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Acerca del programa:
Hoy en día, las organizaciones están siendo cada vez más dirigidas por los datos. La inteligencia de negocios permite incorporar el conocimiento que emana de los datos en el proceso de toma de decisiones estratégicas de las organizaciones y empresas. El Diplomado en Inteligencia de negocios prepara a los profesionales para convertirse en agentes que empujen y lideren esta transformación digital al interior de las organizaciones.
Dirigido a:
El Diplomado está orientado principalmente a profesionales como Ingenieros Civiles Industriales, Ingenieros Comerciales, Civiles Informáticos, Civiles Electrónicos, Civiles Eléctricos, Licenciados en Computación, y otros profesionales licenciados y/o con experiencia en áreas afines, que requieren conocimientos o habilidades en la materia.
Jefe de Programa
Jaime Navón Cohen
Equipo Docente
keyboard_arrow_downSergio Bocaz
Ingeniero Comercial con un MBA, especialista en proyectos de analítica avanzada, gobierno de datos e inteligencia de negocios con más de 20 años de experiencia en consultoría y asesoría a la industria. actualmente se desempeña como gerente en EY Consulting Chile.
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.
Vicente Domínguez
Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Ingeniero Civil de Computación Pontificia Universidad Católica de Chile. Proveedor independiente de consultorías sobre Machine Learning y Sistemas Recomendadores para empresas.
Cristián Hernández
Geógrafo de la Universidad de Chile. Dedicado a la ciencia espacial de datos y visualización de información desde hace una década tanto en startups, organizaciones sin fines de lucro y Gobierno en Latino América (Chile, Perú) y Europa (Londres, Berlin, Madrid).
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.
Pedro Valdebenito
Ingeniero Civil Industrial de la Universidad del Desarrollo con Master en Business Administration (MBA) en Warwick Business School. Experiencia desarrollando proyectos con Inteligencia de Negocios en Chile y Reino Unido.
Hernán Valdivieso
Magíster en Ciencias de la Ingeniería e Ingeniero Civil en Computación, UC. Profesor Instructor del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC. Su área principal de trabajo es la docencia y el desarrollo de técnicas de visualización.
* EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de reemplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa; y de asignar al docente que dicta el programa según disponibilidad de los profesores.
Descripción
keyboard_arrow_downLas organizaciones necesitan poder sacar partido de los grandes volúmenes de datos, generados por ellas o por otras fuentes, de tal manera de poder analizarla y traducir dicho análisis, no solo en mejoras de procesos internos o externos, sino en apoyar decisivamente en la toma de decisiones de nivel estratégico. El Diplomado en Inteligencia de Negocios (Business Intelligence), juega un rol importante como capacitador en la materia, preparando a los profesionales para desempeñarse agentes activos de este cambio ya sea liderando proyectos de Inteligencia de Negocios o ayudando a crear o a mejorar la gobernanza de datos.
La Inteligencia de Negocios está cobrando cada vez más importancia a la hora de tomar decisiones dentro de una organización, debido al marco de herramientas y metodologías que entrega para el manejo de información estratégica. Con este conocimiento, las organizaciones pueden agilizar y fortalecer sus decisiones, contando una visión más clara del comportamiento de los clientes y de la competencia.
El Diplomado se centrará en entregar conocimientos teóricos y prácticos sobre: infraestructura básica necesaria para poder crear un proyecto; planificación estratégica; minería de datos; gestión de proyectos; gobierno; y tendencias actuales, siempre desde el punto de vista de Inteligencia de Negocios. En la modalidad sincrónica (online – clases en vivo), se trabajará con clases streaming a través de la plataforma Zoom y el alumno contará además con un LMS o escritorio virtual de apoyo en donde podrá encontrar material de clases, acceso a clases grabadas, evaluaciones y otros.
Requisitos de Ingreso
keyboard_arrow_down- Licenciatura en ciencias de la ingeniería, título de ingeniería civil, u otro grado académico o título profesional universitario en una disciplina afín a la ingeniería, cuyo nivel sea al menos equivalente al necesario para obtener el grado de licenciado.
- Experiencia laboral de 2 años en al área o áreas afines.
Objetivos de Aprendizaje
keyboard_arrow_down- Gestionar proyectos de Inteligencia de Negocios que permitan la administración de información estratégica para la toma de decisiones en empresas y organizaciones.
- Crear la estructura de gobernanza de datos de la organización.
- Comprender el real potencial y las limitaciones de la Inteligencia de Negocios para el apoyo a las decisiones de nivel estratégico en la organización.
