DIPLOMA DE ESPECIALIZACION BUSINESS INTELLIGENCE, ANALYTICS Y BIG DATA

Transcripción

1 Facultad de Ingeniería Económica Estadística y Ciencias Sociales Instituto Latinoamericano de Empresas y Negocios DIPLOMA DE ESPECIALIZACION BUSINESS INTELLIGENCE, ANALYTICS Y BIG DATA

2 DIPLOMA DE ESPECIALIZACIÓN BUSINESS INTELLIGENCE ANALYTICS Y BIG DATA PRESENTACIÓN El entorno globalizado y crecientemente competitivo, unido a la disponibilidad cada vez mayor de datos procedentes de múltiples fuentes, necesitan de profesionales con un nuevo conjunto de competencias y conocimientos para enfrentar problemas de análisis de datos en contextos de negocio concretos, así como un conocimiento de los costes y necesidades asociadas al procesamiento de datos masivos en la nube. Éste es un nicho de empleo en expansión: según las estimaciones de McKinsey Global Institute para 2018, se necesitarán hasta profesionales con un nivel alto en habilidades analíticas simplemente en Estados Unidos, así como 1,5 millones de managers y analistas con know-how en tecnologías Big Data. El Programa de Business Intelligence, Analytics y Big Data trata de responder a las necesidades de análisis de datos en las empresas. Estos nuevos profesionales están llamados a cumplir un papel esencial en el nuevo contexto competitivo en el que predomina la toma de decisiones basada en el análisis de grandes volúmenes de datos. Deben ser capaces de identificar, recoger, transformar, analizar, elaborar e interpretar los datos en el contexto de objetivos de negocio específicos. El Programa de Business Intelligence, Analytics y Big Data desarrolla habilidades y competencias integradoras del conocimiento de áreas y problemas del negocio con técnicas cuantitativas y predictivas para la elaboración de modelos fiables y robustos. También desarrolla las habilidades necesarias para entender y saber gestionar la tecnología y procesos relacionados con el paralelismo y la minería de datos asociados al Big Data, así como la gestión de los datos y procesamiento en servicios en la nube.

3 PUBLICO DIRIGIDO: Esta especialización está dirigido a cualquier persona que quiera adquirir una base sólida sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos. Es una formación idónea tanto para profesionales que quieran ampliar sus conocimientos en torno al business intelligence, analytics y big data como para recién titulados que deseen ampliar sus oportunidades laborales. Del mismo modo, es un programa adecuado para diversidad de perfiles y con aplicabilidad a cualquier sector ya que uno de sus objetivos principales es permitir a las organizaciones tomar decisiones con más conocimiento a través del análisis de datos. El ámbito profesional es muy variado ya que estas 3 disciplinas se pueden aplicar a cualquier actividad. Aun así el público objetivo de este estudio será toda persona con interés en evolucionar los procesos de clientes, operaciones e inteligencia de negocio. BENEFICIOS: El participante egresado del Programa, estará en capacidad de: - Identificar la importancia del rol estratégico de los datos de la empresa en la creación de valor. - Utilizar las habilidades adquiridas para realizar una progresión natural de la gestión de datos, la comprensión, y luego utilizar ese conocimiento en hacer mejores planes para la toma de decisiones. - Identificar el rol de la Inteligencia Analítica y las tecnologías de información que le permita tomar decisiones estratégicas. - Identificar los procesos operativos y administrativos en la organización así como las herramientas y técnicas que le permitan la gestión efectiva de éstos procesos poniendo énfasis en el diseño, implementación, control y mejora basada en la optimización para la toma de decisiones. - Gestionar los conceptos y técnicas de almacenamiento de datos, transformación, explotación proactiva y descubrimiento del conocimiento en Patrones para lograr como resultado una Gestión del Conocimiento de la Empresa. - Usar la estadística descriptiva para el análisis, interpretación y presentación de datos. - Utilizar los modelos predictivos para analizar y complementar las decisiones en casos reales en las empresas. - Poder trabajar en ambas capacidades técnicas y de gestión en el desarrollo de proyectos de tecnología de la información para recopilar, gestionar, analizar y actuar sobre los datos empresariales. - Entender la tendencia de Big Data y saber aplicarlos a casos de negocio concretos. - Saber manejar entornos de análisis de datos interactivos y aplicar librerías estadísticas y de análisis o aprendizaje automático para resolver problemas de data science. - Comprender las diferentes tecnologías de almacenamiento escalables NoSQL y saber seleccionarlas y aplicarlas. - Comprender y saber utilizar tecnologías de procesamiento de flujos (streams) de datos. - Saber utilizar frameworks de gestión y paralelización de datos como Hadoop. - Saber diseñar métricas e indicadores útiles para el negocio basadas en datos y aplicarlos a diferentes áreas de la empresa. - Saber organizar proyectos de Big Data e integrar los métodos y técnicas de minería de datos en ellos.

