17 de febrero del 2019

Diplomado en Big Data & Business Analytics

 

El crecimiento exponencial de datos en la última década requiere de un uso eficiente de los mismos por parte de las organizaciones. Los datos no estructurados pueden llegar al 80% de la información que se genera en una empresa, dificultando su análisis y requiriendo una inversión de gran cantidad de tiempo. Big Data como coalescencia de varias tendencias tecnológicas para capturar, gestionar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos iguales o superiores a los terabytes, generados a gran velocidad y en variadas fuentes de información a nivel estructurado y no estructurado como redes sociales, video, audio, texto entre otros, facilita la integración y análisis de datos de las organizaciones, generando valor y mayor eficacia en la toma de decisiones.

De acuerdo a McKinsey Global Institute en Estados Unidos se necesitarán 190.000 profesionales con habilidades analíticas y 1,5 millones de managers y analistas con know-how en tecnologías big data.

Debido a lo anterior y al dinamismo de las organizaciones es necesario la adquisición de nuevas metodologías y técnicas por parte de los profesionales de las organizaciones del sector productivo.

En este diplomado el profesional tendrá, no solo una visión del proceso completo desde una perspectiva productiva, sino que obtendrá las habilidades necesarias para afrontar dichos procesos y el manejo de las herramientas y metodologías necesarias para participar de proyectos de Big Data y Business Analytics.

Objetivo General

Capacitar a profesionales e interesados en Big Data, Data Science y Business Analytics  en los conceptos, tecnologías y procesos de la generación de información masiva y el uso de técnicas de analítica para la toma de decisiones

Objetivos Específicos

  • Familiarizar al estudiante con los conceptos y tecnologías asociadas a Big Data, Data Science y Business Analytics.
  • Apropiar al estudiante del proceso total de generación de información masiva.
  • Apropiar al estudiante de técnicas de analítica de datos en la toma de decisiones.
  • Comprender el uso de técnicas de visualización de información masiva.

Lugar:

Universidad Católica de Colombia

Modalidad

Semipresencial

Dirigido a:

Matemáticos, estadísticos, economistas, ingenieros industriales, ingenieros de sistemas, profesionales con intereses relacionados.

Duración:

60 horas presenciales y 20 horas en acompañamiento tutorial

Franjas de estudio:

Viernes  6:00 pm a 10:00 pm y Sábados de 8:00 am a 12:00 m

Fecha límite de inscripción:

09 de mayo de 2019

Inicio:

10 de mayo de 2019

Finalización:

28 de junio de 2019

Inversión

$ 2.200.000

Descuento

Para nuestra comunidad educativa:

15% egresados y estudiantes (posgrado y pregrado) y 10% docentes y administrativos.

Otros descuentos:

Comunicarse con la Coordinación de Educación Continuada.

I Módulo. Introducción a Big Data

  1. Conceptos de tecnología (Cloud, IoT)
  2. ¿Qué es Big Data?
  3. Las Vs de Big Data Básicas y Adicionales
  4. Tipos análisis y analítica
  5. Tipos de procesamiento de datos (operativo y transaccional)

II Módulo. Generalidades de los datos

  1. ¿Qué son datos y metadatos?
  2. Datos (No, Semi, Multi) Estructurados
  3. Tipos de datos y formatos
  4. Técnicas de tratamiento de datos
  5. ETL (Extract Transform Load)

III Módulo. Almacenamiento de datos y NoSQL

  1. Introducción al NoSQL-Llave-valor
    -Documentos
    -Columna
    -Grafos
  2. Técnicas de modelado
  3. Generalidades de MongoDB

IV Módulo. Conceptos fundamentales para el procesamiento masivo de datos

  1. ¿Qué es procesamiento masivo?
  2. Tipos de procesamiento
  3. Metodologías para optimizar el procesamiento
  4. Herramientas de procesamiento utilizadas
  5. Ecosistema Hadoop y fundamentos de HDFS

V Módulo. Estrategia y business analytics

    1. Conceptualización de estrategia
    2. Construcción de business casi detallado
    3. Visualización avanzada de datos y taller de decisiones estratégicas
    4. Aplicaciones de business analytics:

-Marketing
-Supply chain
-Credit scoring
-Revenue management

VI Módulo. Modelos predictivos

  1. Fundamentos de R
  2. Técnicas de definición de modelos predictivos
  3. Análisis de regresión
  4. Learn forecasting
  5. Inferencia causal

El diplomado inicia con un proceso de concientización y desmitificación, paralelo con apropiación de los conocimientos y conceptos básicos necesarios para afrontar el proceso. La dinámica del diplomado es totalmente teórica-práctica, el estudiante estará expuesto a múltiples tecnologías y metodologías utilizadas en las organizaciones y en la industria en general, exploradas a través de prácticas utilizadas para cada módulo.

