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Presentación del Programa

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.

Propuesta de Valor
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
Objetivo General

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.

Objetivo Especificos
Al final del Diplomado los asistentes habrán adquirido los siguientes conocimientos y estarán en capacidad de:

•    Entender el alcance y potencia de la analítica de datos en las organizaciones.
•    Fortalecer la capacidad de identificar necesidades y oportunidades de negocio y traducirlas en términos de técnicas y métodos de analítica de datos.
•    Aplicar técnicas de visualización de datos para su fácil entendimiento, interpretación y comunicación de los hallazgos y resultados.
•    Diseñar visualizadores para el control de los indicadores claves de los procesos y áreas estratégicas.
•    Presentar las diferentes técnicas de analítica de datos contemplando necesidades misionales y de apoyo de índole prospectivo y prescriptivo.
•    Reconocer nuevas tendencias y necesidades en la analítica de datos producto de la diversidad y alto volumen de datos disponibles actualmente.
Dirigido a
•    Personal con nivel de conocimiento medio de temas analíticos, estadísticos y tecnológicos de las diferentes áreas de la Superintendencia Financiera de Colombia:
o    8 DIID.
o    2 DCF.
o    4 DAIFS
o    4 DAR
o    4 DAMC
o    4 Despacho y Secretaría General.
o    4 DTI.
Requisitos
no aplica
Metodología

Las capacitaciones se llevarán a cabo en modalidad hibrida: presencial en instalaciones de la Superintendencia Financiera (Cl 7 #4-49) y virtual sincrónica. 

Contenidos académicos
Módulo 0. Presentación y prueba de inicio

Módulo 1. Introducción a Python y conceptos básicos de estadísticas descriptiva
•    Principios de la ciencia de datos
•    Metodología para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos
•    Introducción a programación en Python
•    Conceptos básicos de estadística

Módulo 2. Limpieza y preparación de datos (R, Python, databricks)
•    Preparación de datos
•    Limpieza de datos
•    Generación de vista minable

Módulo 3: Aprendizaje supervisado
•    Introducción a modelos descriptivos - Clustering
•    Técnicas avanzadas de clustering
•    Reglas de asociación
•    Detección de anomalías
•    Técnicas para reducción dimensional

Módulo 4: Aprendizaje no supervisado
•    Modelos analíticos descriptivos: Clustering - Detección de Anomalías.
•    Modelos analíticos descriptivos: Reglas de Asociación. 
•    Modelos analíticos descriptivos: Reducción de dimensionalidad.
•    Modelos analíticos predictivos: Árboles de decisión.
•    Modelos analíticos predictivos: Métodos de ensamble.

Módulo 5: Introducción al procesamiento de texto
•    Introducción al procesamiento de lenguaje natural
•    Procesamiento de texto y clasificación
•    Representación densa de texto y documentos, análisis de tópicos
•    Modelos de lenguaje basados en redes neuronales

Módulo 6: Introducción a Big Data
•    Introducción a Big Data
•    Introducción a NoSQL
•    Procesamiento de grandes volúmenes de datos
•    Análisis de grandes volúmenes de datos

Módulo 7: Privacidad y seguridad
•    Fundamentos de la privacidad de datos
•    Riesgos éticos en el análisis de datos
•    Seguridad de datos
•    Pseudoanonimización

Módulo 8. Diseño de tableros de control (dashboards) 
•    Introducción a la creación de tableros de control
•    Elementos de tableros de control
•    Taller de diseño de tableros de control

Módulo 9: Trabajo aplicado
•    Tutoría desarrollo de trabajo aplicado
•    Presentación trabajo aplicado a temas relacionados de la SFC.      

Módulo 0: Final curso y prueba de fin
Conferencistas
no aplica
...
no aplica
no aplica
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no aplica
no aplica
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no aplica
no aplica
no aplica
Información adicional

no aplica

El comité académico se reserva el derecho de modificar la asignación de conferencistas
Certificado
La Pontificia Universidad Javeriana otorgará certificado de participación a quienes hayan asistido por los menos al 80% de las horas programadas.

no aplica

no aplica

no aplica

no aplica

Sesiones

Miércoles y jueves de 7:00 a.m. a 10:00 a.m. y un día virtual sincrónico (martes) de 6:00 p.m. a 9:00 p.m

NIVEL
Intermedio-Avanzado
DURACIÓN
120 HORAS
TUTORÍA
Tutorizado
INICIO
13 de agosto de 2024
FINALIZA
no aplica
no aplica
INVERSIÓN DESCUENTOS

Descuentos
No aplica

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.