4 OBJETIVOS: Realizando el Programa de Business Intelligence, Analytics y Big Data adquirirás las siguientes competencias y habilidades profesionales: 1. Adquirir y estar en condiciones de implantar una mentalidad crítica y analítica dentro de la empresa,mediante el conocimiento de los diferentes sistemas de información de empresa, los métodos y técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio. 2. Conocer el funcionamiento y el mercado de los sistemas de información de business intelligence analytics y big data y sus principales utilidades y componentes para proporcionar información y conocimiento que permita mejorar la toma de decisiones. 3. Conocer y estar en condiciones de desarrollar e implantar un proyecto de business intelligence dentro de la empresa, las etapas del ciclo de gestión de proyectos y los métodos específicos de producción de proyectos de BI. 4. Conocer las nuevas tendencias en materia de inteligencia de negocio, en particular, el fenómeno de los big data, que representa el tratamiento e interpretación de datos de mayor volumen, variedad, complejidad y velocidad, procedentes de múltiples fuentes. Entender y saber aplicar su uso efectivo y las implicaciones tecnológicas, legales y éticas. 5. Conocer y estar en condiciones de aplicar las técnicas y herramientas de análisis y minería de datos (analytics), los métodos y algoritmos más habituales y sus usos aplicados en diferentes empresas y organizaciones. 6. Saber utilizar a nivel de usuario una herramienta de business intelligence, una herramienta de estadística y una herramienta de minería de datos. 7. Saber construir informes y cuadros de mando para la toma de decisiones de los empleados y directivos y técnicas y herramientas de visualización de datos.

5 ESTRUCTURA DEL PROGRAMA UNIVERSIDAD 1 MÓDULO I: BUSINESS INTELLIGENCE BUSINESS INTELLIGENCE - Introducción a Business Intelligence - Identificación de oportunidades de aplicación de Business Intelligence - Gestión de proyectos de Business Intelligence - Diseño de modelos de Business Intelligence - Indicadores y cuadro de mando integral GOBIERNO DE DATOS - Gobierno de información - Procesos - Roles y Funciones - Metodología GESTIÓN DE PROYECTOS BI - Gestión de requerimientos de explotación de información - Diseño de la solución: Arquitectura BI y modelos de datos - Desarrollo de reportes y alternativas de optimización - Despliegue y soporte a la solución DATA DISCOVERY - Ambiente Data Discovery. - Implementación - Operación. - Data Discovery y su relación con Business Intelligence. - Data Discovery - Visualización de datos - Estrategia organizacional 2 MÓDULO II: ANALYTICS BUSINESS ANALYTICS - Fundamentos de Business Analytics - Aplicaciones y casos de Business Analytics por industrias - Metodología de un proyecto de Business Analytics ESTADÍSTICA Y ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS - Estadística - Etapas del método estadístico - Distribución de frecuencias - Representación gráfica - Medidas de tendencia central - Medidas de posición - Medidas de dispersión - Regresión y correlación lineal

