Diplomado Business Intelligence Analytics y Big Data | ¡Conoce todos los detalles sobre esta formación para Peruanos!

Acerca del Programa Business Intelligence Analytics y Big Data

En esta especialización, conocerás las tecnologías de Big Data que pueden gestionar y analizar grandes volúmenes en tiempo real y que sirven de complemento a las soluciones tradicionales de inteligencia de negocio que las han superado en sus capacidades técnicas de procesamiento.

El enfoque práctico y reflexivo de cada una de las sesiones virtuales en tiempo real, así como la participación de los alumnos en un entorno de aula interactivo moderado por el instructor; le permitirán explorar el contenido y aplicarlo para resolver contextos del mundo real, utilizando herramientas digitales para un aprendizaje significativo.

¿A quién está dirigido el Diplomado Business Intelligence Analytics y Big Data? 

La especialización está diseñada para cualquier persona que quiera adquirir una base sólida en la tecnología de procesamiento y análisis de datos.

Se trata de una formación ideal para los profesionales que quieran ampliar sus conocimientos sobre inteligencia empresarial, analítica y big data; así como para los recién licenciados que quieran ampliar sus oportunidades profesionales.

Perfil del participante

  • Profesionales sin experiencia en el desarrollo de modelos de Machine Learning o que están iniciando su carrera en este campo.
  • Profesionales que trabajan en campos relacionados con la inteligencia empresarial, la informática, el marketing, la planificación, la analítica y el análisis de datos.
  • Profesionales que busquen introducirse en el mundo del Big Data y la Ciencia de los Datos como oportunidad profesional.
  • Profesionales que deseen aprender la ciencia del análisis de datos.

Requisitos previos:

  • Conocimiento de algunos programas informáticos o estadísticos.
  • Preferiblemente que tenga conocimientos de programación básica.

Metodología y evaluación del Diplomado Business Intelligence Analytics y Big Data

La metodología del curso es teórico-práctica para proporcionar un marco conceptual y con un gran componente práctico: ejercicios y trabajos prácticos, seminarios para una mejor comprensión de los conceptos presentados.

Evaluación

A lo largo de la especialización, los participantes serán evaluados continuamente según los siguientes criterios:

  • Una nota mínima de aprobado de catorce (14) en el curso.
  • Asistencia a clase de siquiera el 80%.
  • Participación activa en las clases.
  • Presentación de talleres y trabajos en cada clase.
  • Realizar un examen final o un taller al final de cada módulo.
  • Presentación y exposición del trabajo final integrador.

Requisitos para ingresar al Diplomado Business Intelligence Analytics y Big Data

Para participar en la especialización, los candidatos deben cumplir los siguientes requisitos:

  • Con educación superior previa.
  • Prueba de graduación, una licenciatura o un título de especialista o un título universitario de 7º ciclo o superior.

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Inversión del Diplomado Business Intelligence Analytics y Big Data

Modalidad en línea: S/1200

Pago en efectivo: 50% de descuento en el pago de S/ 600 en efectivo.

Pago a plazos: 4 cuotas de S/ 300

Facilidades de pago: Los pagos pueden realizarse mediante un ingreso en cuenta corriente, una transferencia bancaria o una transferencia interbancaria.

Certificación del Programa Business Intelligence Analytics y Big Data

Luego de completar todos los módulos y el trabajo final integrador con un puntaje mínimo de 14; el participante recibe el Diploma de Culminación de la ESPECIALIZACIÓN EN ANALÍTICA DE INTELIGENCIA EMPRESARIAL Y BIG DATA en 180 horas académicas; firmado por el Decano de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Agraria La Molina.

Temario del Programa Business Intelligence Analytics y Big Data

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: Modelos de datos y Arquitectura BI.
  • Desarrollo de reportes y alternativas de optimización.
  • Despliegue y soporte a la solución.

Data Discovery 

  • Ambiente Data Discovery.
  • Implementación.
  • Operación.
  • Data Discovery y su conexión con Business Intelligence.
  • Data Discovery.

Taller de Business Intelligence 

  • Mejoramiento y Asesoramiento del Exposición de trabajo aplicativo Business Intelligence.
  • Exposición de trabajo aplicativo de Business Intelligence.

Analytics

Business Analytics

  • Fundamentos de Business Analytics.
  • Casos y Aplicaciones 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.
  • También Medidas de tendencia central.
  • Medidas de posición.
  • Medidas de dispersión.
  • Además regresión y correlación lineal.

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.
    Además Modelos de Clasificación: Árboles de Decisión.

Digital Analytics

  • Conceptos y fundamentos.
  • Métricas básicas.
  • Taller de Google Analytics.

Taller de Analytics 

  • Mejoramiento y revisión trabajo aplicativo de Business Analytics.
  • Exposición del trabajo aplicativo de Business Analytics.

Big Data

Big Data

  • Conceptos y terminologías.

Estrategía de adopción de Soluciones Big Data 

  • Requisitos Organizacionales.
  • Metodologías de Productos de Datos (Agile).

Ecosistema Big Data 

  • Fundamentos de Arquitectura.
  • Conceptos de almacenamiento:
  • HDFS, otros.
  • Conceptos de Procesamiento.
    Hadoop Arquitectura, y Batch Map Reduce.
    Real Time, Otros.
  • Tecnologías de Almacenamiento
    NoSQL.
  • Ecosistema Hadoop.
    Integración de Datos.
    Acceso de Datos (HIve, también Impala).

Taller Big Data

  • Conociendo componentes de Hadoop.
  • Ingesta de Datos en Hadoop
  • Visualización de Datos usando SQL.

Información de Contacto del Programa Business Intelligence Analytics y Big Data

Puede contactar a través de estos medios informes@dpcampus.com o al tlf. 922 5377067. Si deseas ampliar la información acerca de este programa deberás dirigirte a la página oficial.

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