Para este diplomado se utilizará la metodología flipped-learning, la cual consiste en fortalecer la parte teórica por medio de material de apoyo previamente proporcionado y explorado por estudiante, el cual se encargará de explorarlo por métodos autónomos y en las sesiones de trabajo acompañado se desarrollará la exploración de casos prácticos que afianzarán los temas teóricos desarrollados.

Diego Alberto Rincón

Ingeniero de Sistemas con Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación, cuenta con Especialización en Data Science Jhon Hopkins University, más de 10 años de experiencia profesional en proyectos de tecnología, ex Gerente de TICs de Corporación RENATA, ex Director de Arquitectura y Tecnologías del Centro de Excelencia de Big Data y Data Analytics (Alianza CAOBA), catedrático de la Pontificia Universidad Javeriana, profesor de planta de la Universidad Católica de Colombia, Instructor Certificado Big Data Scientist (B90.06) y Big Data Engineer (B90.09).

John Alexander Velandia

Ingeniero de Sistemas con Maestría en Tecnologías de la Información de la Universidad de Stuttgart, Alemania. Cuenta con xperiencia en docencia académica aplicando diferentes modelos pedagógicos con el fin de facilitar el aprendizaje de los estudiantes en el aula de clase.

Experiencia en investigación focalizado en temas como arquitecturas empresariales, ciencias de datos e integración de sistemas de información, tales como REST, SOA y microservicios. Certificación presencial en Oracle, Bickenhall College, Londres UK.

Holman Diego Bolívar

Ingeniero de Sistemas, DEA en Informática y Doctor en Ingeniería de Software por la Universidad Pontificia de Salamanca. Investigador asociado de Colciencias, professional member of Association for Computing Machinery, director del grupo de investigación en Software Inteligente y Convergencia Tecnológica GISIC.

Experiencia profesional en proyectos de tecnología, catedrático de la Pontificia Universidad Javeriana, Universidad del Rosario y Universidad Internacional de La Rioja. Experiencia en aplicación de las ciencias de la computación al sector salud, educación y de marketing.

solicita información de nuestros programas

×
La Universidad Católica de Colombia, podrá cancelar o posponer la realización del evento cuando no haya el número mínimo de participantes matriculados para su realización y solo en estos casos se aprobaría la devolución del pago de matriculas.

La Constancia de Asistencia o Certificado, según el caso, se otorgará al estudiante toda vez que su inasistencia no sea igual o superior al 20% de la totalidad de las sesiones de trabajo, de la actividad académica impartida.

Coordinación de Educación Continuada

Diagonal 46 # 15B-18, Casa Extensión
Teléfono: (571) 327 7300 exts. 3292, 1089 y 1090
educacion_continuada@ucatolica.edu.co

Accesos de Interés

Diplomado en Big Data & Business Analytics

 

El crecimiento exponencial de datos en la última década requiere de un uso eficiente de los mismos por parte de las organizaciones. Los datos no estructurados pueden llegar al 80% de la información que se genera en una empresa, dificultando su análisis y requiriendo una inversión de gran cantidad de tiempo. Big Data como coalescencia de varias tendencias tecnológicas para capturar, gestionar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos iguales o superiores a los terabytes, generados a gran velocidad y en variadas fuentes de información a nivel estructurado y no estructurado como redes sociales, video, audio, texto entre otros, facilita la integración y análisis de datos de las organizaciones, generando valor y mayor eficacia en la toma de decisiones.

De acuerdo a McKinsey Global Institute en Estados Unidos se necesitarán 190.000 profesionales con habilidades analíticas y 1,5 millones de managers y analistas con know-how en tecnologías big data.

Debido a lo anterior y al dinamismo de las organizaciones es necesario la adquisición de nuevas metodologías y técnicas por parte de los profesionales de las organizaciones del sector productivo.

En este diplomado el profesional tendrá, no solo una visión del proceso completo desde una perspectiva productiva, sino que obtendrá las habilidades necesarias para afrontar dichos procesos y el manejo de las herramientas y metodologías necesarias para participar de proyectos de Big Data y Business Analytics.

