Diplomado
Analítica de Datos
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.
La Pontificia Universidad Javeriana, integró equipos para definir un conjunto de rutas de aprendizaje en ciencia de datos que contribuyan en el camino hacia la transformación digital de las organizaciones en países de habla hispana. Los bloques que conforman cada ruta de aprendizaje incluyen los requisitos para poder llegar a él y los resultados de aprendizaje esperados. Esto les permitirá a los participantes no sólo seguir las rutas de aprendizaje propuestas, sino también diseñar nuevas rutas especializadas según las necesidades y perfiles particulares. El objetivo es que los participantes desarrollen las competencias en ciencia de datos requeridas según su perfil, y puedan aportar significativamente en la transformación digital de su país y de su organización.
Dentro de estas posibles rutas de aprendizaje, se encuentra este diplomado que tiene como propósito promover en los participantes una actitud analítica basada en datos para resolver problemas organizacionales generando modelos analíticos, que les permitan a las empresas fortalecer sus ventajas competitivas. A través del proceso de aprendizaje, los participantes irán explorando las diferentes facetas de la analítica, incluyendo no sólo los modelos
generados a partir de datos estructurados, sino también aquellas especializaciones sobre datos narrativos y registros históricos de procesos.
Concretamente, la propuesta de valor de este diplomado es fortalecer en los participantes una actitud analítica basada en datos, gracias a la exploración incremental y práctica de las diferentes técnicas, retos y tendencias de la analítica; todo lo anterior enmarcado en una metodología especializada para proyectos de analítica que le permitirá al participante llevar de manera más natural todo lo aprendido a la práctica organizacional.
Objetivos
El objetivo general se concreta a partir del desarrollo de los siguientes objetivos específicos:
- Fortalecer la capacidad de identificar necesidades y oportunidades de negocio y traducirlas en términos de técnicas y métodos de analítica de datos.
- Presentar las diferentes técnicas de analítica de datos contemplando necesidades organizacionales de índole descriptivo y predictivo.
- 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
El diplomado se desarrollará con una metodología dinámica y participativa, a través de procesos de aprendizaje que integren la adquisición de conocimientos y desarrollo de habilidades, a través de laboratorios, conferencias magistrales, análisis de casos reales de empresas de diversos sectores y discusiones intergrupales guiadas por los conferencistas de cada tema.
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.
No obstante, el objetivo del diplomado no es la formación en el uso de estas herramientas sino en los fundamentos de cómo diseñar toda la estrategia de inteligencia de negocios y cómo las herramientas disponibles en el mercado pueden aportar en ella.
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
- Conceptualización de datos.
- Visualización como medio.
- Storytelling con datos.
- 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.
- 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.
- 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.
- Privacidad de Datos
- Riesgos Éticos en la Analítica de Datos.
- Anonimización y Pseudonimización.
- Seguridad de Datos y Protección contra Amenazas.
Conferencistas
Conferencista(s):
El programa será desarrollado por profesores de la Facultad de Ingeniería expertos en cada uno de los temas del diplomado, con amplia experiencia en docencia y con capacidad para estimular la participación de lo estudiantes.
Herramientas:
-
R (última versión).
-
R Studio (última versión disponible).
-
Knime (última versión).
-
Cuenta de google.com activa para herramientas cloud gratuitas de Google.
-
Rapid Miner (última versión disponible).
-
Python (última versión disponible) con librerías NLTK, pandas, matplotlib, mpl_toolkits, numpy, seaborn, warnings, y spacy instaladas, Anaconda (última versión disponible).
-
Disco (última versión) - https://fluxicon.com/disco/
-
Gephi v0.92 (https://gephi.org/)"
-
Excel.
4% por pronto pago: Este descuento es el único acumulable y aplica si pago es realizado un mes antes de iniciar el programa.
10% por ser egresado o estudiante (activo) en pregrado o posgrado de la Universidad Javeriana.
10% por afiliación a la caja de compensación Cafam.
15% para grupos de 3 a 5 participantes en el mismo programa.
20% para grupos de 6 participantes en el mismo programa y en el tercer diplomado realizado consecutivamente.
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.