:00 am a 8:00 pm Lugar de clases : Instalaciones del CTIC - UNI Av. Túpac Amaru Puerta N 5, Pabellón R4. * La universidad se reserva el derecho de reprogramar la fecha de inicio al no completar la cantidad mínima de participantes. REQUISITOS A efectos de participar en el programa de especialización los postulantes deberán cumplir con los siguientes requisitos:

7 Profesionales con estudios universitarios concluidos o por concluir. Profesionales con estudios técnicos (3 años) concluidos. INFORMES E INSCRIPCIONES Unidad de Capacitación CTIC - UNI Teléfonos: anexo 7004 RPC: / RPM: # capacitacion-ctic@uni.edu.pe Web: