Fundamentación:
En los actuales momentos, el mundo se encuentra frente al desafío de los cambios en el uso de los datos y la tecnología de la información, principalmente para la aplicación en la generación de nuevos modelos de negocios y/o la innovación de procesos que las hagan de manera más eficientes y competitivas en un mercado cada vez más globalizado.

El presente curso aborda con una visión de negocio los aspectos teóricos y prácticos para obtener una visión global, de las tecnologías disponibles para manejar grandes
volúmenes de datos, que permiten analizarlos y descubrir patrones, que apoyen en la identificación de nuevos nichos de mercados en los negocios actuales y futuros, así como su utilización para optimizar los procesos internos de las organizaciones.

Contenidos:

Módulo Nº 1: Toma de decisiones con el apoyo de la Inteligencia de Negocios.

Contenidos:
● Fundamentos Generales:
o Definiciones de BI.
o Conceptos de Negocios Claves (Proceso Interactivo, etc.).
o Conceptos Técnicos Claves (DataMart, DataWarehouse, ETL, OLAP, OLTP, Modelado de Datos, Esquema de Estrella, Copo de Nieve y Constelación).
o Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS).
o Sistemas de Información Ejecutiva (EIS).
o Cuadro de Mando Integral (CMI) - Balanced Scorecard.
o Visualización de Datos, DataStoryTelling – Beneficios y etapas.

● Beneficios y ventajas para los Negocios:
o Beneficios generales para los negocios.
o Beneficios de las visualizaciones.
o Ejemplo de Aplicaciones en los Negocios.

● Ruta para Innovar los Negocios:
o Gobierno de Datos.
o Roles Claves del Proyecto.
o Ciclo de Vida del Proyecto.

● Arquitectura Organizacional y Tecnológica:
o Alineación de los Sistemas de Información con la Organización.
o Herramientas Tecnológicas.
▪ Tableau.
▪ IBM Cognos.
▪ Qlik View.
▪ Power BI.
▪ Shiny (R).

o Desarrollo Práctico de Solución Tecnológica.
▪ Ejemplo de creación de un Dashboard de Ventas desde 0 con Power BI.
▪ Ejemplo de creación de un Tablero de Comando para el sector de turismo por edades y por género.
▪ Ejemplo de creación de un Resumen de Ventas, para detectar los mejores vendedores, las cantidades por países y por fecha.
▪ Bonus Extra: Ejemplo de uso de Datos Georeferenciados con Power BI.


Módulo Nº 2: Globalización y Escalabilidad de los Negocios con el Big Data.

Contenidos:
● Fundamentos Generales:
o Conceptos Claves (Generales): Las 3’V y 7’Vs del Big Data.
o Conceptos Técnicos Claves (Datos Estructurados, Semi y No Estructurados, etc.).
o Principales diferencias entre Bi y Big Data.
o Principales diferencias entre Data Mining y Big Data.

● Beneficios y Ventajas para los Negocios:
o Beneficios Generales para los Negocios.
o Recomendaciones de implementación.
o Aplicaciones y casos reales.

● Ruta para Innovar los Negocios:
o Definir objetivos.
o Obtener los datos.
o Construir un modelo.
o Evaluar y criticar el modelo.
o Visualización y presentación.
o Despliegue en producción.

● Arquitectura Organizacional y Tecnológica:
o Alineación de los Sistemas de Información con la Organización.
o Herramientas Tecnológicas.
▪ Hadoop.
▪ MongoDB.
▪ Elasticsearch.
▪ Spark.
▪ Apache Storm.

Módulo Nº 3: Explorando oportunidades de Negocios con la Minería de Datos.

Contenidos:
● Fundamentos Generales:
o Conceptos Claves (Generales):
▪ Infoxicación, DM, Océano de Datos, etc.
o Principales diferencias entre DM y BI.
o Calidad y Principales Errores en los Datos.
o Dimensiones de la Calidad de Datos.
o El Data Cleaning y su Aplicación.
o Fases de un Proyecto de Minería de Datos.
o Técnicas de Data Mining (Descriptivas y Predictivas).
o Conclusiones.

