Acerca del programa:
Curso en Manejo de grandes volúmenes de datos (Big Data) proporciona los conocimientos básicos que un tomador de decisiones necesita para comprender la forma de realizar análisis de grandes volúmenes de datos

Dirigido a:
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, a quienes aporte valor en su quehacer el comprender cómo se manejan y organizan grandes volúmenes de datos para su posterior análisis y uso.
Jefe de Programa

Cristián Paris Ibarra
Equipo Docente
keyboard_arrow_downDomagoj Vrgoc
Doctor en Computación, Universidad de Edimburgo, Reino Unido. Profesor Asistente del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional de la UC. 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.
* 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_downEl real mejoramiento de la eficiencia organizacional está relacionado con la implementación de soluciones tecnológicas que permitan agilizar la toma de decisiones basada en información cuantitativa y cualitativa relevante en tiempo real. Esta información proviene de una adecuada administración de grandes volúmenes de datos por minuto, que demandan extensos y rigurosos análisis, junto con métricas e indicadores cada vez más precisos.
El análisis de grandes volúmenes de datos permite extraer tendencias y patrones complejos de información, con enormes implicancias estratégicas. Esto posibilita una mejor predicción y transforma la forma en que se llevan a cabo los negocios en la actualidad. Este curso capacita al estudiante para seleccionar las herramientas adecuadas para el manejo de datos en su empresa, comprendiendo las infraestructuras computacionales necesarias para gestionar datos de diferentes volúmenes y características.
Los contenidos serán abordados en 6 clases en línea (8 semanas), donde se entregarán los contenidos mediante recursos interactivos que integran videos, esquemas, artículos, lecturas y preguntas formativas. Lo anterior se realiza a través de una plataforma educativa virtual.
*Este curso pertenece al Diplomado en Big Data para la toma de decisiones
Requisitos de Ingreso
keyboard_arrow_down- Se recomienda poseer título profesional universitario o técnico, licenciatura o egreso de instituto profesional.
- Se recomienda dominio básico de Excel y manejo de internet a nivel usuario.
Objetivos de Aprendizaje
keyboard_arrow_downGENERAL
Analizar diversas fuentes de datos, seleccionando las infraestructuras computacionales apropiadas para el manejo de datos en el contexto organizacional.
ESPECÍFICOS
- Identificar las herramientas de manejo de datos adecuadas para el contexto de su empresa.
- Modelar datos usando herramientas de bases de datos relacionales (SQL), bases de datos NoSQL y bases de datos distribuidas.
- Estimar la necesidad de cambiar la infraestructura de los datos desde un modelo clásico centralizado (tipo SQL) a un modelo de Big Data distribuido.
Metodología
keyboard_arrow_down- Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos
- Clases expositivas
- Foros
- Estudio de caso
Desglose de cursos
keyboard_arrow_downHoras Totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40
Créditos: 4 créditos.
CONTENIDOS
- Manejo de datos
- Datos de una empresa
- Distintos formatos de datos
- Problemas organizacionales
- Sistemas de bases de datos
- Bases de datos relacionales
¿Cómo interactuar con una base de datos?
- Base de datos en el ecosistema de una empresa
- Lenguaje de consultas SQL
- Múltiples usuarios trabajando con los datos
Distribución de los datos
- Paso al mundo de Big Data
- Distribución de los datos
- Comparando sistemas centralizados y sistemas distribuidos
NoSQL
- Otros modelos de datos
- Key-value stores
- Bases de datos de documentos
- Bases de datos de grafos
Procesamiento masivo de datos
- ¿Cómo manejar a datos diversos?
- Sistema de archivos de Google
- Google File System: Garantías de consistencia
- ¿Cómo ocupar el sistema de archivos de Google?
MapReduce
- ¿Cómo priorizar petabytes de datos?
- MapReduce
- Blocking y tolerancia a fallas
- ¿Cómo ocupar MapReduce?
Evaluación
keyboard_arrow_down- Controles - 15%
- Foros de discusión - 20%
- Trabajo grupal - 25%
- Test on-line o presencial - 40%
Requisitos Aprobación
keyboard_arrow_downLos alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los criterios que establezca la unidad académica:
- Calificación mínima de 4.0 en su promedio
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.
Proceso de Admisión
keyboard_arrow_downLas personas interesadas deberán enviar los documentos que se detallan más abajo al correo programas@ing.puc.cl.
- Fotocopia Carnet de Identidad.
El postular no asegura el cupo, una vez aceptado en el programa, se debe cancelar o documentar el valor, para estar matriculado.
VACANTES: ilimitadas.
“No se tramitarán postulaciones incompletas”.
No se reservan cupos, el pago completo del valor del programa es requisito para gestionar la matrícula.
Importante- Sobre retiros y cancelaciones revisar información en https://educacioncontinua.uc.cl/pagos-y-convenios/
¿Te parece interesante este programa?
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