Premium Próxima apertura 2021

Diplomado en Business Intelligence [Admisión 2021]

Diplomado

A distancia

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    A distancia

  • Duración

    7 Meses

  • Inicio

    Fechas a escoger

  • Campus online

  • Servicio de consultas

  • Clases virtuales

Descripción

UEjecutivos Universidad de Chile en alianza con el portal educativo Emagister presentan el Diplomado en Business Intelligence - Santiago, en modalidad presencial.

A lo largo de este programa los participantes deberán enfrentar casos reales de empresas, en los que deben poner en práctica conocimientos teóricos y metodologías trabajadas para soulcionar problemas de negocios, mediante el uso de herramientas informáticas.

Si crees que este programa se ajusta a tus necesidades, contacta con nosotros mediante el portal de Emagister.

Instalaciones y fechas

Ubicación

comienzo

A distancia

comienzo

Fechas a escogerMatrícula abierta

A tener en cuenta

Este diplomado tiene como objetivo entregar herramientas conceptuales, metodológicas y prácticas comúnmente utilizadas en esta área, que ayuden al eventual desarrollo de prototipos y a enfrentar problemáticas reales de Business Intelligence (BI).

Profesionales relacionados con las áreas de marketing, control de gestión, tecnologías de la información, informática, análisis financiero y gestión del riesgo, además de todos aquellos profesionales que manejan y analizan grandes volúmenes de información.

Diploma en Business Intelligence

Estudiar en la Universidad de Chile significa ser parte de la institución de educación superior más antigua del país, una de las más prestigiosas y con mayor tradición de América Latina, como lo prueban diversos reconocimientos nacionales e internacionales. ACADEMIC RANKING OF WORLD UNIVERSITIES ARWU 2019 (Clasificación de universidades de mayor prestigio a nivel internacional) Universidad de Chile ranqueada como N° 1 del país en 19 áreas del conocimiento, se posiciona dentro de las siete a nueve mejores a nivel latinoamericano, la evaluación mide criterios de calidad de estudiantes, desempeño académico y producción científica.

El centro se pondrá en contacto contigo, una vez envíes tus datos a través del formulario

Preguntas & Respuestas

Plantea tus dudas y otros usuarios podrán responderte

¿Quién quieres que te responda?

Sólo publicaremos tu nombre y pregunta

Materias

  • Negocios
  • Marketing
  • Fidelización
  • Management
  • Business intelligence
  • Proyectos
  • Modelos
  • E business
  • Minería
  • Gestión
  • Fundamentos
  • Data marts
  • Data Warehouses
  • Gestión de clientes
  • Análisis multidimensional: OLTP y OLAP
  • Big data analytics
  • Hadoop
  • High Performance Analytics
  • Data governance
  • Knowledge Discovery in Databases
  • Fidelización y fidelidad
  • Marketing
  • Data Warehouses

Profesores

Aldo  Caprile Rojas

Aldo Caprile Rojas

Docente

Magíster en Ingeniería de Negocios con TI, Universidad de Chile. Ingeniero en Información y Control de Gestión, Universidad de Chile. Contador Auditor, Universidad de Chile. Consultor acreditado en el registro INN (ISO 9001-SEMC-NCH 2909). Académico del Departamento de Control de Gestión y Sistemas de Información, Universidad de Chile.

Cristián  Figueroa

Cristián Figueroa

Docente

El docente es Cristián Figueroa es Ingeniero Civil Eléctrico de la Universidad de Chile. Su formación académica influye, entre otros, un Magíster en Ciencias de la Ingeniería de la Universidad de Chile.

Héctor  Álvarez

Héctor Álvarez

Docente

El docente Héctor Álvarez es Licenciado en Ciencias de la Ingeniería de la Universidad de Chile. Su formación académica incluye, entre otros, un Magíster en Gestión de Operaciones, Ingeniería Civil Industrial.

Jaime  Miranda Pino

Jaime Miranda Pino

Director Académico

Doctor en Sistemas Complejos de Ingeniería, P.h.D Universidad de Chile. Magíster en Gestión de Operaciones, Universidad de Chile. Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile. Presidente de la Asociación LatinoIberoamericana de Investigación Operativa. Director Centro en Sistemas de Información y Ciencias de la Decisión, Universidad de Chile. Académico Departamento de Control de Gestión y Sistemas de Información, Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile.

Juan Enrique Negri

Juan Enrique Negri

Docente

El docente Juan Enrique Negri es Ingeniero Comercial de la Universidad de Las Américas. Su formación profesional incluye, entre otros, un Master of Business Administration de la Universidad Adolfo Ibáñez.

