Toma de decisiones de negocio basada en análisis de datos (business analytics)

Álvaro Chacón Hiriart

Ph.D (c), MBA, M.Sc. Ingeniero Civil de Industrias de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Además, es Master of Engineering Management de la Universidad de Melbourne, Australia. Su área de investigación se relaciona con las ciencias del comportamiento y en particular con la utilización de las recomendaciones algorítmicas. Ha ocupado cargos gerenciales y directivos en importantes empresas multinacionales e instituciones sin fines de lucro.

* La Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de reemplazar, en caso de fuerza mayor, a el o los profesores indicados en este programa.

El uso de métodos cuantitativos permite obtener información relevante para apoyar la toma de decisiones, en un mundo que está volcándose totalmente hacia lo digital. Debido a lo anterior, las organizaciones en la actualidad han aumentado intensivamente el uso de técnicas de análisis de datos.

En este contexto, el presente curso Toma de decisiones de negocio basada en análisis de datos (business analytics) busca que los participantes logren aplicar la analítica de datos en la toma de decisiones en distintas industrias, utilizando herramientas propias del análisis descriptivo, predictivo, prescriptivo y conductual en los negocios, dentro del marco ético y regulatorio correspondiente.

El formato e-learning (Online + Zoom) de este curso de business analytics surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados, incorporando sus distintas aproximaciones a las temáticas tratadas y su diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves.

Se sugiere tener:

• Grado académico, título profesional universitario y/o título técnico.
• Experiencia profesional en empresas u organizaciones relacionadas al área del curso.
• Manejo básico de office e internet.
• Conocimiento del idioma inglés a nivel lectura.

1. Aplicar herramientas de analítica de datos que permitan mejorar la toma de decisiones al interior de las organizaciones.

Horas Totales: 75  | Horas directas: 35  | Horas indirectas: 40

Créditos: 4 créditos.

Resultados del Aprendizaje

1. Identificar nociones fundamentales del uso de herramientas de analítica de datos en el apoyo en la toma de decisiones de negocio 
2. Reconocer la relevancia y aplicaciones del análisis descriptivo en el apoyo en la toma de decisiones de negocio 
3. Distinguir la relevancia y aplicaciones del análisis predictivo en el apoyo en la toma de decisiones de negocio 
4. Revisar la relevancia y aplicaciones del análisis prescriptivo en el apoyo en la toma de decisiones de negocio 
5. Analizar casos reales de aplicación de herramientas de analítica de datos con foco en el apoyo en la toma de decisiones de negocio de organizaciones. 
6. Formular la aplicación de herramientas de analítica de datos con foco en el apoyo en la toma de decisiones de negocio de una organización 

Contenidos:  

• Introducción a Business Analytics (BA) 
  • Qué es BA y sus orígenes 
  • Introducción al análisis descriptivo, predictivo, prescriptivo, y conductual 
  • Por qué es importante el BA para tu empresa u organización 
  • Aplicaciones actuales y futuras 
• Análisis descriptivo y gestión de datos 
  • El valor de los datos y relevancia del Big Data 
  • El rol de los datos en el análisis descriptivo de BA 
  • Visualización y exploración de datos (e.j., análisis de clusters) 
  • Describiendo y pronosticando eventos futuros 
• Análisis predictivo y manejo de incertidumbre 
  • Análisis de riesgo 
  • Modelando la incertidumbre con datos históricos 
  • Modelos probabilísticos y técnicas estadísticas 
  • Modelos predictivos con Inteligencia Artificial 
  • Evaluación de modelos predictivos 
• Análisis prescriptivo y recomendación de decisiones 
  • Métodos de optimización 
  • Valor de la simulación 
  • Análisis de sensibilidad 
  • Recomendaciones para la toma de decisiones  
• Casos reales de aplicaciones de BA 
  • Métodos de recolección de datos 
  • A/B Testing 
  • Métodos de pronósticos 
  • Análisis de regresiones 
  • Modelos de optimización 
  • Modelos de simulación 
• Analítica conductual y el futuro de BA 
  • Modelando el comportamiento de las personas 
  • Determinando tendencias futuras de consumo y actuando sobre ellas 
  • Aplicaciones actuales de BA  
  • Consideraciones éticas y regulatorias 
  • El futuro de BA 

Metodología de enseñanza y aprendizaje: 

El curso está constituido de seis clases online que son publicadas en pares durante bloques de dos semanas. Cada clase está estructurada utilizando un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje.  

En cada clase están siempre presente los contenidos, evaluaciones con retroalimentación, instancias de reflexión y aplicación de lo aprendido. 

El contenido se despliega en un recorrido que utiliza distintos recursos interactivos, tales como videos (con presencia del docente y apoyos visuales), esquemas, audios, gráficas, ilustraciones, lecturas complementarias, preguntas formativas, links a otros recursos, etc.  

El curso cuenta con dos clases sincrónicas, en la cual los estudiantes podrán interactuar con el equipo docente, reforzar conocimientos y resolver dudas. 

Además, el curso cuenta con tutores de contenido que dan respuesta a las preguntas académicas de manera constante, dan retroalimentación de las evaluaciones y orientan a los estudiantes en dos sesiones sincrónicas. 

Evaluación de los aprendizajes 

• 6 controles individuales con preguntas de opción múltiple, que miden el nivel de aprendizaje logrado en cada clase y entregan retroalimentación respecto a la opción correcta. (15%) 
• 3 foros de participación que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de cada estudiante en torno a problemáticas aplicadas, promoviendo la participación e interacción con sus pares. (25%) 
• 1 trabajo final grupal, donde se espera que el estudiante aplique los conocimientos adquiridos mediante el diseño de propuestas de mejoras en contextos reales, evaluación de casos, elaboración de prototipos, etc. (30%) 
• 1 examen final individual que permite evaluar de manera global los aprendizajes de los contenidos del curso, a través de preguntas de opción múltiple y de desarrollo. (30%) 

Las características de las instancias de evaluación son:

• Controles: cuestionarios con preguntas de alternativas que miden el nivel de aprendizaje logrado en cada clase y entregan feedback respecto de la opción correcta.
• Foros: instancias de discusión que permiten la reflexión y la aplicación de los contenidos a temáticas actuales que resultan relevantes, promoviendo la interacción de los participantes con sus compañeros mediante opiniones fundamentadas y que enriquezcan el aprendizaje.
• Trabajo grupal: desarrollado a lo largo del bimestre, donde se espera que el estudiante aplique los conocimientos adquiridos mediante el diseño de propuestas de mejoras en contextos reales, evaluación de casos, elaboración de prototipos, etc.
• Examen: al final del curso, cada estudiante desarrolla un examen compuesto por preguntas de alternativas y de desarrollo.

Para aprobar el curso, el alumno debe cumplir con los siguientes requisitos:

• Realizar todas las actividades del curso
• Obtener una nota final igual o superior a 4.0

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 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.

Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir a Oriana Fonseca al correo oriana.fonseca@uc.cl

VACANTES: Sin límite

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