Curso

Analítica, Ciencia de datos y Business Intelligence

  • Duración

    60 horas
  • Días y Horarios

    Viernes de 16:00 a 21:00 horas y sábados de 9:00 a 14:00 horas
  • Periodicidad

    Semanal. (Excepción en el mes de mayo. Ver calendario)
  • Fecha de Inicio

    3 mayo 2019
  • Fecha de Término

    15 junio 2019
  • Fecha Pronto Pago

    23 abril 2019
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¿Por qué estudiar en la Ibero?

Vivimos en un mundo de constantes cambios, así que las organizaciones deben adaptar sus procesos hacia un entorno digital para mantenerse a la vanguardia en todos los ámbitos, particularmente en el tecnológico. Ante esto, es importante que cuenten con herramientas que les permitan medir y dar seguimiento a sus acciones, al rendimiento obtenido; asimismo, que les oriente sobre cuál es la dirección que deben seguir con base en sus posibilidades económicas y logísticas; herramientas que les generen análisis e informes más útiles e intuitivos; es aquí donde entra la analítica, una práctica de exploración de datos con énfasis en el análisis estadístico que permite presentar la información, ver tendencias, lo que sin duda ayuda a la toma de decisiones; sin embargo, se trata de un análisis de datos en su nivel más básico y por lo mismo es conveniente dar, además, un tratamiento mucho más completo y desde las diferentes etapas: de extracción, procesamiento y aplicación de algoritmos matemáticos y estadísticos, con la finalidad de obtener el mayor conocimiento posible. En cuanto a esta tarea, existe una disciplina reciente llamada Ciencia de datos que fundamentalmente se centra en la “extracción de conocimiento” a partir de los datos. Se trata de un campo del conocimiento que abarca las habilidades relacionadas al procesamiento de datos; involucra métodos científicos, sistemas para extracción de conocimiento, aplicación de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.

Actualmente, las empresas se inundan de información; los datos en forma digital se acumulan debido al flujo de información que varía diariamente con las diversas actividades que en ellas se realizan: operaciones administrativas, de producción, logísticas, financieras, administrativas, entre otras. Así que son entidades ricas en información, pero pobres en conocimiento, y es que el problema radica en que los datos son generalmente poco estructurados y en gran cantidad, por lo que requieren un manejo más profesional, mediante herramientas tecnológicas fuertes, que les saquen el mayor provecho posible; es decir, conocimiento. Al respecto, los métodos de análisis tradicional ya no son suficientes para procesar grandes volúmenes de datos, por lo que es necesario recurrir a herramientas de gestión masiva de información mejor conocidas como Big Data; cabe mencionar que esta tecnología se sirve de distintas técnicas como la Minería de Datos para extraer patrones de conocimiento a partir de los datos ya estructurados. Ambos recursos están muy relacionados y su combinación les brinda mayor potencial. No obstante, es la Minería de datos la que muestra mayor madurez al apoyarse en métodos científicos sólidos y el empleo de aplicaciones prácticas.

El curso Analítica, Ciencia de datos y Business Intelligence que ofrece la Universidad Iberoamericana León, desea brindar a los participantes conocimientos sobre estos novedosos medios que permiten la mejor gestión de la información, con lo cual se minimiza el riesgo y la incertidumbre de lo que ocurrirá con las decisiones que se toman en una organización.

Dirigido

  • Personas relacionadas con el manejo de la información y toma de decisiones basada en estadísticas de datos.
  • Personal involucrado en proyectos de pronóstico y predicción, o en proyectos de inteligencia de negocios, administradores de bases de datos, análisis de sistemas, profesionales en estadística o economía; en general, personas que colaboran con la toma de decisiones mediante la gestión de datos dentro de una organización.

Objetivos

Conocer y aplicar a datos diversos métodos exploratorios y predictivos de minería de datos; así como usar herramientas de Inteligencia de Negocios y Analítica con la finalidad de extraer información relevante y detectar patrones que faciliten la toma de decisiones en una organización.

Coordinación

Lic. Sara Durán Ibarra

Contenidos

Parte 1. Business Intelligence

1.1 Introducción al BI

  • Conceptos
  • Diferencias enre una Base Operativa y un data Warehouse
  • Catálogos Actuales - Registros Vigentes.
  • Catálogos Históricos - Uso de Llaves Subrogadas.
  • Catálogos Maestros de Metadatos.

1.2 Herramientas ETL en Talend Open Studio

  • Herramientas Talend Open Studio para Big Data
  • Datos disponibles
  • Funciones más comunes de una herramienta ETL
  • Proceso de Extracción, Transformación y Carga

1.3 ETL en SQL Integration Services

  • Funcionamiento
  • Control Flow - Data Flow - Parameters Even Handlers - Package Explorer - Execution Results
  • SSIS Toolbox
  • Variables, Registro y Controles
  • Precedence Constraint Editor
  • Funciones
  • SQL vs Controles

1.4 Cubos

  • OLAP vs OLTP
  • Medidas y Dimensiones

Parte II. Analítica

2.1 Analítica

  • ¿Qué es la analítica?
  • ¿Qué es el Power BI?
  • 2.2 Carga de datos

    • Conectarse a fuentes de datos.
    • Transformación de datos en el editor de consultas.

    2.3 Modelado

    • Introducción al Modelado de Datos
    • Crear columnas, medidas y tablas calculadas
    • Exploración de datos basados en el tiempo

    2.4 Visualización

    • Crea y personaliza visualizaciones
    • Tablas de combinación, Slicers, Map visualizations, Scatter charts, Waterfall and funnel charts
    • Modify colors in charts and visuals
    • Shapes, texts, boxes, and images
    • Page layout and formatting

    2.5 DAX

    • Introducción a DAX
    • Tipos de cálculo DAX
    • Funciones de DAX
    • Tablas DAX y filtrado

    2.6 Tableu

    • Tableu Desktop
    • Preparación del Origen de los Datos y Tablero
    • Filtros, Gráficas y Mapas
    • Seguridad
    • Extractos de información
    • Tableau Reader

    Parte III. Ciencia de Datos

    3.1 Big Data y Minería de datos

    • ¿Qué es Big Data?
    • Introducción a la Minería de Datos
    • Conceptos básicos
    • Preparación y gestión de datos
    • Fases de la Minería de Datos
    • Inteligencia de Negocios

    3.2 Métodos Exploratorios

    • Análisis de datos atípicos
    • Clustering
    • Clasificación jerárquica
    • K-medias

    3.3 Métodos Predictivos

    • Máquinas de soporte vectorial
    • Árboles de decisión
    • Métodos de consenso y potenciación
    • Redes neuronales
    • Calibración de modelos

    Facilitadores

    Dr. Daniel Ceballos Ríos

    Formación académica:

    • Doctorado en Pedagogía por el Colegio de Estudios de Postgrado del Bajío (CEPOB).
    • Maestría en Administración por la Universidad de Estudios Profesionales y Artes (UEPCA)
    • Maestría en Finanzas por la Universidad de Estudios Profesionales y Artes (UEPCA)
    • Licenciatura en Informática Administrativa por la Universidad de Estudios Profesionales y Artes (UEPCA)
    • Certificado Experto en Minería de Datos.
    • Curso en línea: Certificación en Programa Experto en Minería de Datos. PROMIDAT (Costa Rica).
    • Diplomado en minería de Datos.
    • Curso en línea: Aprende R: Introducción al tratamiento de datos con R y RStudio. Universitat de les Illes Balears (España).
    • Curso en línea: Big Data: el valor añadido de los datos en su negocio. Universidad Católica de Murcia (España)
    • Curso en línea: Introducción al Business Intelligence y al Big Data. Universitat Oberta de Catalunya (España).

    Experiencia profesional:

    • Ingeniero de Inteligencia de Procesos (HDI Aseguradora)
    • Gestor de diversas células de desarrollo
    • Ingeniero de Software en CONEXIA

    En la Universidad Iberoamericana León se desempeñó como:

    • Líder de proyectos
    • Coordinador del Área de Desarrollo.
    • Coordinador de Evaluación y Proyectos.
    • Coordinador de Análisis e Información Académica.

    Experiencia docente:

    • Profesor en diversas universidades en asignaturas de programación, bases de datos, manejo avanzado de hojas de cálculo, sistemas para la toma de decisiones, modelos financieros asistidos por computadora, Inteligencia de mercados, entre otras.

    Formación académica

    • Maestría en Ingeniería de Sistemas Electrónicos y Computacionales.
    • Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de León.
    • Convenciones internacionales sobre Tableau (Líder mundial de Gartner para herramientos de BI, por 5 años consecutivos).

    Experiencia profesional:

    • Gerente y fundador del departamento de inteligencia de negocios en Fábricas de Calzado Andrea (20 años de experiencia).
    • Fundador del departamento de Arquitectura y Administración de Base de Datos.
    • Diseñador y administrador del Data Warehouse.
    • Desarrollador de herramienta ETL propietaria.
    • Implementador de Tableau Server.
    • Desarrollador de Tableau Desktop.

    Mtro. Juan Carlos Hernández Ramírez

    Formación académica:

    • Maestría en Ingeniería Administrativa y Calidad.
    • Licenciatura en Informática Administrativa por la Universidad de León.
    • Certificación Microsoft Power BI Microsoft (Executrain 2016).
    • Certificación Service Quality Institute (SQI 2016)

    Experiencia profesional:

    • Gerente del área de Inteligencia de procesos HDI.
    • Consultor en gestión de información
    • Especialista en analítica y elaboración de indicadores institucionales.
    • Programador en lenguaje DAX.
    • Implementador de Power BI.

    Requisitos de Admisión

    • Estudios mínimos de Bachillerato.
    • Operar información.
    • Pago de inscripción.

    Requisitos de Acreditación

    • Aprobar la evaluación final que se establezca.
    • Cubrir como mínimo 80% de asistencia y puntualidad.
    • Realizar los pagos correspondientes en su totalidad.

    diplomados.ibero@iberoleon.mx

    (477) 710 06 82

    +52 (477) 392 82 86

    01(800) 800 40 41

    La información proporcionada por el usuario, queda protegida conforme a lo establecido en los Arts. 15 y 16 de la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de Particulares. Para mayor información del aviso de privacidad favor de consultar en: www.leon.uia.mx/privacidad.

    Solicita información de este programa

    Universidad Iberoamericana León