Desglose de cursos
keyboard_arrow_downCurso: Fundamentos, arquitectura e infraestructura de inteligencia de negocios.
keyboard_arrow_downDocente(s): Patricio Cofré y Marco Ramírez
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: Sin Prerrequisitos
Créditos: 3
Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24
Descripción del curso:
Este curso entrega el marco conceptual y los fundamentos asociados a la inteligencia de negocios. Las componentes fundamentales y la arquitectura de una solución de inteligencia de negocios. Para ello se llevan a cabo clases expositivas interactivas y se presentan casos. Los alumnos llevan a cabo trabajos prácticos que son discutidos en forma colectiva.
Resultados de aprendizaje
- Identificar las principales características de la Inteligencia de Negocios.
- Describir las necesidades organizacionales que han llevado al desarrollo de las herramientas y metodologías de Inteligencia de Negocios.
- Reconocer los principales componentes con que debe contar una infraestructura de Inteligencia de Negocios.
- Diseñar una arquitectura para Inteligencia de negocios en la organización.
Contenidos
- Conceptos básicos de Inteligencia de Negocios
- Problemáticas organizacionales de acceso y manejo de información, y su uso para la toma de decisiones
- Componentes de una solución de Inteligencia de Negocios: Data Warehouse, ETL, Visualización, Analítica
- Bases de Datos, almacenes de datos y lagos de datos
- Arquitecturas clásicas y modernas de Inteligencia de Negocios
- Plataformas para Big Data
- Servicios en la nube
Estrategias metodológicas:
- Exposiciones conceptuales y participativas apoyadas por presentaciones PowerPoint.
- Clases expositivas e interactivas, donde el profesor realizará un juego de preguntas a los alumnos, con el propósito de aprovechar la historia y experiencia de los participantes.
- Las actividades prácticas de análisis están ajustados a las necesidades e intereses de los participantes y sus empresas; éstas se realizarán en grupos conformados por 3 o 4 personas.
- Análisis colectivos de casos al finalizar las actividades prácticas.
- Revisión y discusión de lecturas, y casos escritos que serán proporcionados por los docentes.
Estrategias evaluativas:
- 2 actividades prácticas grupales 50%
- 2 controles escritos individuales 50%
Curso: Técnicas de minería de datos, aprendizaje de máquina y analítica de negocios
keyboard_arrow_downDocente(s): Vicente Domínguez
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: Sin Prerrequisitos
Créditos: 3
Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24
Descripción del curso:
Este curso comienza con los conceptos fundamentales de minería de datos y aprendizaje de máquina para luego concentrarse en las técnicas y algoritmos de aprendizaje que soportan los modelos. Se estudia tanto el modelamiento con objetivos descriptivos como predictivos y también la forma de evaluar dichos modelos. Las clases son expositivas y se presentan casos prácticos. Los alumnos llevan a cabo trabajos prácticos en grupos pequeños.
Resultados de aprendizaje
- Identificar las principales teorías y prácticas de la minería de datos.
- Distinguir los diferentes tipos de modelo de aprendizaje y algoritmos asociados con sus fortalezas y debilidades.
- Construir modelos a ser usados en minería de datos o aprendizaje de máquina.
- Desarrollar soluciones a problemas reales de Inteligencia de Negocios que involucren la necesidad de técnicas de Minería de Datos.
- Aplicar las mejores prácticas en metodologías y herramientas enfocadas al análisis de datos.
- Generar modelos analíticos que permitan apoyar distintas estrategias de negocio.
Contenidos:
- Conceptos fundamentales de minería de datos: proceso, modelos, clasificación, regresión
- Técnicas y algoritmos de aprendizaje no supervisado y su aplicación a la inteligencia de negocios
- Técnicas y algoritmos de aprendizaje supervisado y su aplicación a la inteligencia de negocios
- Selección y evaluación de modelos
- Origen y Evolución del concepto de Análisis de Negocios
- Estadística para Análisis de Negocios
- Modelamiento y Análisis Descriptivo
- Modelamiento y Análisis Predictivo
Estrategias metodológicas
- Exposiciones conceptuales y participativas apoyadas por presentaciones PowerPoint.
- Clases expositivas e interactivas, donde el profesor realizará un juego de preguntas a los alumnos, con el propósito de aprovechar la historia y experiencia de los participantes.
- Las actividades prácticas de análisis están ajustados a las necesidades e intereses de los participantes y sus empresas; éstas se realizarán en grupos conformados por 3 o 4 personas.
- Análisis colectivos de casos al finalizar las actividades prácticas.
- Revisión y discusión de lecturas, y casos escritos que serán proporcionados por los docentes.
