Diplomado
Analítica de datos - Eje Cafetero
SOMOS
EDUCACIÓN
CONTINUA
La inversión en tecnología que han realizado las empresas en los últimos 20 años ha propiciado la recolección de mucha información que viene siendo utilizada para apoyar la toma de decisiones tanto a nivel operativo como estratégico.
Las estrategias clásicas de generación de reportes para apoyar la toma de decisiones están quedando obsoletas y se han venido complementando y enriqueciendo con modelos más robustos generados a partir de datos internos y externos que permiten modelar la realidad de la empresa de una manera más precisa.
Este diplomado tiene como propósito promover en los participantes una actitud analítica basada en datos para resolver problemas organizacionales generando modelos, tanto descriptivos como predictivos, que le permitan a las empresas fortalecer sus ventajas competitivas.
los participantes irán explorando las diferentes facetas de la analítica, incluyendo no sólo los modelos
Objetivos
El objetivo principal de este diplomado es desarrollar en los participantes habilidades analíticas en la exploración, limpieza de datos, visualización efectiva y construcción de modelos predictivos y descriptivos para resolver problemas organizacionales y fortalecer la toma de decisiones.
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El objetivo general se concreta a partir del desarrollo de los siguientes objetivos específicos:
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Fortalecer la capacidad de identificar necesidades y oportunidades de negocio y traducirlas en términos de técnicas y métodos de analítica de datos.
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Presentar las diferentes técnicas de analítica de datos contemplando necesidades organizacionales de índole descriptivo y predictivo.
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Reconocer nuevas tendencias y necesidades en la analítica de datos producto de la diversidad y alto volumen de datos disponibles actualmente.
Dirigido a
Participantes titulados y/o con conocimientos en las áreas de Ingeniería, Administración, Economía, Finanzas, Matemáticas, Estadística o disciplinas afines, con conocimientos en el uso de las tecnologías de la información, e interesados en la aplicación de técnicas de análisis de datos que permitan generar modelos e identificar patrones que enriquezcan los procesos de toma de decisiones organizacionales.
- Experiencia en manejo de tecnologías de información y consultas en bases de datos.
- Disponibilidad de tiempo durante 3 meses.
- Nivel de inglés intermedio.
Metodología
Durante el desarrollo de cada uno de los módulos se realizarán diferentes sesiones prácticas usando herramientas libres, propietarias, y en nube, permitiendo a los participantes comprender y aplicar de manera oportuna conceptos, técnicas y modelos en el análisis de datos desde la exploración de casos particulares y la solución de problemas en la práctica organizacional.
Contenidos académicos
Módulo 1: Introducción (18 Horas). (Python)
- Introducción a la Analítica de Datos.
- Aspectos básicos de la Analítica de Datos.
- Metodologías para la Analítica de Datos.
- Análisis exploratorio de los Datos.
- Limpieza de Datos.
- Generación de la vista minable
Módulo 2: Visualización (12 horas). (PowerBI)
- Conceptualización de datos.
- Visualización como medio.
- Storytelling con datos.
Módulo 3: Modelos analíticos usando datos estructurados (37 horas). (Python)
- Modelos analíticos descriptivos: Clustering 1.
- Modelos analíticos descriptivos: Clustering 2 - Detección de Anomalías.
- Modelos analíticos descriptivos: Reglas de Asociación. (** se puede pensar en ajustar).
- Modelos analíticos descriptivos: Reducción de dimensionalidad.
- Modelos analíticos predictivos: Regresión.
- Modelos analíticos predictivos: Árboles de decisión.
- Modelos analíticos predictivos: Métodos de ensamble.
- Técnicas Inductivas de Aprendizaje de Máquina. (DL en intro
- SVM – CBR.
Módulo 4: Modelos analíticos especializados (15 horas).
- Analítica de procesos: Descubrimiento automático de los procesos. (Este es un plus) ** Grafos y procesos... Hablar con Nicolas...
- Análisis de conformidad con las reglas de negocio.
- Análisis de productividad del personal.
- Introducción al corpus. Análisis fonéticos y léxicos. Wordcloud.
- Análisis semántico. TF-IDF
- Embeddings. Detección de tópicos
- Análisis de sentimiento. Introducción a los Transformers.
Módulo 5: Introducción a Big Data (12 horas). Python, PySpark
- Introducción a conceptos Cloud en el marco de analítica.
- Big data y analítica de datos.
- Principios del análisis masivo de datos.
- Tecnologías para analizar grandes volúmenes de datos.
Módulo 6: Privacidad y seguridad (6 horas).
- Privacidad de Datos
- Riesgos Éticos en la Analítica de Datos.
- Anonimización y Pseudonimización.
- Seguridad de Datos y Protección contra Amenazas.
Conferencistas
La Pontificia Universidad Javeriana otorgará certificado de asistencia a quienes hayan cumplido con el 80% de la asistencia a las sesiones programadas.
Descuentos
Aplican descuentos para afiliados a la camara de comercio de armenia
Apertura y fecha de inicio: la apertura y la fecha de inicio del
programa dependerá del mínimo número de inscritos,
establecido por la Universidad.
Certificación: se otorgará certificación a quien haya
cumplido como mínimo con el 80% de las actividades
programadas en el aula.
Forma de pago: efectivo, cheque de gerencia, tarjeta de
crédito (recibimos todas las tarjetas, cuenta de cobro).
Válido para Colombia:
**Art. 92 Ley 30 de 1992 - Las Instituciones de
Educación Superior no son responsables del
I.V.A.
**Numeral 6 del Art. 476 Estatuto Tributario
(ET) - Servicios excluidos del impuesto sobre
las ventas.