Diplomatura en Business Intelligence

3 y 6 cuotas sin interés
Obtén las herramientas para aplicar Business Intelligence. Incorpora la inteligencia de negocios, clusters, datos para la toma de decisiones

Presentación

Desde los primeros sistemas de soporte a las decisiones (DSS), data warehouses y sistemas de información ejecutiva se persigue el uso de datos para facilitar la toma de decisiones. La Inteligencia de Negocio o Business Intelligence (BI) es la capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados para orientar las acciones de la organización hacia una meta deseada. Mediante las herramientas y técnicas de ETL (extraer, transformar y cargar) se extraen los datos de distintas fuentes y se depuran y preparan (homogeneización y limpieza) para una posterior carga en un repositorio de datos. A posteriori, la principal actividad de BI es la explotación de los datos de la mejor manera posible, creando información y soportando la toma de decisiones. En esta Diplomatura se preparara a los participantes para trabajar eficazmente dentro del sector de BI. Durante las 12 semanas de la formación integral y completa los participantes se familiarizaran con las herramientas conceptuales más empleadas en el campo y adquirirán criterios sobre su correcta aplicabilidad. La formación comprende también los conceptos más avanzados en la especialidad, como ser los temas de Redes Neuronales, Algoritmos genéticos, Text Mining, Speachto Text y BIG Data. Se trabaja también en mostrar cómo operan las principales herramientas comerciales (sistemas de información) con mayor penetración en el mercado del software así como también las de uso libre.

Video

Modalidad: A distancia

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100% a distancia
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Material descargable
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Acompañamiento de tutores
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En vivo o acceso a las grabaciones

Qué vas a aprender

Objetivo general

Aprendan a aplicar las herramientas conceptuales del oficio de BI a problemas simples e interpreten razonablemente los resultados obtenidos, así como estén en condiciones de utilizar las herramientas comerciales de mayor difusión en el mercado para implementar soluciones en las organizaciones.

Objetivos específicos

  • Las técnicas de Investigación Avanzadas (Speachto Text – Text Mining – Big Data).
  • Las técnicas de Investigación Avanzadas (Redes Neuronales – Algoritmos genéticos).
  • Los fundamentos de la Inteligencia de Negocios.

Temario

3 Modulos • 11 Unidades • Carga Horaria 96 horas
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Modulo 1: Introducción y Fundamentos de la Inteligencia de Negocios

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Unidad 1: Introducción

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Tema 1: Introducción a la Inteligencia de Negocios
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Tema 2: Niveles a los que opera la inteligencia de negocios
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Tema 3: Introducción a Data Warehouse
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Tema 4: Introducción a Data Mining
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Tema 5: Introducción a KnowledgeDiscovery
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Tema 6: Introducción a Herramientas OLAP y Tableros de comando
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Unidad 2: Tests básicos

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Tema 1: Repaso de conceptos de probabilidad y estadística
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Tema 2: Test de Hipótesis
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Tema 3: Correlaciones
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Unidad 3: Regresiones

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Tema 1: Regresión Lineal
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Tema 2: Regresión polinómica
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Tema 3: Regresión exponencial y logarítmica
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Tema 4: Regresión de dos variables
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Modulo 2: Técnicas de Investigación Avanzadas – Redes Neuronales – Algoritmos genéticos

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Unidad 1: "Clusters"

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Tema 1: Planteo teórico Algoritmos conocidos y disponibles
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Tema 2: El problema de la interpretación
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Tema 3: Ejercicios prácticos
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Unidad 2: Reglas de Asociación

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Tema 1: Planteo teórico
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Tema 2: Algoritmos conocidos y disponibles
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Tema 3: Votación de modelos
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Tema 4: Ejercicios prácticos
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Unidad 3: Redes Neuronales

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Tema 1: El perceptrón
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Tema 2: Redes de múltiples capas
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Tema 3: Memorias fantasmas, capacidad de memoria y olvido de patrones
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Tema 4: Ejercicios prácticos
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Unidad 4: Algoritmos genéticos

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Tema 1: Planteo teórico, tipo de problemas en los que resultan interesantes.
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Tema 2: El problema de la convergencia
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Tema 3: Ejercicios prácticos
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Modulo 3: Técnicas de Investigación Avanzadas 2 – Speachto Text – Text Mining – Big Data

