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Nota: La apertura del programa está sujeta al logro del punto de equilibro de las personas pre-inscritas y su debida inscripción.

Presentación

La Inteligencia de Negocios (BI) se preocupa por facilitar a las personas que necesitan información o la demandan, la información correcta e indicada en el momento adecuado. El concepto abarca todas las capacidades necesarias para convertir datos en inteligencia para la empresa, de tal modo que todos en la organización pueden confiar y usarlos para la toma de decisiones más acertadas.

Una "empresa inteligente", que utiliza BI para avanzar en sus negocios, está más preparada para pronosticar los cambios económicos, de mercado, etc., los cuales se presentarán en el futuro y van a afectar a la empresa y por consiguiente la organización se puede adaptar mejor y prosperar en las nuevas condiciones.

Este curso prepara y capacita los profesionales en temas de la inteligencia empresarial. Después del curso el profesional conoce y puede aplicar los elementos conceptuales, los objetivos, el alcance, los componentes, las metodologías, técnicas y herramientas de la inteligencia empresarial que se presentaron durante el desarrollo del curso.

Objetivo general

Analizar y realizar la integración de datos masivos para fines de la analítica de datos.

Objetivos específicos

• Analizar las características de Big Data y posibles implicaciones para la analítica de datos
• Aplicar tecnologías de integración: Hadoop
• Realizar la conexión de Hadoop con otras herramientas

Público objetivo

Dirigido a profesionales en ingeniería, matemáticas, estadística, o disciplinas afines, que tengan interés en adquirir habilidades en el análisis de datos para apoyar la toma de decisiones informadas en organizaciones públicas y privadas.

Contenido del Programa

Módulo I Inteligencia de negocios

• Estrategia empresarial basada en el análisis de información
• Predicción de futuro basado en datos
• BI y la toma de decisiones
• Cuadros de mando
• Herramientas de BI para Big data

Módulo II Bodegas de datos

• Objetivos y componentes
• Ciclo de vida
• Modelamiento, diseño lógico y físico

Módulo III Análisis de resultados

• Clusterización
• Asociación
• Clasificación y Regresión
• Otros métodos de análisis
• Reportes
• Proyecciones

Módulo IV Estándares nacionales e internacionales para la presentación de trabajos escritos

• Normas ICONTEC para la presentación de trabajos escritos.
• Normas APA para la presentación de trabajos escritos.

Certificación

Se dará constancia a las personas que cumplan con el 80 % de asistencia horaria y que hayan desarrollado los ejercicios y prácticas propuestas dentro del curso.

INGRESA AL SISTEMA DE PRE-INSCRIPCIONES