Diplomado Ejecutivo en inteligencia de negocios

Mauricio Arriagada Benítez

Doctor en Ciencia de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile – Chile, Master en Ciencias de la Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile – Chile, Ingeniero Civil en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá – Chile. Master in Computer Science, University of Northern Iowa – USA. Master en Ingeniería de Software, Universidad de Tarapacá – Chile. Director Magister en Procesamiento y Gestión de Información (MPGI) UC.

Cristián Rodríguez

Ingeniero Civil de Industrias UC con Mención en Tecnologías de la Información, Profesor Diplomado Inteligencia de Negocio, Profesor Magíster en Tecnologías de la Información y Gestión - Escuela de Ingeniería UC. Cofundador en Archetype, empresa consultora fundada el año 2016 y especializada en el área de Inteligencia de Negocios, Análisis de Negocios y Gestión Estratégica con Inteligencia de Negocios (Enterprise Performance Management).

Patricio Cofré, MSc.

Ingeniero Civil de industrias UC con con Mención en Tecnologías de la Información, Profesor Instructor Adjunto Departamento de Ciencia de la Computación - Escuela de Ingeniería UC, y Master of Engineering Management, Northwestern University. CEO at MetricArts, empresa consultora fundada el año 2007 y especializada en las áreas de Inteligencia de Negocios y Análisis de Negocios.

Marco Ramírez

Ingeniero Civil Industrial en Computación de la Pontifica Universidad Católica de Chile, Profesor de Diplomado en Inteligencia de Negocios UC. Project Manager at MetricArts, empresa consultora fundada el año 2007 y especializada en las áreas de Inteligencia de Negocios y Análisis de Negocios.

* 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.

La Inteligencia de Negocios está cobrando cada vez más importancia para la toma de decisiones dentro de una organización. Desde una primera etapa en que ya demostró su valor para apoyar el proceso de toma de decisiones de alto nivel, entregando datos duros y dashboards con información gráfica sintetizada orientada a los altos ejecutivos, pasa ahora a una nueva Inteligencia de Negocios que no se limita a ayuda a entender lo que está sucediendo, sino que apunta a predecir lo que puede suceder e incluso a sugerir cursos de acción a seguir.

Este diplomado entrega conocimientos teóricos y prácticos para entender cabalmente las oportunidades y desafíos que existen en Inteligencia de Negocios, conocer los elementos de la infraestructura tecnológica necesaria, poder manejar un proyecto de Inteligencia de Negocios, entender los aspectos relacionados con gobernanza de los datos y finalmente conocer los aspectos técnicos relacionados con minería de datos y aprendizaje de máquina sobre los que descansa la mayor parte de las herramientas modernas.

El formato de este Diplomado es 100% en línea y se estructura sobre 4 cursos que utilizan 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 utilizada.

• Se recomienda estar en posesión de un grado académico o de un título profesional Universitario.
• Se recomienda experiencia laboral de 2 años en áreas afines

• Analizar las oportunidades y desafíos asociados a la Inteligencia de Negocios y a su evolución a través del tiempo hasta llegar a la era de la Big Data actual. 
• Liderar proyectos de Inteligencia de Negocios, sugiriendo esquemas de gobernanza de datos.

• La modalidad de capacitación es e-learning asincrónica, por lo que los participantes accederán a una plataforma educativa virtual (LMS). Las actividades se desarrollan en forma remota, lo que permite entregar flexibilidad en los horarios, de manera que cada participante pueda distribuir su tiempo y ser autónomo en su proceso de aprendizaje. No obstante, el proceso de enseñanza-aprendizaje se acompañará con un tutor, quien tendrá un rol de mediador y facilitador, ofreciendo apoyo a los participantes en aspectos técnicos y también administrativos durante la actividad de capacitación.
• Respecto a las estrategias de enseñanza - aprendizaje, se utilizarán videoclases, screencast y clases interactivas para la presentación de contenidos y actividades de aplicación que serán desarrolladas a partir de cuestionarios y tareas, dirigidas a que los participantes resuelvan problemas/situaciones aplicando los conocimientos aprendidos y comprobar la comprensión de los contenidos a través de test automáticos.
• Respecto a las evaluaciones, el curso contempla tres pruebas online organizadas en cuestionarios con preguntas de opción múltiple, cuyo propósito es medir el nivel de aprendizaje logrado en cada una de las clases, y 3 entregas prácticas o miniproyectos de aplicación.
• Los participantes también contarán con foros abiertos de consulta, como apoyo a su proceso de aprendizaje, donde podrán interactuar con sus pares y tutor.
• Al inicio del curso se contará con una clase sincrónica en formato streaming, en que el jefe de programa o un profesor del programa, introducirán a los alumnos en las materias a abordar.

Nombre del curso: Presente y Futuro de la Inteligencia de Negocios

Nombre en inglés: Business Intelligence, Present and Future

Horas cronológicas: 35; Créditos: 5 créditos

Resultados de Aprendizaje

1. Comprender las características de una plataforma moderna de análisis de datos y los desafíos de la forma actual de hacer Inteligencia de Negocios.
2. Utilizar los principios de agilidad aplicados a los proyectos de Inteligencia de Negocios.
3. Identificar los principios y roles básicos asociados al Gobierno de Datos.
4. Comprender la importancia del pensamiento analítico basado en los datos.
5. Describir las características e importancia del rol de Traductor Analítico capaz de lleva un problema del negocio al lenguaje de los científicos de datos.

Contenidos:

• Estado actual de la inteligencia de negocios.
• Plataforma Moderna de Análisis de Datos.
• Centralización vs Descentralización.
• Desafíos de la Inteligencia de Negocios actual.
• El rol de la Agilidad en la Inteligencia de Negocios.
• Principios de Gobierno de Datos.
• Roles asociados al Gobierno de Datos.
• Introducción a la Calidad de Datos.
• El pensamiento analítico como base de la creación de valor a partir de los datos.
• El nuevo rol del Traductor Analítico.
• Uniendo Todo: Inteligencia de Negocios para una nueva década.