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Unidad 1: Series temporales

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Tema 1: Introducción y ejemplos
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Tema 2: Clasificación de las series temporales
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Tema 3: Objetivos del análisis de series temporales
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Tema 4: Componentes
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Tema 5: Análisis descriptivo: Estimación de la tendencia. Estimación de la periodicidad. Desestacionalización
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Unidad 2: Método de Simulación de Montecarlo

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Tema 1: Descripción del método
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Tema 2: Cuando conviene utilizarlo
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Tema 3: El problema de la convergencia
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Tema 4: Ejercicios prácticos
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Unidad 3: "Speach to text" y "Text Mining"

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Tema 1: Conversión de voz a texto: Introducción. Algoritmos difundidos. Medición del éxito. Campos de aplicación. Ejercicio con una herramienta abierta
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Tema 2: Minería de textos: Introducción Algoritmos de extracción de datos. Extracción de entidade. Extracción de relaciones. Extracción no supervisada. Algoritmos de sumarización. Algoritmos de clusttering. Reducción de la dimensionalidad y construcción de semánticas.
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Unidad 4: "Big Data"

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Tema 1: ¿Qué es big data? Sistemas batch / Offline - Almacenamiento. HDFS. Flume. Sqoop.
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Tema 2: Sistemas batch / Offline - Procesamiento: Hadoop. Map Reduce. Hive. Pig.
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Tema 3: Sistemas batch / Offline - Analítica: Data analytics y machine learning con R
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Tema 4: Sistemas real time / Near real time: HBase. Cassandra. ElasticSearch. Neo4j. Storm.
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Tema 5: Sistemas mixtos: Hadoop+Cassandra. Hadoop+HBase. Hadoop+Solr. Hadoop+Splout SQL.

Destinatarios

El curso está dirigido a todos aquellos profesionales que quieran adquirir los fundamentos de la "Inteligencia de Negocios" (BI) ya sea para incorporarse en una posición de Analista de Business Intelligence como para mejorar sus posibilidades de crecimiento en este competitivo y creciente mercado.

Requisitos

Es conveniente que los participantes tengan un manejo general de las herramientas básicas informáticas (ofimática, carpetas, archivos, etc) así como los conceptos básicos de estadística descriptiva y probabilidad.
Los participantes se beneficiarán de su experiencia previa en uno o más de los siguientes campos: Marketing, Manejo de base de datos, Programación, Matemáticas
Ninguno de los conocimientos resulta, en principio, excluyente. La simultánea falta de experiencia en todos los campos mencionados hará más ardua al alumno la tarea de seguimiento del curso.

Equipo docente

Jesus Ignacio Matias Urteaga

Profesor

Completó la Licenciatura en Física en la UBA y trabajó en ese campo como investigador por cuatro años. Paulatinamente se fue reorientando a sistemas con foco en desarrollo de aplicaciones e inteligencia artificial. Trabajó durante 8 años Emergencias SA en diferentes posiciones gerenciales participando de varios proyectos de desarrollo ... Ver más
Jesús Ignacio Matías, Urteaga

Susana Isabel Sarmiento Reina

Profesor

Experiencia IG Consulting Freelance SAP BI Consultant 2019 - Present Universidad Tecnológica Nacional Indra Consultor Senior BI abril de 2016 - mayo de 2019 (3 años 2 meses) Kimberly-Clark Consultor Senior BI mayo de 2011 - febrero de 2016 (4 años 10 meses) Capgemini Team Leader 2005 - 2010 (5 años) Repsol Consultor SAP BW... Ver más

Alejo Martin Lazzati

Profesor

Quiero enfrentar nuevos desafíos, encontrar un lugar donde poder desarrollarme y crecer, proyectándome a largo plazo. Actualmente me encuentro en el fin de mi carrera universitaria, por lo tanto considero este un momento de encarar un nuevo proyecto.

Guillermo Garofalo

Profesor

Estudié el profesorado de historia en Consudec. Trabajo como preceptor. Por curiosidad me fui interesando en el mundo de la ciencia de datos desde la perspectiva de un educador. Participé en la publicación de un estudio sobre la predicción de la deserción en cursos virtuales y me invitaron a colaborar en el dictado de algunos cursos pa... Ver más
Guillermo, Garófalo

Ulises Martins

Coordinador

Ulises Martins es Ingeniero en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN). Posee un Postgrado en Ingeniería en Calidad (UTN), un Postgrado en Gestión Tecnológica (Universidad Austral) y las certificaciones Product Manager,Project Management Professional, Agile Certified Practitioner, Certified ScrumMaster, OKR Ce... Ver más
Ulises , Martins

