Los diplomados ya comenzaron · nologías utilizadas para explorar el desempeño pasado de un negocio con el fin de tomar mejores decisiones. BA utiliza datos, análisis estadístico,

Los diplomadosya comenzaron

uejecutivos.cl

Diplomado de Extensión en:

Advanced Business AnalyticsSANTIAGO

2020

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.

QS WORLD UNIVERSITY RANKINGCategoría Accounting-Finance /Entre las tres mejores Universidades de Sudamérica. Categoría Business and Management/ Primera en Sudamérica y Chile.

Área Tecnologías de Información [email protected]

86 años de historia.Fundada en 1934, la Facultad de Econo-mía y Negocios (FEN) es la más antigua de Chile. Durante sus años de vida, se impulsa la generación de profesionales más destacados al servicio de nuestro desarrollo. La FEN, ubicada en Diagonal Paraguay 257, Santiago, mantiene una amplia gama de diplomados capaces de satisfacer los requerimientos de espe-cialización de un número cada vez más importante de profesionales, que espe-ran actualizar, perfeccionar o comple-mentar sus conocimientos en diversas áreas.

El Departamento de Control de Gestión y Siste-mas de Información, perteneciente a la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chi-le, se ha convertido en un referente nacional de investigación y docencia en las áreas de Control de Gestión, Auditoría, Contabilidad, Sistemas de Información, Tributación y Procesos de Negocios.Este posicionamiento ha sido el resultado de di-ferentes acciones, tales como el fortalecimiento de las cátedras en pregrado que imparte la FEN, el trabajo realizado a través de nuestros centros de estudios e investigación, además de la perma-nente participación en congresos nacionales e in-ternacionales, asesorías y la gestión de las áreas de Postgrados y Educación Ejecutiva.

Departamento deControl de Gestión y Sistemas de Información

Facultad de Economía y Negocios

Sólo 5% de los programas de escuelas de negocios del mundo han sido acreditados con el sello AACSB.


Presentación

Business Analytics (BA) se refiere a las habilidades y tec-nologías utilizadas para explorar el desempeño pasado de un negocio con el fin de tomar mejores decisiones. BA utiliza datos, análisis estadístico, modelación predictiva, inteligencia artificial, técnicas de Big Data y optimización para lograr que los negocios funcionen mejor. BA es la evolución natural del Business Intelligence (BI) tradicio-nal, que involucra principalmente reportes y “alarmas”.

Objetivo

Entregar herramientas metodológicas y aplicadas utiliza-das en el mundo del Business Analytics. Al final de este programa el alumno será capaz de abordar problemá-ticas de negocio reales de BA utilizando herramientas computacionales de código abierto, además de aplicar los conceptos y metodologías entregadas en empresas.

Dirigido a:

Profesionales que deseen profundizar sus co-nocimientos en la toma de decisiones basados en datos e información. El diplomado busca pre-sentar nuevas herramientas de análisis de datos estructurados y no estructurados, así como tam-bién, la aplicación de metodologías analíticas que permitan a las empresas y organizaciones ser más eficientes y rápidos en la toma de decisiones. En particular, el programa se orienta a profesiona-les relacionados con las áreas de gestión de ope-raciones, estadística, marketing, control de ges-tión, tecnologías de la información, informática, análisis financiero y gestión del riesgo, además de todos aquellos profesionales que manejan y anali-zan grandes volúmenes de información.


INTRODUCCIÓN AL BUSINESS ANALYTICS Este módulo proporcionará aspectos introductorios de va-riados tópicos que están estrechamente relacionados con el Business Analytics. Se llevará a cabo un barrido general de las etapas necesarias para la realización de un proyecto de BA.

Contenidos: • Proceso KDD y CRISP-DM• Data warehouses y data marts• Análisis multidimensional: cubos OLAP• Consolidación de datos• Limpieza de datos• Transformación de datos• Taller aplicado en R

DESCRIPTIVE Y DIAGNOSTIS ANALYTICSDescriptive Analytics busca responder la pregunta ¿Qué ha sucedido? Esto en base a los datos de la empresa y estadística descriptiva tradicional. Por otro lado, la segunda capacidad analítica destacada en este programa busca responder la pregunta ¿Por qué ha sucedido? Esto mediante el uso de modelos estadísticos multivariantes que permiten balancear y ponderar múltiples factores con el fin de entender el pasado para una mejor toma de decisiones.

Contenidos: • Fundamentos de probabilidades y estadística• Análisis Exploratorio de Datos y Descriptive Analytics• Visualización de Datos y Dashboarding • Modelos lineales para Diagnostic Analytics• Modelos bayesianos• Taller aplicado en R

Contenido


Hoy en día se reconocen cuatro capacidades analíticas principales: Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, y Prescriptive Analytics. Estos cuatro puntos conforman y ordenan el contenido del programa. Adicionalmente, se incluye un capítulo de Big Data Analytics, que considera las técnicas y herramientas que permiten almacenar y procesar grandes volúmenes de datos y que permiten alimentar los modelos asociados a estas cuatro capacidades analíticas reconocidas por Gartner.

PREDICTIVE ANALYTICS I: MODELOS ANALÍTICOS TRADICIONALESA diferencia de Descriptive y Diagnostic Analytics; capacida-des analíticas relacionadas con una mirada restrospectiva a los datos, Predictive Analytics busca responder la pregunta ¿Qué pasará? Esto en base a modelos predictivos tradicio-nales y avanzados. Además de la introducción de una serie de metodologías predictivas, esta sección se vinculan las técnicas con las aplicaciones de negocios en paralelo con el fin motivar al alumno y facilitar el aprendizaje.

