Educación Continua
El Big Data y sus aplicaciones poseen un potencial de impacto muy alto en las organizaciones. El presente curso tiene por objeto explicar qué es el Big Data, cuál es su aporte de valor dentro de una organización y cómo se puede aprovechar este valor en proyectos concretos desarrollados dentro de la misma.
El propósito de este curso es entregar al alumno los conocimientos básicos que necesita para comprender qué es el Big Data, cuál es su valor en una organización y cómo puede ésta aprovechar dicho valor. Durante el curso, el estudiante aprenderá los conceptos básicos relacionados al Big Data, las herramientas que utiliza, el potencial de creación de valor que tiene, la preparación necesaria dentro de la organización para explotar dicho potencial, y cómo evaluar su impacto económico.
Una vez concluido el curso, el estudiante tendrá una visión con altura de miras respecto a la aplicabilidad y el valor del Big Data dentro de las organizaciones, y podrá evaluar la pertinencia, requerimientos y preparación necesaria para llevar a cabo satisfactoriamente proyectos de Big Data.
La metodología de enseñanza y aprendizaje para este curso online consiste en técnicas metodológicas activas, donde el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual provista para el curso.
Personas que están a cargo de tomar decisiones y que observan potenciales beneficios en el uso de tecnologías relacionadas a Big Data, quienes buscan incrementar significativamente las ventajas competitivas en su organización. En particular, el curso está orientado a un amplio rango de profesionales en áreas de gestión, finanzas, comercial, marketing en múltiples sectores desde salud hasta banca.
Profesional universitario, licenciado o egresado de instituto profesional con dominio básico de Excel y manejo de internet a nivel usuario.
- Comprender en qué consiste y cuál es el valor del Big Data dentro de una organización.
- Formular y evaluar proyectos de aplicación de Big Data en una organización.
Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:
- Comprender de manera general qué es Big Data y cuáles son sus herramientas.
- Desarrollar estrategias para capturar y crear valor desde el Big Data.
- Estructurar los principales elementos en la realización de proyectos de Big Data.
- Entender las herramientas utilizadas y las diferentes alternativas de arquitectura y software.
- Comprender los perfiles profesionales necesario, sus habilidades y formas de administrar proyectos digitales.
- Conocer casos de uso en diferentes negocios y estimar el impacto económico para la empresa
Contenidos:
- Introducción general al Big Data en una compañía u organización.
- ¿Qué es?
- ¿Que no es?
- ¿Quién está a cargo?
- ¿Qué debería hacer como Chief Data & Analytics Officer en mis primeros 90 días?
- Cómo evaluar la aplicabilidad en la empresa, tipos de problemas de negocios, datos disponibles, ejemplos de caso de uso, armado de un caso de negocio.
- ¿Qué proyectos son de interés?
- ¿Cuáles son los posibles?
- ¿Cómo se financian estos proyectos?
- Data Science usando Big Data como deporte de equipo. Roles y funciones.
- ¿Cómo se arma un equipo de Data Science?
- Roles y responsabilidades.
- Habilidades necesarias.
- Estrategia de Crecimiento.
- Administración de Proyectos Digitales.
- Agile
- Herramientas de Big Data – Arquitectura.
- ¿Con qué herramientas se cuenta?
- Diferentes arquitecturas de Big Data: On premise, Cloud, Híbridos.
- Gobierno del Dato.
- ¿Cómo se gobiernan los datos?
- ¿Cómo se protege la privacidad del Dato y la Seguridad?
- ¿Son los datos suficientes y representativos?
- Modelos Analíticos y herramientas.
- ¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de machine learning?
- Herramientas: extracción de datos, entrenamiento de modelos, visualización.
- ¿Cómo es el paso a Producción?
- Ejemplos de Casos de Uso, nuevas tendencias.
- Armado de una evaluación económica de un caso de uso.