Evaluación de los aprendizajes:

• Tres pruebas on-line, todas de igual ponderación   (40% en total)
• Tres actividades de aplicación, la tercera con doble ponderación   (60% en total)

Nombre del curso: Infraestructura para la Inteligencia de Negocios

Nombre en inglés: Infrastructure for Business Intelligence

Horas cronológicas: 35; Créditos: 5 créditos

*Prerrequisito: curso Presente y futuro de la inteligencia de negocios

Resultados de Aprendizaje

1. Reconocer los principales componentes con que debe contar una infraestructura de Inteligencia de Negocios.
2. Diseñar arquitecturas de alto nivel en proyectos relacionados a Inteligencia de Negocios
3. Seleccionar la infraestructura adecuada en distintos escenarios de aplicación de Inteligencia de Negocios.

Contenidos:

• Introducción a una Arquitectura Sustentable de Inteligencia de Negocios
• Bases de Datos, almacenes de datos (DW) y lagos de datos
• Manejo de "Big Data"
• Herramientas clásicas de Inteligencia de Negocios
• Servicios en la nube
• Mercados de Inteligencia de Negocios según Gartner y Forrester
• Principales Oferentes de Soluciones de Inteligencia de Negocios
• Ejercicio práctico de profundización crítica en los mercados y oferentes

Evaluación de los aprendizajes:

• Tres pruebas on-line, todas de igual ponderación   (40% en total)
• Tres actividades de aplicación, la tercera con doble ponderación   (60% en total)

Nombre del curso: Gestión de Proyectos y Gobernanza de Inteligencia de Negocios

Nombre en inglés: Project Management and Governance of Business Intelligence

Horas cronológicas: 35; Créditos: 5 créditos

Resultados de Aprendizaje

1. Comprender los actuales modelos de Gobierno de Datos y las tendencias futuras.
2. Liderar el desarrollo de un proyecto de Inteligencia de Negocios en cualquier empresa u organización.
3. Conocer experiencias prácticas de compañías locales o multinacionales que han implementado modelos proyectos de Inteligencia de Negocios.

Contenidos:

• Introducción al Gobierno de Inteligencia de Negocios (BI Governance)
• Introducción y conceptos asociados al Gobierno de Datos (Data Governance)
• Organismos, roles y responsabilidades
• Ciclo de Vida de Inteligencia de Negocios
• Gobierno aplicado en arquitecturas modernas
• Relación con otras áreas y disciplinas
• Principios del PMBoK para el desarrollo de proyectos.
• Metodología clásica de gestión de proyectos de Inteligencia de Negocios.
• Metodología moderna de gestión de proyectos de Inteligencia de Negocios.
• Estudio de casos de proyectos de Inteligencia de Negocios.

Evaluación de los aprendizajes:

• Tres pruebas on-line, todas de igual ponderación   (40% en total)
• Tres actividades de aplicación, la tercera con doble ponderación   (60% en total)

Nombre del curso: Introducción a Minería de Datos y Machine Learning

Nombre en inglés: Introduction to Data Mining and Machine Learning

Horas cronológicas: 35; Créditos: 5 créditos

*Prerrequisito: curso Gestión de proyectos y gobernanza de inteligencia de negocios

Resultados de Aprendizaje

1. Conocer y comprender las principales teorías y prácticas de la emergente área de Minería de Datos
2. Aplicar reglas de asociación para encontrar relaciones en un set de transacciones.
3. Desarrollar soluciones a problemas reales de Big Data y ciencia de datos que involucren la necesidad de técnicas de Minería de Datos como árboles de decisión y clustering.
4. Implementar soluciones usando herramientas de software de Minería de Datos aplicándolas en datos reales.

Contenidos:

• Conceptos fundamentales de Minería de Datos
• Preparación de datos y reducción de información
• Reglas de Asociación
• Algoritmos de Clasificación
• Algoritmos de Clustering y medidas de similaridad
• Selección de modelos e introducción a Machine Learning

Evaluación de los aprendizajes:

• Tres pruebas on-line, todas de igual ponderación   (40% en total)
• Tres actividades de aplicación, la tercera con doble ponderación   (60% en total)

La nota final del Diplomado se obtendrá a través del promedio aritmético de las notas de los 4 cursos. Se requiere aprobar cada uno de los cursos en forma separada.

• Curso: Presente y Futuro de la Inteligencia de Negocios:   25%
• Curso: Introducción a Minería de Datos y Machine Learning:   25%
• Curso: Gobierno y Gestión de Proyectos de Inteligencia de Negocios:   25%
• Curso: Infraestructura para la Inteligencia de Negocios:    25%

Los alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los criterios que establezca la unidad académica:

• Calificación mínima de todos los cursos 4,0 en su promedio ponderado.

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.

Para aprobar los programas de diplomados se requiere la aprobación de todos los cursos que lo conforman y en el caso que corresponda, de la evaluación final integrativa.

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.

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo: 

• Fotocopia Carnet de Identidad.
• Fotocopia simple del Certificado de Título 
• Curriculum Vitae actualizado.

El postulante será contactado, para asistir a una entrevista personal (si corresponde) con el Jefe de Programa del Diplomado o su Coordinadora Académica. Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir al correo programas@ing.puc.cl.

VACANTES: 40

INFORMACIONES RELEVANTES

Con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria y la asistencia adecuada al inicio y durante las clases para personas con discapacidad: Física o motriz, Sensorial (Visual o auditiva) u otra, los invitamos a informarlo. 

• El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.
• No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula.