DIRIGIDO A: Profesionales que se desempeñan en las áreas de planeación estratégica, mercadeo, comercial, producción, gestión de clientes y estudiantes de últimos semestres de carreras profesionales de Administración, Ingeniería Industrial, Mercadeo y afines que tengan interés en desarrollar competencias en el análisis de los datos a través de herramientas estadísticas y de minería de datos que permitan aprovechar las tecnologías y herramientas de Big Data, para la toma de decisiones e identificar nuevas oportunidades de negocio y de mercados. *El aspirante debe tener conocimientos básicos en estadística y uso de tecnologías de información.

1. Contacto: raulbueno@udes.edu.co 300 324 4580
DIRIGIDO A:
Profesionales que se desempeñan en las áreas de
planeación estratégica, mercadeo, comercial,
producción, gestión de clientes y estudiantes de
últimos semestres de carreras profesionales de
Administración, Ingeniería Industrial, Mercadeo y afines
que tengan interés en desarrollar competencias en el
análisis de los datos a través de herramientas
estadísticas y de minería de datos que permitan
aprovechar las tecnologías y herramientas de Big Data,
para la toma de decisiones e identificar nuevas
oportunidades de negocio y de mercados
*El aspirante debe tener conocimientos básicos en
estadística y uso de tecnologías de información.
DIPLOMADO EN
Mayo
2021
6 Agosto
2021
26
INICIO FINALIZACIÓN
INTENSIDAD HORARIA:
• 96 horas directas sincrónicas en
modalidad remota.
• 48 horas de trabajo asincrónico
independiente.
• Martes y Jueves de 6:30 a 9:30 p.m.
* Se otorgará certificado a los participantes que cumplan el 80% de asistencia a las sesiones y actividades
propuestas en el programa.
Inversión:
Externos:
Estudiantes UDES:
Graduados UDES:
Funcionarios UDES:
Estudiantes externos:
$ 1.650.000
$ 1.155.000
$ 1.320.000
$ 1.320.000
$ 1.188.000
* Descuento del 10% por pago antes
del 25 de marzo.
MODALIDAD EN LÍNEA
BIG DATA: ANÁLISIS
Y VISUALIZACIÓN DE
DATOS MASIVOS
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2. MODALIDAD EN LÍNEA
Presentación
Hoy en día se generan, se recopilan y se
almacena una enorme cantidad de información
que antes simplemente no estaba disponible y
era totalmente desconocida para nosotros.
Un ejemplo claro de esto es el comercio
electrónico, hoy día los comercios electrónicos se
concentran en capturar el flujo de clics que los
usuarios suelen realizar mientras hacen alguna
compra, estos datos incluyen información
sensible del consumidor, y este análisis de los clics
que realiza el usuario ayuda a saber los procesos
de compra para con esto adaptarlos a compras
futuras y mejorar nuestra productividad de
compra.
El valor que contiene el Big Data lo podemos
descubrir a través de sus análisis automáticos,
estos análisis tienen la capacidad de predecir
comportamientos nuevos a través de algoritmos
de inteligencia artificial lo que permite
desarrollar procesos de minería de datos que se
pueden utilizar para perfilar nuevos datos que
ingresen al modelo.
El Big Data por sí mismo no es la única razón por
la que es importante; sus aplicaciones en la
Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) y
Marketin Digital permiten que las empresas
aprovechen mejor.
Objetivo general:
Desarrollar competencia en el análisis de los
datos con el fin de extraer conocimientos
aprovechables a través de herramientas
estadísticas y de minería de datos que permitan
aprovechar las tecnologías y herramientas de Big
Data, a la vez de proporcionar a los usuarios las
visualizaciones apropiadas para entender la
relación que hay entre los datos.
Objetivos específicos:
• Comprender como el Big Data está
permeando la realidad de las empresas y la
forma como hace posible la generación de nuevo
conocimiento a través del ciclo de los datos.
• Desarrollar procesos de minería de datos
utilizando modelos de agrupación y clasificación
mediante algoritmos de inteligencia artificial, en
conjunto con herramientas de analítica de datos.
• Realizar procesos de administración de
bases de datos no relacionales con el fin de poder
integrar diferentes tipos de datos estructurados
o no en bases de datos no relacionales.
• Estructurar procesos de Inteligencia de
Negocios haciendo uso de almacenes de datos
departamentales (datamart) que se pueden
integrar para conformar almacenes de datos
(warehouse).
• Realizar procesos de análisis del mercado
haciendo uso de los informes generados por las
herramientas analíticas que son aprovechadas
por las estrategias de marketing digital para
perfilar sus clientes.
• Desarrollar visualizaciones interactivas
utilizando una herramienta de visualización y
análisis de datos líder en el Cuadrante Mágico de
Gartner, con el fin de que se haga evidente de
forma ágil el conocimiento extraído de los datos.
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3. MODALIDAD EN LÍNEA
Realiza correctamente los procesos de creación,
lectura, actualización y borrado en bases de
datos no relacionales.
Determina la mejor metodología para la creación
y el mantenimiento de almacenes de datos
empresariales.
Realiza análisis de clientes y mercados haciendo
uso de herramientas de analíticas de mercados.
Crea visualizaciones que evidencien de forma
ágil el conocimiento obtenido de los datos
utilizados.
Reconoce las legislaciones aplicables al
tratamiento de datos personales y la privacidad
de datos en el ámbito internacional y nacional.
Aplicaciones
• Weka
• Mongo DB
• Pentaho Kettle
• Google Analytics (o similares)
• Tableau Public o Desktop
• Power BI
• OpenRefine
Docentes
Jairo Acosta Solano
Ingeniero Industrial - Universidad Tecnológica de
Bolívar.
Especialista en Finanzas - U de C .
Máster en Educación y TIC - UOC.
Máster en Visual Analytics & Big Data - UNIR.
Docente de prestigiosas universidades como
Universidad del Santander, Universidad
Tecnológica de Bolívar, Universidad Autónoma
de Bucaramanga, Fundación Universitaria Los
Libertadores, Fundación Universitaria del Área
Andina y Corporación Universitaria Rafael
Núñez. Investigador Asociado y Líder del Grupo
de Investigación Sistemas Neurodifusos
(categoría A). Asesor de la Secretaría de Hábitat
de la Gobernación de Bolívar. Consultor de las
empresas RealFire y Softcomputo en proyectos
de Big Data para el departamento de Bolívar.
Jimmy Francisco Leoro Benítez
Ingeniero en Sistemas Computacionales; 2010,
Universidad de Guayaquil, ecuador.
Máster Universitario en Visual Analytics and Big
Data; 2020. Universidad Internacional de la Rioja.
Con 18 años de experiencia docente universitaria
en Universidad de Guayaquil, Universidad
Politécnica Salesiana. , Escuela Superior
Politécnica del Litoral. Actualmente se se
desepeña como PROJECT MANAGER -
CONSULTOR. En Ilum S.S. Ecuador.
Orlando De Jesús Marín Lorduy
Ingeniero industrial, especialista en Marketing
Management, MBA Leader y candidato a título
de Magister en Estadística aplicada. Se ha
desempeñado como Gerente de Producción en
Procelaser Barranquilla, Ingeniero Analista de
Costos en Vikingos de Colombia, Jefe de
Mercadeo y Comunicaciones en la Universidad de
San Buenaventura – Cartagena, Decano de la
Facultad de Ciencias Económicas Administrativas
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y Contables en la Universidad de Santander -
UDES y actualmente se desempeña como
Director del programa Mercadeo y publicidad en
la misma institución. Ha sido docente
universitario en Instituciones como Universidad
de San Buenaventura Cartagena, Escuela Naval
Almirante Padilla, Fundación Universitaria
Tecnológico de Comfenalco – Cartagena,
Universidad Cooperativa de Colombia –
Bucaramanga, entre otras.
Iliana Carolina Vanegas Fortich
Abogada de la Universidad Libre, Magíster en
Derecho de la Universidad del Norte con énfasis
en derecho privado. Asesora legal en derecho
comercial especialmente enfocada en
corporativo, propiedad intelectual y contratos
privados, con 8 años de experiencia como
docente universitaria. Actualmente directora del
programa de derecho de la Corporación
Universitaria Rafael Nuñez y abogada asociada
de la firma Nicolás Pareja & Asociados S.A.S.
Luis Fernando Murillo Fernández
Profesional en Ingeniería Eléctrica, Especialista
en Informática Industrial, Msc. en Gestión de la
Innovación, Doctor (c) Energía y Control de
Procesos, con amplia experiencia en el sector
industrial en Gerencia, administración y gestión
de proyectos de Ingeniería. Sistemas de Gestión
del Conocimiento e innovación. 17 años de
experiencia en docencia universitaria e
investigación, con amplio conocimiento en
Inteligencia artificial y ciencia de datos,
hardware reconfigurable, FPGAs, co-diseño
HW-SW, Robótica educativa y Robótica
industrial.