● Beneficios y Ventajas para los Negocios:
o Beneficios generales para los negocios.
o Ejemplo de aplicaciones en los Negocios.

● Ruta para Innovar los Negocios:
o Selección de Datos.
o Pre – Procesamiento.
▪ Ciclo de vida de un proyecto de calidad de Datos.
▪ Fases del Data Cleaning.
o Transformación.
o Minería de Datos.
o Interpretación y evaluación.

● Arquitectura Organizacional y Tecnológica:
o Alineación de los Sistemas de Información con la Organización.
o Herramientas Tecnológicas.
▪ RapidMiner.
▪ Weka.
▪ Orange.
▪ Knime.
▪ SAS.
▪ Cuadro comparativo.

Módulo Nº 4: La Ciencia de Datos en la Gestión de Negocios.

Contenidos:
● Fundamentos Generales:
o Conceptos Claves (Generales): Ciencia de Datos, Datos, Información, etc.
o Ciclo de vida de la Sabiduría.
o Ejemplo: La Ciencia de Datos es Magia.
o Perfil del Científico de Datos.
o Profesionales Relacionados.
o Características de las Organizaciones Data Driven.

● Beneficios y Ventajas para los Negocios:
o Beneficios generales para los negocios.
o Ejemplo de aplicaciones en los Negocios.
o Casos de éxitos.

● Ruta para Innovar los Negocios:
o Data Literacy.
o Data Team.
o Gobierno de Datos.
o Fases para evolucionar a una organización “Data Driven”.

● Arquitectura Organizacional y Tecnológica:
o Alineación de los Sistemas de Información con la Organización.
o Herramientas Tecnológicas.
▪ R / RStudios.
▪ Python.

Módulo Nº 5: Aprendizaje Automático del Negocio con Machine Learning
Contenidos:
● Fundamentos Generales:
o Conceptos Claves (Generales): Algoritmo, definición de Modelo, Base de Datos, DataFrame, Outliers, Machine Learning, etc.
o Principales diferencias entre DM y ML.
o Tipos de Aprendizaje: Supervisado, No supervisado y por Refuerzo.
o Ejemplos de Algoritmos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
o ML y el mundo del Big Data.

● Beneficios y Ventajas para los Negocios:
o Beneficios generales para los negocios.
o Usos prácticos del ML y casos de éxito.

● Ruta para Innovar los Negocios:
o Diseño del Modelo.
o Recolección de Datos.
o Desarrollo.
o Puesta en Producción.

● Arquitectura Organizacional y Tecnológica:
o Alineación de los Sistemas de Información con la Organización.
o Herramientas Tecnológicas.
▪ R / RStudios.
▪ Python.
o Desarrollo Práctico de Solución Tecnológico.
▪ Ejemplos de aplicación del algoritmo de K - Medias para análisis de clústers.

Módulo Nº 6: Aprendizaje Profundo y Automatizado del Negocio con el Deep
Learning
Contenidos:

● Fundamentos Generales:
o Conceptos Claves (Generales): RNA, funcionamiento de las
Neuronas, DL.
o Los retos del Deep Learning.
o Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep
Learning.

● Beneficios y Ventajas para los Negocios:
o Beneficios generales para los Negocios.
o Aplicaciones del DL y Ejemplos de usos.

● Ruta para Innovar los Negocios:
o Capa.
o Capa Identificadora de bordes.
o Capa Combinación de bordes.
o Capa Identificación de características.
o Capa Combinatoria.
o Pixel Valor.