6 MACHINE LEARNING: MODELOS NO SUPERVISADOS Y SUPERVISADOS - Métodos No Supervisados. - Modelos de Asociación. - Modelos de Agrupamiento: Análisis de Clusters y algoritmos K-means. - Métodos Supervisados - Modelos de Regresión: Regresión Logística. - Modelos de Clasificación: Árboles de Decisión. DIGITAL ANALYTICS - Conceptos y fundamentos. - Métricas básicas. - Taller de Google Analytics UNIVERSIDAD 3MÓDULO III BIG DATA BIG DATA - Conceptos y Terminología - Aspectos Generales de Big Data - Tipos de Datos - Drivers para adopción - Patrones desde BI hacia Big Data ESTRATEGIA DE ADOPCIÓN DE SOLUCIONES BIG DATA - Requisitos Organizacionales. - Big Data Analytics Lifecycle. - Metodologías de Productos de Datos (Agile). ECOSISTEMA BIG DATA VS BI TRADICIONAL - Fundamentos de Arquitectura. - OLTP, OLAP, ETL, DWH, Datamarts, BI. - Big Data BI - Visualización de Datos - Conceptos de almacenamiento: - HDFS, otros - Conceptos de Procesamiento - Hadoop Arquitectura, Batch Map Reduce - Real Time, Otros - Tecnologías de Almacenamiento - NoSQL. - Ecosistema Hadoop - Integración de Datos (ETL) - Acceso de Datos (HIve, Impala) - Operaciones, Seguridad, otro. DATA SCIENCE - Introducción a Machine Learning - Visual Analysis

7 4MÓDULO IV: TALLERES TALLER DE BUSINESS INTELLIGENCE - Asesoramiento y mejoramiento del trabajo aplicativo Business Intelligence. - Exposición de trabajo aplicativo de Business Intelligence. UNIVERSIDAD TALLER DE ANALYTICS - Revisión y mejoramiento trabajo aplicativo de Business Analytics. - Exposición del trabajo aplicativo de Business Analytics TALLER BIG DATA - Conociendo componentes de Hadoop. - Ingesta de Datos en Hadoop.- Visualización de Datos usando SQL. Taller Proyectos de Análisis Estratégico * ILEN cuenta con un laboratorio de computo con modernas laptops y proyector para los Talleres.

8 DOCENTES: ING. BREYSON JHON MEZA MEZA Profesional de la Ingeniería de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería, especialista en gestión de información y minería de datos. Ocho años de experiencia en el sector financiero. Consultor y docente en Project Management, Business Intelligence y Soluciones Web. Compromiso, comunicación eficaz y trabajo en equipo. MBA. ING. JORGE LUIS BUSTAMANTE Ing. Informático por la Pontifica Universidad Católica del Perú PUCP, con Master en Business Administration INCAE Universidad Adolfo Ibañez. Con 12 años de experiencia en consultoría Estratégica, Gestión de proyectos, Planeamiento, Businees Intelligence y Marketing en empresas de servicios financieros. Docente de postgrado en diferentes universidades del país y del extranjero. Actualmente Gerente Adjunto de Análisis Estratégico del Banco de Crédito del Perú. ING. CHRISTIAN ANDRÉS CALAGUA ESPINOZA Profesional Titulado en Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Ingeniería, con 9 años de experiencia en implementación de soluciones de Inteligencia de Negocios sobre SAP BW/BO/HANA en negocios de consumo masivo, retail, farmacéutico, cementos, inmobiliario, logístico, industrial, cartonero, agrícola y energía/combustibles. Diseño y construcción de KPIs, informes y tableros utilizando las suites SAP BusinessObjects, SAP BEx Suite, SAP Lumira y otras plataformas. Responsable, proactivo, comprometido con los objetivos de la empresa, enfocado al análisis y solución eficiente y eficaz de problemas. Experiencia de trabajo en equipo y en realidades complejas. MAGISTER. JOSÉ CARLOS SÁNCHEZ ZAPATA Analista del Departamento de Investigación de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS). Economista, Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, con Maestría en Finanzas, Universidad del Pacífico. Gerente de seguimiento estratégico del Banco de Crédito del Perú (BCP). PMP. DAVID SOTO - Business Intelligence and Front End Director at Corporación Grupo Romero. - Master en Gestión de Proyectos y certificación PMP - Especializado en Analítica, Grandes Datos y Transformación Digital - Experiencia profunda en servicios de Inteligencia de Negocios y Desarrollo de Clientes que proporcionan valor comercial. - Habilidades avanzadas de gestión de proyectos demostradas mediante la gestión exitosa de proyectos. - Capaz de comunicarse e identificarse con todos los niveles de la jerarquía corporativa - Experiencia técnica con experiencia en diseño y desarrollo ERP / CRM (*) El Instituto Latinoamericano de Empresas y Negocios (ILEN) se reserva el derecho de reemplazar a los docentes del programa, de acuerdo a los procesos de mejora continua de nuestra institución. La plana docente tiene calidad y trayectoria académica en todos los módulos del programa.