Bibliografía del curso expand_more

Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan y Hinrich Schütze,
Trevor Hastie, Robert Tibshirani y Jerome Friedman. Springer,
Zhou Z. Three perspectives of Data Mining. Artificial Intelligence. Elsevier Science B.V. (2003)
Pyle D. Business Modeling and Data Mining. The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems. Morgan Kaufmann Publisher. (2003)
Hernández Orallo et al. Introducción a la Minería de Datos. Pearson Educación. (2004)
Han, J., & Kamber, M. Data mining: Concepts and techniques. Morgan Kaufmann. (2001)
Franco Jean Michel El Data Warehouse, El Data Mining. EDS Institut Prométhéus. Ed. F. Devolt (1998).
Fayyad, U., Piatetsky-Shiapiro, G., Smyth, P., & Uthurusamy, RAdvances in knowledge discovery and data mining. Menlo Park, CA: AAAI Press. . (1996).
Cannataro M & Comito C. A Data Mining Ontology for Grid Programming. In Proceedings of the 1st Grid Computing. Budapest, 20-24 May 2003
Bernstein A., Provost F. and Hill S.
Mitchell, T.M. Machine Learning (McGraw-Hill, 1997)
Anand Rajaraman, Jure Leskovec y Jeffrey D. Ullman,

Metodología de enseñanza-aprendizaje:

Toda la comunicación con los tutores la tendrás por medio de nuestro Campus Virtual, el cual está disponible las 24hs y donde encontrarás:

  • Foros de debate.
  • Consultas al tutor por medio de foros, salas de chat, mensajería interna.
  • Material de lectura obligatoria.
  • Contenidos complementarios.
  • Actividades y trabajos integradores individuales y/o grupales.
  • Clase en tiempo real, mínimo 1 encuentro cada 15 días, a través de Zoom.

Modalidad de evaluación y acreditación:

Estudiar de forma online te permitirá organizar tus horarios y actividades cotidianas en relación con la cursada, brindándote autonomía en el aprendizaje y permitiendo que puedas estudiar cuando y donde quieras.
La modalidad es 100% a distancia, cada uno de nuestros cursos cuenta con un Campus Virtual que incluye todo el material de estudio necesario y donde se llevan a cabo las actividades necesarias para comprender e incorporar los conocimientos esperados de los temas desarrollados.
Entre las actividades que se llevan a cabo en el Aula Virtual están:


  • Foros de discusión: Los docentes moderarán foros en los que se podrán presentar dudas y consultas y que también funcionarán como medio de debate para desarrollar conceptos del cursado.De igual forma los foros serán el principal espacio para la generación de retroalimentación entre los tutores y los alumnos, permitiendo así construir el conocimiento de manera grupal y aprender de las experiencias o visiones de los compañeros de cursado.
  • Consultas al docente:El Campus Virtual cuenta con un servicio de mensajería privada que permitirá al alumno comunicarse con el docente de manera personal.
  • Actividades: Se desarrollarán actividades individuales y/o grupales de aplicación práctica de los conocimientos adquiridos. Algunas de las actividades serán obligatorias y evaluativas mientras otras serán de presentación opcional, pero que servirán para mejorar el conocimiento adquirido. Todas las actividades se realizan de forma online
  • Clases virtuales en tiempo real: En forma periódica se realizarán clases en formato videoconferencia. Estas clases, guiadas por el tutor, servirán para ahondar y complementar los temas tratados en los módulos y foros de discusión.

Así enseñamos:

Material de estudio online

Material de estudio online

Te brindamos los apuntes, material de estudio y textos complementarios necesarios para tu aprendizaje. Todo el contenido es descargable para que puedas visualizarlo cuando y donde quieras.

Clases en tiempo real

Clases en tiempo real

Tendrás clases en tiempo real periódicamente para desarrollar y profundizar las unidades temáticas. Su participación no es obligatoria y quedan grabadas para que accedas a ellas en todo momento.

Foros de discusión con docentes y pares

Foros de discusión con docentes y pares

Desde el Centro de eLearning creemos que la retroalimentación entre compañeros y profesores es la mejor forma de aprender.

Seguimiento docente activo

Seguimiento docente activo

Para poder desarrollar correctamente tu aprendizaje contás con profesores a tu disposición para poder despejar cualquier duda o inquietud que tengas sobre el material de estudio y la cursada. Asimismo, tendrás disponible un servicio de mensajería directa con ellos, además de los foros de intercambio.