Metodología de enseñanza y aprendizaje:
En cada curso se desplegarán semanalmente las clases, contenidos, actividades y evaluaciones. Las clases se estructuran bajo una lógica de diseño instruccional centrada en el estudiante, que contribuye a la motivación y facilita su aprendizaje. Se busca que estén siempre presente tres elementos: contenido, evaluación y reflexión. El componente de reflexión es clave para generar comunidades de aprendizaje activas que permitan compartir experiencias
En el caso del contenido, este se organiza a través de recursos interactivos que integran videos, esquemas, artículos, lecturas complementarias y preguntas formativas, todos dispuestos para facilitar el aprendizaje de los estudiantes
En cuanto a las estrategias de evaluación, estas se organizan en cuestionarios con preguntas de opción múltiple, cuyo propósito es medir el nivel de aprendizaje logrado en cada una de las clases. Complementariamente, se dispone de foros en donde se evaluará tanto la participación como la calidad de dicha participación, brindando de esta forma al estudiante la oportunidad de intercambiar y fundamentar sus opiniones respecto a temas de actualidad asociados al contenido. Finalmente, el curso contempla la entrega de un trabajo, el que debe ser desarrollado a lo largo del curso, en donde se espera que el estudiante tenga la oportunidad de aplicar los conocimientos adquiridos y un examen final.
Cada curso cuenta con tutores de contenidos cuya función es dar respuesta a todas las preguntas sobre la materia tratada, ya sea directamente, o bien, sirviendo de puente con el profesor responsable del curso.
Cada curso además cuenta con una clase en vivo donde los alumnos podrán reforzar y resolver dudas. La asistencia a dicha clase es obligatoria y los alumnos podrán participar mediante streaming o asistiendo presencialmente en los lugares y horarios de realización que defina la Clase Ejecutiva.
Para consultas técnicas (soporte técnico) o administrativas (coordinación asuntos estudiantiles) los alumnos pueden contactarse con la clase ejecutiva escribiendo mediante el formulario de “contacto Coordinación” dispuesto en el curso, el email alumnosuc@claseejecutiva.cl o llamando al número (+562) 2840 0821 en horario hábil (lunes a viernes de 9:00 a 18:00)
Evaluación de los Aprendizajes:
- Controles (15%).
- Foros de discusión (20%).
- Trabajo grupal (25%).
- Test on-line o presencial (40%).
JEFE DE PROGRAMA
DOMAGOJ VRGOC
Profesor Asistente del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional de la Pontificia Universidad Católica. Doctor en Computación de la Universidad de Edimburgo, Reino Unido. Sus áreas de interés son manejo de datos, la Web Semántica y Teoría de Computación. Su tesis de doctorado fue destacada por la British Computing Society como una de las mejores de su generación. Es autor de más de 30 papers técnicos y ha sido parte de los comités de programas de las conferencias más importantes en bases de datos, la Web, e Inteligencia Artificial, como ACM PODS, ICDT, WWW, ISWC, IJCAI, entre otros.
EQUIPO DOCENTE
CLAUDIO MORCHÓN
Master en Ingeniería Matemática, especialidad en Ciencias y Técnicas Estadísticas e Investigación Operativa, Universidad Carlos III de Madrid. Contador Público y Master en Finanzas, Universidad de San Andrés.
* EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de remplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa.
Los alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los criterios que establezca la unidad académica:
a) Calificación mínima de 4.0 en su promedio ponderado y
b) 75% de asistencia o cifra superior a las sesiones presenciales.
En el caso de los programas en modalidad en línea, los estudiantes tendrán que cumplir con la calificación mínima de 4.0 y con los requisitos establecidos para cada programa.
*En los programas con evaluaciones sumativas, solo se puede entregar certificado de aprobación.
Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.
El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.
- Fan, J., Han, F., Liu, H. (2014) Challenges of Big Data analysis. Natl. Sci. Rev. 1: 293–314.
- Vardeman, S. (1994) Statistics for Engineering Problem Solving. PWS Publishing Co.
Las personas interesadas deberán enviar los documentos que se detallan más abajo al correo programas@ing.puc.cl.
- Fotocopia Carnet de Identidad.
- Fotocopia simple del Certificado de Título o del Título.
El postular no asegura el cupo, una vez aceptado en el programa, se debe cancelar o documentar el valor, para estar matriculado.
VACANTES: 60
“No se tramitarán postulaciones incompletas”.
El Programa se reserva el derecho de suspender la realización del diplomado si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero en un plazo aproximado de 10 días hábiles.
A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del total del arancel.