9 DIPLOMAS: Los participantes que cumplan satisfactoriamente con los requisitos del Programa, recibirán Doble Certificación : - Diploma de Especialización Business Intelligence, Analytics y Big Data expedido por la Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Sociales de la Universidad Nacional de Ingeniería. - Diploma de Especialización Business Intelligence, Analytics y Big Data, expedido por el Instituto Latinoamericano de Empresas y Negocios. Para obtener este diploma el alumno deberá haber aprobado satisfactoriamente todos módulos y además mantener un récord de asistencias no menor al 80% del total de clases. La evaluación es independiente para cada Modulo. La nota mínima aprobatoria es Trece (13). REQUISITOS: MODALIDAD CON ESTUDIOS UNIVERSITARIOS PREVIOS Constancia de Egresado Universitario, Grado de Bachiller o Título Profesional o 8vo ciclo en delante de Carrera Universitaria. MODALIDAD CON ESTUDIOS TÉCNICOS COMPLETOS Copia del Título Profesional o constancia de egresado. MODALIDAD SIN ESTUDIOS SUPERIORES PREVIOS Constancia laboral con experiencia mínima de 2 años, relacionado a la especialidad.

10 PAGOS INICIO DE CLASES: Martes 09 de Enero del INVERSIÓN: FINANCIADO - PAGO EN CUOTAS Inscripción PAGO AL CONTADO Hasta el 16 de Dic. del 2017 Nº de Cuotas Mensuales S/ Después del 16 de Dic. del 2017 S/ S/ Cuota Mensual S/ Pago Total Inscripción + Cuotas S/ DURACIÓN El Diploma tiene una duración de 5 meses, 180 Horas Académicas. Las clases se darán 100% presenciales. HORARIO Martes y Jueves de 7:00 pm. a 10:00 pm. LUGAR SEDE ILEN DE LINCE: Jirón Domingo Casanova N Lince (Altura Cuadra 25 de la Av. Arequipa) *Para los derechos de estudios tiene que abonar la inscripción, solo cuando el diploma es financiado. - Inversión Corporativa (5 inscritos a más) 10% de descuento por pago al contado. *Enviar el voucher del depósito, transferencia o cheque vía pensiones@ilen.edu.pe - La inversión incluye todos los gastos académicos (materiales pedagógicos y diploma) - Nos reservamos el derecho de modificar las fechas programadas o su cancelación según la cantidad de inscritos requerida por la UNI. INFORMES E INSCRIPCIONES Jirón Domingo Casanova N Lince (Altura Cuadra 25 de la Av. Arequipa) Teléfonos: / / RPM: RPC: RPE: admision@ilen.edu.pe admision2@ilen.edu.pe admision3@ilen.edu.pe UNIVERSIDAD