Campus virtual disponible 24hs del día

Campus virtual disponible 24hs del día

Nuestra plataforma te permite estudiar en el horario que te sea conveniente, disponible en todo momento.

Profesores especializados en elearning

Profesores especializados en elearning

Nuestros docentes están capacitados en educación a distancia y comparten la vocación de enseñar y mantenerse en constante actualización para brindar lecciones íntegras y de gran nivel académico.

Certificación Universitaria UTN B

Certificación Universitaria UTN BA

Nuestros certificados son extendidos en formato digital por el Centro de e-Learning de la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria de UTN FRBA. Contamos con un Sistema de Verificación de Certificados (SVC) a través del cual se pueden verificar los diplomas emitidos, tanto por parte de un alumno o un tercero que requiera validar el historial académico.

¡Somos UCAP!

¡Somos UCAP!

Estamos registrados como Unidad Capacitadora, es decir que los cursos que dictamos pueden canalizarse a través del Régimen de Crédito Fiscal para capacitación

¿Por qué elegirnos?

Especialistas en e-Learning

Especialistas en e-Learning

Aprendé con docentes experimentados en educación a distancia que se actualizan constantemente para dar clases con nivel académico de excelencia. Contamos con 17 años de trayectoria en educación online.

Seguimiento docente activo

Seguimiento docente activo

El equipo docente está a tu disposición para despejar dudas e inquietudes. ¿Preferís la comunicación one-to-one? Contás con un servicio de mensajería directa con los docentes, además de los foros de intercambio.

Campus Virtual 24/7

Campus Virtual 24/7

Nuestra plataforma no tiene restricciones y te permite estudiar en el horario más conveniente para vos. Además, te damos todo el material que necesitás para aprender en formato descargable.

Foros de intercambio

Foros de intercambio

Espacios de interacción con docentes y pares, especiales para potenciar el aprendizaje colaborativo a través de la comunicación, discusión y feedback proactivo.

Somos UCAP

Somos UCAP

Estamos registrados como Unidad Capacitadora. Todos los cursos que dictamos pueden canalizarse a través del Régimen de Crédito Fiscal para capacitación, que permite a las PyMES acceder a crédito fiscal para la capacitación de su personal.

Certificación

Diploma digital verificable a través del sistema de verificación de autenticidad.

UTN-BA

Certificados extendidos por la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria de Universidad Tecnológica Nacional Regional Buenos Aires.

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Preguntas Frecuentes

Es muy fácil:

  1. Hacé clic en el botón "Inscripción" en la página web de tu curso de interés. Si es la primera vez que estudiás con nosotros, creá tu usuario. Si ya tenés uno, iniciá sesión.
  2. La página te redireccionará al proceso de pago. Si tenés un cupón de descuento, ¡este es el momento de usarlo! Cargá su código en el botón “Tengo un cupón de descuento”.
  3. Luego de operación, el pago puede demorar entre 48 y 72hs en impactar en el sistema. ¡No te preocupes! Cuando se acredite te avisaremos vía correo electrónico. 

En caso que el curso seleccionado cuente con un proceso de admisión, deberás enviar la documentación requerida para ser admitido y luego efectuar la inscripción.

La inscripción de nuestros cursos se mantiene abierta hasta 7 días después de la fecha de inicio.
Seguí los pasos de inscripción y envianos el comprobante de pago a administracion@centrodeelearning.com para que te demos el acceso al aula y puedas comenzar a cursar.

Podés abonar a través de Mercado Pago con tarjeta de débito, crédito o en efectivo.
Si pagás con tarjetas de crédito podrás financiar el pago en 3 o 6 cuotas sin interés, dependiendo del curso.

El día de inicio de la cursada te enviaremos un correo electrónico para avisarte que el material ya está disponible en el Campus Virtual. ¡No te desesperes! El correo puede llegar entre las 10 y las 16hs.

A partir de ese momento vas a poder visualizar los contenidos de la primera unidad, el programa de estudio y el cronograma de clases.

Para asegurar la calidad de las clases, algunos cursos pueden tener cupos limitados. Dependiendo del curso, es posible que las vacantes se completen rápido.

¡No te preocupes! Nuestros cursos cuentan con varias fechas de inicio a lo largo del año para que nadie se quede con las ganas de estudiar y certificarse en el Centro de e-Learning UTN BA.