Estrategias evaluativas:
- 6 talleres - 50%
- 1 examen individual - 50%
Curso: Visualización de datos
keyboard_arrow_downDocente(s): Hernán Valdivieso y Lukas Svicarovic
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: Sin Prerrequisitos
Créditos: 3
Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24
Descripción del curso:
Este curso entrega los conceptos fundamentales asociados a la visualización de datos y su aplicación en el marco de la inteligencia de negocios. A través de clases expositivas interactivas y trabajo práctico los alumnos adquieren las competencias para aplicar estos conceptos en forma efectiva en situaciones prácticas.
Resultados de aprendizaje
- Reconocer la motivación e importancia de la visualización de datos en la Inteligencia de Negocios.
- Aplicar los conceptos fundamentales de las técnicas de visualización, comunicación y diseño efectivo.
- Manejar técnicamente los principales programas de visualizaciones de datos.
- Explorar datos de manera gráfica en la organización.
- Implementar reportes y tableros de manera efectiva en para el determinado negocio.
Contenidos:
- Introducción: breve historia, disciplinas de comunicación gráfica e importancia de visualizar datos
- Condiciones necesarias para una visualización: datos y caso
- Objetivos de la visualización: contenido vs usuario, acceso, interacción y actualización
- Fuentes de información: sistemas transaccionales, sistemas web, datos públicos
- Preparación de datos: integridad, calidad, homologación
- Generalidades sobre tipos de datos: medidas, dimensiones
- Atributos a usar en una visualización
- Análisis de los tipos de gráficos más comunes para representar datos
- Exploración visual de datos
- Indicadores, Reportes y Tableros
- Presentación de las herramientas principales del mercado
- Datos de empresa: reportes transversales a industrias y vistas especificas
- Revisión de casos de uso de Tableros generales
- Revisión de casos de uso específicos por industrias
Estrategias metodológicas:
- Exposiciones conceptuales y participativas apoyadas por presentaciones PowerPoint.
- Clases expositivas e interactivas, donde el profesor realizará un juego de preguntas a los alumnos, con el propósito de aprovechar la historia y experiencia de los participantes.
- Las actividades prácticas de análisis están ajustados a las necesidades e intereses de los participantes y sus empresas; éstas se realizarán en grupos conformados por 3 o 4 personas.
- Análisis colectivos de casos al finalizar las actividades prácticas.
- Revisión y discusión de lecturas, y casos escritos que serán proporcionados por los docentes.
Estrategias evaluativas:
- 2 actividades prácticas grupales 50%
- 2 controles escritos individuales 50%
Curso: Gestión de proyectos y gobernanza en inteligencia de negocios
keyboard_arrow_downDocente(s): Sergio Bocaz y Pedro Valdebenito
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: Sin Prerrequisitos
Créditos: 3
Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24
Descripción del curso:
Este curso comprende tanto la problemática de desarrollo y gestión de un proyecto de inteligencia de negocios como la de gobernanza de datos, aspecto crucial para el éxito de este tipo de proyectos. Se usa una metodología de clases expositivas con estudio de casos y los alumnos desarrollan actividades grupales que son discutidas en forma colectiva en la clase.
Resultados de aprendizaje
- Identificar las metodologías y mejores prácticas para el manejo de proyectos de Inteligencia de Negocios.
- Distinguir los roles de las áreas y los ejecutivos relacionados con la correcta implementación de soluciones de Inteligencia de Negocios transversales o particulares dentro de la empresa.
- Comprender la necesidad de gobernanza de datos en la organización.
- Identificar los modelos de Gobierno en Inteligencia de Negocios actuales y la tendencia futura de éstos.
- Reflexionar sobre las experiencias prácticas de compañías locales o multinacionales que estén empleando o planeen implementar modelos de Gobierno en Inteligencia de Negocios en sus organizaciones.
Contenidos:
- 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
- La necesidad de gobernanza en 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
Estrategias metodológicas:
- Exposiciones conceptuales y participativas apoyadas por presentaciones PowerPoint.
- Clases expositivas e interactivas, donde el profesor realizará un juego de preguntas a los alumnos, con el propósito de aprovechar la historia y experiencia de los participantes.
- Las actividades prácticas de análisis están ajustados a las necesidades e intereses de los participantes y sus empresas; éstas se realizarán en grupos conformados por 3 o 4 personas.
- Análisis colectivos de casos al finalizar las actividades prácticas.
- Revisión y discusión de lecturas, y casos escritos que serán proporcionados por los docentes.
