Manejo de grandes volúmenes de datos (big data).

Estudia en la Universidad N°1 de habla hispana en Latinoamérica por QS Latam University Rankings 2025

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

Manejo de grandes volúmenes de datos (big data UC

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

Máster en Gestión de Emprendimientos Tecnológicos, Universidad Adolfo Ibáñez. Ingeniero Civil de Industrias, Diploma en Ingeniería Matemática, UC. Actualmente Coordinador de Transferencia Tecnológica y Educación Continua, y previamente Subdirector, en el Instituto de Ingeniería Matemática UC. Anteriormente fue Project Manager, Ingeniero de Desarrollo de Negocios e Ingeniero de I+D en la Fundación Inria Chile. Cuenta con experiencia en el desarrollo de modelos matemáticos avanzados de análisis estocástico para simulaciones de dinámica de fluidos computacional con aplicaciones en parques eólicos.
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Equipo Docente

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Domagoj 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

El 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

  • 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

GENERAL 

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

  • Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos
  • Clases expositivas 
  • Foros
  • Estudio de caso 


Desglose de cursos

Horas 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

  • Controles  - 15%
  • Foros de discusión  - 20%
  • Trabajo grupal - 25%
  • Test on-line o presencial - 40%

Requisitos Aprobación

Los 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

Las 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/


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