Objetivo General

Capacitar a profesionales e interesados en Big Data, Data Science y Business Analytics  en los conceptos, tecnologías y procesos de la generación de información masiva y el uso de técnicas de analítica para la toma de decisiones

Objetivos Específicos

  • Familiarizar al estudiante con los conceptos y tecnologías asociadas a Big Data, Data Science y Business Analytics.
  • Apropiar al estudiante del proceso total de generación de información masiva.
  • Apropiar al estudiante de técnicas de analítica de datos en la toma de decisiones.
  • Comprender el uso de técnicas de visualización de información masiva.

Lugar:

Universidad Católica de Colombia

Modalidad

Semipresencial

Dirigido a:

Matemáticos, estadísticos, economistas, ingenieros industriales, ingenieros de sistemas, profesionales con intereses relacionados.

Duración:

60 horas presenciales y 20 horas en acompañamiento tutorial

Franjas de estudio:

Viernes  6:00 pm a 10:00 pm y Sábados de 8:00 am a 12:00 m

Fecha límite de inscripción:

09 de mayo de 2019

Inicio:

10 de mayo de 2019

Finalización:

28 de junio de 2019

Inversión

$ 2.200.000

Descuento

Para nuestra comunidad educativa:

15% egresados y estudiantes (posgrado y pregrado) y 10% docentes y administrativos.

Otros descuentos:

Comunicarse con la Coordinación de Educación Continuada.

I Módulo. Introducción a Big Data

  1. Conceptos de tecnología (Cloud, IoT)
  2. ¿Qué es Big Data?
  3. Las Vs de Big Data Básicas y Adicionales
  4. Tipos análisis y analítica
  5. Tipos de procesamiento de datos (operativo y transaccional)

II Módulo. Generalidades de los datos

  1. ¿Qué son datos y metadatos?
  2. Datos (No, Semi, Multi) Estructurados
  3. Tipos de datos y formatos
  4. Técnicas de tratamiento de datos
  5. ETL (Extract Transform Load)

III Módulo. Almacenamiento de datos y NoSQL

  1. Introducción al NoSQL-Llave-valor
    -Documentos
    -Columna
    -Grafos
  2. Técnicas de modelado
  3. Generalidades de MongoDB

IV Módulo. Conceptos fundamentales para el procesamiento masivo de datos

  1. ¿Qué es procesamiento masivo?
  2. Tipos de procesamiento
  3. Metodologías para optimizar el procesamiento
  4. Herramientas de procesamiento utilizadas
  5. Ecosistema Hadoop y fundamentos de HDFS

V Módulo. Estrategia y business analytics

    1. Conceptualización de estrategia
    2. Construcción de business casi detallado
    3. Visualización avanzada de datos y taller de decisiones estratégicas
    4. Aplicaciones de business analytics:

-Marketing
-Supply chain
-Credit scoring
-Revenue management

VI Módulo. Modelos predictivos

  1. Fundamentos de R
  2. Técnicas de definición de modelos predictivos
  3. Análisis de regresión
  4. Learn forecasting
  5. Inferencia causal

El diplomado inicia con un proceso de concientización y desmitificación, paralelo con apropiación de los conocimientos y conceptos básicos necesarios para afrontar el proceso. La dinámica del diplomado es totalmente teórica-práctica, el estudiante estará expuesto a múltiples tecnologías y metodologías utilizadas en las organizaciones y en la industria en general, exploradas a través de prácticas utilizadas para cada módulo.

Para este diplomado se utilizará la metodología flipped-learning, la cual consiste en fortalecer la parte teórica por medio de material de apoyo previamente proporcionado y explorado por estudiante, el cual se encargará de explorarlo por métodos autónomos y en las sesiones de trabajo acompañado se desarrollará la exploración de casos prácticos que afianzarán los temas teóricos desarrollados.

Diego Alberto Rincón

Ingeniero de Sistemas con Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación, cuenta con Especialización en Data Science Jhon Hopkins University, más de 10 años de experiencia profesional en proyectos de tecnología, ex Gerente de TICs de Corporación RENATA, ex Director de Arquitectura y Tecnologías del Centro de Excelencia de Big Data y Data Analytics (Alianza CAOBA), catedrático de la Pontificia Universidad Javeriana, profesor de planta de la Universidad Católica de Colombia, Instructor Certificado Big Data Scientist (B90.06) y Big Data Engineer (B90.09).

John Alexander Velandia

Ingeniero de Sistemas con Maestría en Tecnologías de la Información de la Universidad de Stuttgart, Alemania. Cuenta con xperiencia en docencia académica aplicando diferentes modelos pedagógicos con el fin de facilitar el aprendizaje de los estudiantes en el aula de clase.