Contenidos: • Métodos tradicionales para clasificación (regresión logística,

k vecinos más cercanos, modelos bayesianos, árboles de decisión)

• Retención y fidelización de clientes• Credit scoring y análisis de riesgo• Regresión, series de tiempo y estimación de demanda• Algoritmos de clustering• Reglas de Asociación• Taller aplicado en R con casos aplicados a la industria

Contenido


BIG DATA ANALYTICSBig Data se refiere al área del Analytics que permite extraer, analizar y almacenar datos que son muy grandes o complejos como para ser tratados con tecnología analíticas tradicionales. Los principales desafíos en esta área incluyen el análisis de datos no estructurados, como imágenes, textos (por ejemplo, reclamos u opiniones de clientes), el almacenamiento y manejo de grandes volúmenes de datos, cloud computing y privacidad de datos, entre otros.

Contenidos: • Bases de datos relacionales y Big Data• Hadoop • Spark y MapReduce• Visualización analítica para Big Data• Análisis y visualización avanzada para datos no

estructurados• Casos aplicados a la industria de Big Data• Módulo completo en modalidad taller

PRESCRIPTIVE ANALYTICS Y TOMA DE DECISIONESPrescriptive Analytics es la última frontera de las capacidades análiticas, y busca responder la pregunta ¿Qué debo hacer? Esto en base a modelos predictivos en combinación con técni-cas de investigación de operaciones y optimización. Investiga-ción de operaciones es la disciplina que aborda la resolución de problemas y toma de decisiones en base a datos con el fin de lograr que los negocios funcionen mejor.

Contenidos: • Introducción al Análisis de Decisiones y Management Scien-

ces• Elementos de un problema decisional y modelamiento de

problemas. • Fundamentos de la investigación de operaciones y progra-

mación matemática• Modelación predictiva, Modelos Estocásticos e Investigación

de Operaciones• Casos aplicados a la industria de Prescriptive Analytics

Contenido


PREDICTIVE ANALYTICS II: MODELOS ANALÍTICOS AVANZADOS E INTELIGENCIA ARTIFICIALExisten diversas técnicas avanzadas de Predictive Analytics que han ganado popularidad en el último tiempo gracias a su mejor poder predictivo y el manejo de datos complejos, como texto, señales e imágenes. La principal estrategia es Deep Learning o aprendizaje profundo, que corresponde a la evolución de las redes neuronales artificiales y ha provocado una verdadera revolución en el mundo de la Inteligencia Artificial.Contenidos: • Redes neuronales artificiales• Support Vector Machines • Deep Learning• Multiclasificadores y Ensemble Learning • Detección de fraudes • Visión computacional y reconocimiento de objetivos• Text Analytics • Taller aplicado en Python con casos aplicados a la industria

CONSIDERACIÓN:El diplomado busca ser auto contenido y no se requiere experiencia previa en programación, es un programa de naturaleza aplicada. Importante considerar que las horas de taller aplicado con lenguajes de programación y herramientas computacionales, (como: R, Python, gestores de bases de datos y herramientas para el Big Data -Hadoop, MapReduce, Spark) son módulos que representan un 33% del diplomado.

Ph.D. Sistemas Complejos de Ingeniería, Universidad de Chile.

Magíster en Gestión de Operaciones, Universidad de Chile.

Ingeniero Civil Industrial y Licenciatura en Ciencias de la Ingeniería, Universidad de Chile.

Profesor Titular, Universidad de Chile.

Director académicoSebastián Maldonado


JAIME MIRANDA• Ph.D. Sistemas Complejos de Ingeniería,

Universidad de Chile.• Magíster en Gestión de Operaciones, Universidad

de Chile.• Ingeniero Civil Industrial y Licenciatura en Ciencias

de la Ingeniería, Universidad de Chile.• Profesor Asociado, Universidad de Chile.

JUAN DÍAZ• Ph.D. in Statistics, Harvard University • Ph.D. en Economía, Universidad de Chile • M.Sc. in Statistics, Harvard University• Magíster en Economía, Universidad de Chile • Ingeniero comercial, Universidad de Chile • Profesor Asistente, Universidad de Chile.

CARLA VAIRETTI• Ph.D. in Information and Communication

Technologies, University of Trento, Italia.• Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia

Universidad Católica de Chile.• Magíster en Ingeniería – Mención Computación,

Pontificia Universidad Católica de Chile.• Licenciada en Sistemas, Universidad Nacional de

La Plata, Argentina.• Profesor Asistente, Universidad de los Andes

Cuerpo académico


Calendario de clases

Facultad de Economía y NegociosSede Santiago centro:Diagonal Paraguay Nº 257, santiagoUniversidad de Chile.

Lugar de realización

La unidad de Educación Ejecutiva del Departamento de Control de Gestión y Sistemas de Información de la Universidad de Chile, en caso de ser requerido, se reserva el derecho a suspender, postergar o modificar calendarios, fechas u horario de clases, como también cambiar o reemplazar profesores de este programa.

2 de Septiembre

120 hrs. presenciales

14 de Abril 2021

Lunes 18:30 a 21:30 hrs. Miércoles 18:30 a 21:30 hrs.

Inicio clases

Duración

Término clases

Horario clases


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Septiembre

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Diciembre

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Facultad de Economía y Negocios: Diagonal Paraguay 257, Piso 6, Santiago.Sede Oriente: Av. Andrés Bello 2365 / Av. Nueva Los Leones 0222, Providencia.

DIPLOMADOS

2020

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[email protected] +56 22978 3565

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