● Arquitectura Organizacional y Tecnológica:
o Alineación de los Sistemas de Información con la Organización.
o Herramientas Tecnológicas.
▪ Azure ML.
▪ Amazon ML.
▪ IBM Watson.
▪ Cloud Machine Learning Engine.
▪ Big ML.
o Desarrollo Práctico de Solución Tecnológico:
▪ Video de aplicación de un algoritmo de Redes Neuronales.

Módulo Nº 7: Negocios Autogestionados con la Inteligencia Artificial

Contenidos:
● Fundamentos Generales:
o Definición de IA, su origen y su Implicancia.
o Tipos de Inteligencia Artificial según Stuart Russell y Peter Norvig.
o La Inteligencia Artificial y el mundo de la Robótica.

● Beneficios y Ventajas para los Negocios:
o Riesgos y desafíos.
o Ejemplos de aplicación y casos de éxito.

● Ruta para Innovar los Negocios:
o Business Intelligence.
o Big Data.
o Data Mining.
o Data Science.
o Machine Learning.
o Inteligencia Artificial.

● Arquitectura Organizacional y Tecnológica:
o Alineación de los Sistemas de Información con la Organización.
o Herramientas Tecnológicas.
▪ Open AI: GPT – 3.
o Organización en la Nube.

Módulo Nº 8: El Cloud Computing Aplicado a la Analítica de Negocios
Contenidos:
● Fundamentos Generales:
o Conceptos Claves (Generales): Arquitectura Cliente - Servidor,
definición de Cloud Computing.
o Conceptos Técnicos Claves (Tipos de Nubes: Pública, Privada o
Híbrida).
o Modelos de Servicios en la Nube (IaaS, PaaS, SaaS).
o Service Level Agreement (SLA).
o Cloud Computing y Big Data.
o Riesgos del Cloud Computing.
o Analítica en la Nube: BDaaS, DSaaS, MLaaS, DMaaS.

● Beneficios y Ventajas para los Negocios:
o Beneficios generales para los Negocios.
o Recomendaciones de implementación.
o Casos de éxitos.

● Ruta para Innovar los Negocios:
o Determinar un Plan de Acción.
o Establecer cuáles programas o apps voy a migrar.
o Elegir el tipo de nube a utilizar.
o Escoger un proveedor de Servicio.

● Arquitectura Organizacional y Tecnológica:
o Alineación de los Sistemas de Información con la Organización.
o Herramientas Tecnológicas.
▪ Amazon Web Services.
▪ Microsoft Azure.
▪ Google Cloud Platform.
o Desarrollo Práctico de Solución Tecnológico:
▪ Video de creación de una Máquina Virtual con Microsoft Azure.

Módulo Nº 9: Seguridad de la Información
Contenidos:
● Fundamentos Generales:
o La información.
o Tipos de Información.
o El concepto de Seguridad de la Información.
o La Triada CIA.
o Analítica en la Nube: BDaaS, DSaaS, MLaaS, DMaaS.

● Ruta para Innovar los Negocios:
o Análisis de Riesgos Informáticos.
o Política de Seguridad de la Información (PSI).
o La Seguridad de la Información y el mundo del Big Data.

● Arquitectura Organizacional y Tecnológica:
o Iniciación a la ISO 27001.

Objetivos:
Que el participante comprenda el apropiado uso y diferencias tanto conceptuales como en su aplicación en el mundo de los negocios de las tecnologías más utilizadas
en el análisis de datos; y así:

● Adquiera los conceptos generales de las diferentes tecnologías aplicadas el mundo del análisis de los datos.
● Que identifique el potencial de generación de negocios, mejoras de procesos, innovaciones que estas herramientas tecnológicas podrían brindarles.

Metodología:
100% Online con clases en vivo y uso del foro del campus virtual para despejar dudas.

Evaluación formativa:
Los participantes deberán presentar un trabajo final de algunos de los temas vistos en el curso, contando su incidencia, importante y uso por ejemplo en su ámbito de trabajo. Beneficios y ventajas de implementación, etc.