Experiencia en investigación focalizado en temas como arquitecturas empresariales, ciencias de datos e integración de sistemas de información, tales como REST, SOA y microservicios. Certificación presencial en Oracle, Bickenhall College, Londres UK.

Holman Diego Bolívar

Ingeniero de Sistemas, DEA en Informática y Doctor en Ingeniería de Software por la Universidad Pontificia de Salamanca. Investigador asociado de Colciencias, professional member of Association for Computing Machinery, director del grupo de investigación en Software Inteligente y Convergencia Tecnológica GISIC.

Experiencia profesional en proyectos de tecnología, catedrático de la Pontificia Universidad Javeriana, Universidad del Rosario y Universidad Internacional de La Rioja. Experiencia en aplicación de las ciencias de la computación al sector salud, educación y de marketing.

solicita información de nuestros programas

×
La Universidad Católica de Colombia, podrá cancelar o posponer la realización del evento cuando no haya el número mínimo de participantes matriculados para su realización y solo en estos casos se aprobaría la devolución del pago de matriculas.

La Constancia de Asistencia o Certificado, según el caso, se otorgará al estudiante toda vez que su inasistencia no sea igual o superior al 20% de la totalidad de las sesiones de trabajo, de la actividad académica impartida.

Coordinación de Educación Continuada

Diagonal 46 # 15B-18, Casa Extensión
Teléfono: (571) 327 7300 exts. 3292, 1089 y 1090
educacion_continuada@ucatolica.edu.co

Diplomado en Big Data & Business Analytics

 

El crecimiento exponencial de datos en la última década requiere de un uso eficiente de los mismos por parte de las organizaciones. Los datos no estructurados pueden llegar al 80% de la información que se genera en una empresa, dificultando su análisis y requiriendo una inversión de gran cantidad de tiempo. Big Data como coalescencia de varias tendencias tecnológicas para capturar, gestionar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos iguales o superiores a los terabytes, generados a gran velocidad y en variadas fuentes de información a nivel estructurado y no estructurado como redes sociales, video, audio, texto entre otros, facilita la integración y análisis de datos de las organizaciones, generando valor y mayor eficacia en la toma de decisiones.

De acuerdo a McKinsey Global Institute en Estados Unidos se necesitarán 190.000 profesionales con habilidades analíticas y 1,5 millones de managers y analistas con know-how en tecnologías big data.

Debido a lo anterior y al dinamismo de las organizaciones es necesario la adquisición de nuevas metodologías y técnicas por parte de los profesionales de las organizaciones del sector productivo.

En este diplomado el profesional tendrá, no solo una visión del proceso completo desde una perspectiva productiva, sino que obtendrá las habilidades necesarias para afrontar dichos procesos y el manejo de las herramientas y metodologías necesarias para participar de proyectos de Big Data y Business Analytics.

Objetivo General

Capacitar a profesionales e interesados en Big Data, Data Science y Business Analytics  en los conceptos, tecnologías y procesos de la generación de información masiva y el uso de técnicas de analítica para la toma de decisiones

Objetivos Específicos

  • Familiarizar al estudiante con los conceptos y tecnologías asociadas a Big Data, Data Science y Business Analytics.
  • Apropiar al estudiante del proceso total de generación de información masiva.
  • Apropiar al estudiante de técnicas de analítica de datos en la toma de decisiones.
  • Comprender el uso de técnicas de visualización de información masiva.

Lugar:

Universidad Católica de Colombia

Modalidad

Semipresencial

Dirigido a:

Matemáticos, estadísticos, economistas, ingenieros industriales, ingenieros de sistemas, profesionales con intereses relacionados.

Duración:

60 horas presenciales y 20 horas en acompañamiento tutorial

Franjas de estudio:

Viernes  6:00 pm a 10:00 pm y Sábados de 8:00 am a 12:00 m

Fecha límite de inscripción:

09 de mayo de 2019

Inicio:

10 de mayo de 2019

Finalización:

28 de junio de 2019

Inversión

$ 2.200.000

Descuento

Para nuestra comunidad educativa:

15% egresados y estudiantes (posgrado y pregrado) y 10% docentes y administrativos.

Otros descuentos:

Comunicarse con la Coordinación de Educación Continuada.