Estrategias evaluativas:
- 2 actividades prácticas grupales 50%
- 2 controles escritos individuales 50%
Curso: Aplicaciones y Nuevas Tendencias en Inteligencia de Negocios
keyboard_arrow_downDocente(s): Cristian Hernández
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: Sin Prerrequisitos
Créditos: 3
Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24
Descripción del curso:
En este curso se estudia la forma en que las organizaciones pueden utilizar la inteligencia de negocios para mejorar sus procesos y crear nuevos productos o servicios. Se estudian también aquí los desarrollos y tendencias más recientes en este ámbito. Se usa una metodología de clases expositivas con estudio de casos y los alumnos desarrollan actividades grupales que son discutidas en forma colectiva en la clase.
Resultados de aprendizaje
- Identificar las principales áreas de aplicación de la Inteligencia de Negocios y la forma en que ella puede impactar a las organizaciones.
- Reconocer la relación de la Inteligencia de Negocios con la toma de decisiones de nivel estratégico.
- Identificar oportunidades para la introducción de técnicas de Inteligencia de Negocios en una organización
- Identificar las principales tendencias, tanto tecnológicas como metodológicas, que están impactando el área para desarrollar una visión de futuro.
Contenidos:
- La información y el conocimiento empresarial como creadores de ventaja competitiva
- La información como soporte para los procesos de toma de decisiones tácticas y estratégicas
- La importancia de la medición para dirigir y ejecutar la estrategia
- Indicadores estratégicos de gestión e implementación de Tableros de Control
- La introducción de productos o servicios analíticos como parte de una estrategia empresarial moderna
- Aspectos únicos de los proyectos de Inteligencia de Negocios y su impacto en el éxito y fracaso de un proyecto.
- Últimas tendencias y avances en Inteligencia de Negocios (Big Data, inteligencia artificial, integración de datos, etc.)
- Evolución de la Cultura Organizacional - Lean, Ágil y Colaborativa.
Estrategias metodológicas:
- Exposiciones conceptuales y participativas apoyadas por presentaciones PowerPoint.
- Clases expositivas e interactivas, donde el profesor realizará un juego de preguntas a los alumnos, con el propósito de aprovechar la historia y experiencia de los participantes.
- Las actividades prácticas de análisis están ajustados a las necesidades e intereses de los participantes y sus empresas; éstas se realizarán en grupos conformados por 3 o 4 personas.
- Análisis colectivos de casos al finalizar las actividades prácticas.
- Revisión y discusión de lecturas, y casos escritos que serán proporcionados por los docentes.
Estrategias evaluativas:
- 2 actividades prácticas grupales 50%
- 2 controles escritos individuales 50%
Requisitos Aprobación
keyboard_arrow_downLos cursos que componen el Diplomado tienen la siguiente ponderación:
- Curso Fundamentos, arquitectura e infraestructura de inteligencia de negocios -20%
- Curso Técnicas de minería de datos, aprendizaje de máquina y analítica de negocios -20%
- Curso Visualización de datos -20%
- Curso Gestión de proyectos y gobernanza en inteligencia de negocios -20%
- Curso Aplicaciones y nuevas tendencias en inteligencia de negocios -20%
Para aprobar el diplomado, el alumno debe cumplir con dos requisitos
- Calificación mínima 4.0 en el promedio ponderado de cada uno de los cursos.
- 75% de asistencia o conexión a todo el diplomado.
El alumno que no cumpla con estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.
- Los resultados de las evaluaciones serán expresados en notas, en escala de 1,0 a 7,0 con un decimal, sin perjuicio que la Unidad pueda aplicar otra escala adicional.
- Para aprobar un Diplomado, se requiere la aprobación de todos los cursos que lo conforman y, en los casos que corresponda, de otros requisitos que indique el programa académico.
- El estudiante será reprobado en un curso o actividad del Programa cuando hubiere obtenido como nota final una calificación inferior a cuatro (4,0).
Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.
* En caso de que un alumno repruebe uno o máximo dos cursos pertenecientes a un Diplomado, Educación Profesional Ingeniería UC ofrece la oportunidad de realizarlos en una siguiente versión del mismo programa. Para ello, el alumno deberá pagar un valor de 3 UF por curso e indicar la fecha de la versión en la que desea matricularse. La gestión debe realizarse dentro de un máximo de 2 años a contar de la fecha de inicio del Diplomado original. El estudiante debe considerar que de existir un cambio en la estructura curricular de su Diplomado que implique nuevos cursos, tendrá que realizarlos pagando un valor de 3 UF, además del que reprobó. Esto no obliga a la Universidad a dictar nuevamente el programa.
Proceso de Admisión
keyboard_arrow_downLas 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:
- Currículum vitae actualizado.
- Copia simple de título o licenciatura (de acuerdo a cada programa).
- Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.
Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir al correo programas@ing.puc.cl.
VACANTES: 45
INFORMACIÓN RELEVANTE
- 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
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