Temario

PLAN DE ESTUDIOS

Introducción a la inteligencia de negocio y al marketing cuantitativo

Este módulo proporcionará aspectos introductorios de variados tópicos que están estrechamente relacionados a la inteligencia de negocios. Se llevará a cabo un barrido general de las etapas necesarias para la realización de un proyecto de BI.

Análisis multidimensional y DATA WAREHOUSING

Entre los objetivos de este módulo, se definirán e identificarán la información clave para las organizaciones mediante un modelo de datos, se diseñará integración de estos sistemas dentro de las organizaciones y se construirán modelos conceptuales, incorporando enfoques de solución multidimensionales.
  • La información como un activo importante de la empresa
  • Definición y desarrollo de bases de datos y sistemas transaccionales
  • Data warehouses y data marts
  • Procesos de extracción, transformación y carga de datos
  • Análisis multidimensional: OLTP y OLAP
  • Configuración de particiones y distribución física de una base de datos multidimensional
  • Casos reales de proyectos de DATA WAREHOUSING y análisis multidimensional
Big data analytics

En el último tiempo, el big data analytics ha estado generando mucha atención al resolver problemas de negocio, basado en analytics de alto rendimiento, a través de casos de uso monetizables e innovadores. Este módulo presenta los principales aspectos tecnológicos y de negocio asociados a la ejecución de proyectos de big data analytics y las dificultades que se producen al aplicarlos en las organizaciones. Se revisan aspectos no tecnológicos, tales como cambios en los procesos de negocio y datos, personas y cultura de las organizaciones, ámbitos que deben ser tomados en cuenta, para lograr ejecutar proyectos exitosos. Los contenidos son:
  • Hadoop
  • Visualización analítica para big data
  • Machine Learning para big data
  • High Performance Analytics
  • Data governance, data stewardship y data management
Modelos analíticos y minería de datos

En este módulo, se revisarán los principales modelos de minería de datos y metodologías para su desarrollo. Se presentarán diversos casos reales, en el que la aplicación de estos modelos ha generado múltiples beneficios a las empresas.
  • Fundamentos de los modelos analíticos y minería de datos
  • Proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases)
  • Análisis de casos aplicados a la industria
  • Retención y fidelización de clientes
  • Credit scoring y análisis de riesgo
  • Segmentación de carteras de clientes
  • Detección de fraudes • Modelos de minería de datos
  • Redes neuronales
  • Árboles de decisión
  • Support Vector Machines
  • Algoritmos de cluster
Herramientas para la construcción de modelos de minería de datos

En este módulo se construirán diversos modelos de minería de datos (Datamining). Se analizarán problemas reales, en el que el alumno deberá diseñar e implementar un modelo utilizando herramientas computacionales.

Performance management

Estudiar sobre performance management implica conocer un sistema integrado de herramientas de gestión, para conocer el desempeño de una empresa. Entre los tópicos que se presentarán están:

Fundamentos del performance management:
  1. Conceptualización - Planificación estratégica
  2. Medidas financieras y no financieras
  3. Ciclo del performance management
Proceso de planificación:
  1. Modelos de control de gestión
  2. Diseño y construcción de KPIs
  3. Balanced scorecard
  4. E.V.A.
  5. Costeo basado en actividades
  6. Consolidación financiera
Aplicaciones BI a la gestión de clientes

Este módulo pretende entregar al participante herramientas y estrategias efectivas, que les permitan desarrollar iniciativas de relacionamiento y fidelización de clientes, con una base conceptual centrada en la captura, almacenamiento y posterior uso de la información procesada, mediante las diversas técnicas que son material central del BI.
  • Fundamentos de BI y gestión de clientes
  • Planteamientos de la fidelización
  • Concepto de fidelización
  • Fidelización y fidelidad
  • Visión emocional y racional
  • BI y modelos de medición de rentabilidad de clientes
  • BI y el modelo factorial de la fidelidad de clientes
  • Dimensiones de la fidelización
  • Aplicaciones de BI en la gestión de clientes
  • Calidad de servicio v/s satisfacción de clientes
  • Herramientas de relacionamiento con clientes
  • BI y control de gestión en fidelización
  • BI en los programas de fidelización y gestión de clientes
  • Herramientas CRM y BI en la gestión de clientes
  • BI y la estructura orientada al cliente

Información adicional

Próximo inicio 2021.
Nuestro equipo de admisión estará atento a resolver sus consultas de contenido como también revisar las posibilidades de financiamiento disponibles.


Llama al centro

Diplomado en Business Intelligence [Admisión 2021]

Precio a consultar