I Módulo. Introducción a Big Data

  1. Conceptos de tecnología (Cloud, IoT)
  2. ¿Qué es Big Data?
  3. Las Vs de Big Data Básicas y Adicionales
  4. Tipos análisis y analítica
  5. Tipos de procesamiento de datos (operativo y transaccional)

II Módulo. Generalidades de los datos

  1. ¿Qué son datos y metadatos?
  2. Datos (No, Semi, Multi) Estructurados
  3. Tipos de datos y formatos
  4. Técnicas de tratamiento de datos
  5. ETL (Extract Transform Load)

III Módulo. Almacenamiento de datos y NoSQL

  1. Introducción al NoSQL-Llave-valor
    -Documentos
    -Columna
    -Grafos
  2. Técnicas de modelado
  3. Generalidades de MongoDB

IV Módulo. Conceptos fundamentales para el procesamiento masivo de datos

  1. ¿Qué es procesamiento masivo?
  2. Tipos de procesamiento
  3. Metodologías para optimizar el procesamiento
  4. Herramientas de procesamiento utilizadas
  5. Ecosistema Hadoop y fundamentos de HDFS

V Módulo. Estrategia y business analytics

    1. Conceptualización de estrategia
    2. Construcción de business casi detallado
    3. Visualización avanzada de datos y taller de decisiones estratégicas
    4. Aplicaciones de business analytics:

-Marketing
-Supply chain
-Credit scoring
-Revenue management

VI Módulo. Modelos predictivos

  1. Fundamentos de R
  2. Técnicas de definición de modelos predictivos
  3. Análisis de regresión
  4. Learn forecasting
  5. Inferencia causal

El diplomado inicia con un proceso de concientización y desmitificación, paralelo con apropiación de los conocimientos y conceptos básicos necesarios para afrontar el proceso. La dinámica del diplomado es totalmente teórica-práctica, el estudiante estará expuesto a múltiples tecnologías y metodologías utilizadas en las organizaciones y en la industria en general, exploradas a través de prácticas utilizadas para cada módulo.

Para este diplomado se utilizará la metodología flipped-learning, la cual consiste en fortalecer la parte teórica por medio de material de apoyo previamente proporcionado y explorado por estudiante, el cual se encargará de explorarlo por métodos autónomos y en las sesiones de trabajo acompañado se desarrollará la exploración de casos prácticos que afianzarán los temas teóricos desarrollados.

Diego Alberto Rincón

Ingeniero de Sistemas con Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación, cuenta con Especialización en Data Science Jhon Hopkins University, más de 10 años de experiencia profesional en proyectos de tecnología, ex Gerente de TICs de Corporación RENATA, ex Director de Arquitectura y Tecnologías del Centro de Excelencia de Big Data y Data Analytics (Alianza CAOBA), catedrático de la Pontificia Universidad Javeriana, profesor de planta de la Universidad Católica de Colombia, Instructor Certificado Big Data Scientist (B90.06) y Big Data Engineer (B90.09).

John Alexander Velandia

Ingeniero de Sistemas con Maestría en Tecnologías de la Información de la Universidad de Stuttgart, Alemania. Cuenta con xperiencia en docencia académica aplicando diferentes modelos pedagógicos con el fin de facilitar el aprendizaje de los estudiantes en el aula de clase.

Experiencia en investigación focalizado en temas como arquitecturas empresariales, ciencias de datos e integración de sistemas de información, tales como REST, SOA y microservicios. Certificación presencial en Oracle, Bickenhall College, Londres UK.

Holman Diego Bolívar

Ingeniero de Sistemas, DEA en Informática y Doctor en Ingeniería de Software por la Universidad Pontificia de Salamanca. Investigador asociado de Colciencias, professional member of Association for Computing Machinery, director del grupo de investigación en Software Inteligente y Convergencia Tecnológica GISIC.

Experiencia profesional en proyectos de tecnología, catedrático de la Pontificia Universidad Javeriana, Universidad del Rosario y Universidad Internacional de La Rioja. Experiencia en aplicación de las ciencias de la computación al sector salud, educación y de marketing.

solicita información de nuestros programas

×
La Universidad Católica de Colombia, podrá cancelar o posponer la realización del evento cuando no haya el número mínimo de participantes matriculados para su realización y solo en estos casos se aprobaría la devolución del pago de matriculas.

La Constancia de Asistencia o Certificado, según el caso, se otorgará al estudiante toda vez que su inasistencia no sea igual o superior al 20% de la totalidad de las sesiones de trabajo, de la actividad académica impartida.

Coordinación de Educación Continuada

Diagonal 46 # 15B-18, Casa Extensión
Teléfono: (571) 327 7300 exts. 3292, 1089 y 1090
educacion_continuada@ucatolica.edu.co