Oferta Académica
Diplomado
DIPLOMADO BUSINESS INTELLIGENCE CON BIG DATA Y ANALYTICS CLOUD
- Mercadeo, Comercial y Comunicación
-
Remoto
- Inicia el 14 de marzo de 2023
-
150 horas
| Inversión |
$4.900.000 |
| Horarios |
Martes miércoles jueves de 18:00 a 21:00 (124 horas)
Laboratorios sábados de 10:00 a 12:00 (26 horas) |
| duración | 16 semanas |
| intensidad | 150 horas |
| Facultad | Escuela de Administración |
| Jornada | Nocturna |
Objetivo
Preparar a sus participantes en el conocimiento de todo lo relacionado con la Inteligencia Negocios y Analítica Empresarial para obtener la experticia necesaria que le permitirá tomar las mejores decisiones en escenarios de Big Data para las organizaciones donde se desempeña; generándoles valor, innovación y ventajas competitivas. Al finalizar el Diplomado los estudiantes habrán afianzado las habilidades de análisis, planeación y ejecución empresarial adquiridas durante el programa.
Dirigido a
• Gerentes, empresarios, emprendedores y/o profesionales de distintas áreas del negocio con la necesidad de organizar, integrar, gestionar y utilizar datos útiles para mejorar las decisiones estratégicas en su organización.
• Cualquier persona que desee encaminar su actividad profesional hacia los sistemas de información y/o que desee aprender las bases teóricas y prácticas del Business Intelligence (BI), Bigdata y minería de datos para desempeñar mejor su carrera profesional.
- Tener una visión de 360 grados de las organizaciones en ambientes simulados; logrando conocerlas en todos los niveles tanto internos y externos; para la toma de las mejores decisiones en los diferentes cargos operativos, tácticos y estratégicos en el que se desempeñe en el corto, mediano y largo plazo.
- Contar con herramientas y metodologías necesarias para comprender, aplicar y utilizar las tecnologías que soportan la gerencia en BUSINESS INTELLIGENCE (BI) de las organizaciones con las mejores prácticas a nivel mundial.
- Comprender la utilidad y ventajas de las soluciones Tics para la gerencia en BI a través de los softwares empresariales SAP Business Warehouse (BW) | SAP BusinessObject (BO) con las últimas tendencias que imperan a nivel mundial.
- Direccionar y Gerenciar Proyectos Tecnológicos. Desarrolla habilidades de liderazgo empresarial usando sistemas y tecnologías de información con SAP BI BIG DATA.
- Reconocer los conceptos generales de los ecosistemas de datos distribuidos aplicados a la analítica de datos.
- Ejecutar análisis de datos con modelos estadísticos y minería de datos básica hasta avanzada.
Módulo 1.
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS & ANALÍTICA EMPRESARIAL / SIMULACIÓN
GERENCIAL BIG DATA.
1 - Introducción a la Analítica de los Datos.
2 - Adquirir & Modelar Datos Empresariales.
3 - Simulación Gerencial con BIG DATA (round 1) / LABORATORIO SAP UR
STEAM.
4 - Análisis de los Datos con Excel Pivot Table.
5 - Simulación Gerencial con BIG DATA (round 2).
6 -Practical ETL / Análisis Datos SAP PA (Lumira) / LABORATORIO SAP UR
STEAM.
7 - Simulación Gerencial con BIG DATA (round 3).
8 - Análisis con Tableau & Microsoft Power BI.
9 - Análisis con SAP Analytics Cloud SAC / LABORATORIO SAP UR STEAM.
10 - Presentar los resultados a C-Suite con SAC.
Módulo 2.
REPORTES, ANÁLISIS VISUALIZACIONES EMPRESARIALES / SIMULACIÓN
GERENCIAL CON BIG DATA / LABORATORIO SAP UR STEAM.
1 - Introducción a Reportes y Visualizaciones Empresariales.
2 - Técnicas de filtrado (SLICING & DICING) OLAP.
3 - Simulación Gerencial con Big Data.
4 - Visualización Tableau – Microsoft Power BI SAP GAME.
5 - Visualización SAP GAMES Analytics Cloud.
6 - Reportes de Negocio & Tableros de Control BI / LABORATORIO SAP UR
STEAM.
7 - Visualización BIG DATA Sostenibilidad Huella de Carbono.
8 - Cuadros de Mando Integral BSC Global Bike.
9 - Reports | Dashboard Design SAC Digital Boardroom / LABORATORIO
SAP UR STEAM.
10 -Presentar su Proyecto ERPsim BI a C-Suite con SAC.
Módulo 3.
DESCUBRIR CONOCIMIENTO, PREDICCIONES Y TOMAR DECISIONES
ESTRATÉGICAS / LABORATORIO SAP UR STEAM.
1 - Introducción a la Minería de Datos.
2 - Intro SAP HANA Data Warehouse Cloud.
3 - Minería Procesos Empresariales GBI / Córtex Analytics Simulation /
LABORATORIO SAP UR STEAM.
4 - Predictive Analytics with Machine Learning ML.
5 - Análisis BIG DATA SAP Analytics Cloud INNOVATION GAMES.
6 - Análisis de Series de tiempo & pronósticos / LABORATORIO SAP UR
STEAM.
7 - Análisis de BIG DATA HARVARD BUSSINESS.
8 - Modelos de pronósticos & predicciones con ML.
9 - Mejoramiento de tomas de decisiones Estratégicas.
10 - Presentar su Proyecto BI a C-Suite con SAC.
Módulo 4.
CERTIFICACIÓN INTERNACIONAL EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS &
ANALÍTICA EMPRESARIAL / LABORATORIO SAP UR STEAM.
1 - Introducción a la Certificación Tableau / Power BI / Google.
2 - Certificación / Casos & Workshops: Tableau / Power BI / Google.
3 - Proceso de Certificación Global en AMAZON WEB SERVICE /
LABORATORIO SAP UR STEAM.
4 - Introducción academia SAP Analytics Cloud SAC.
5 - Academia de Certificación SAP Analytics Cloud SAC I.
6 - Preparación para la certificación Internacional SAC I / LABORATORIO
SAP UR STEAM.
7 - Preparación para la certificación Internacional SAC II.
8 - Simulacro del examen Internacional con Proctor.
9 - Activación del Voucher & Presentación del examen.
10 - Como se Presentan Proyectos en BI.
Módulo 5.
PROYECTO FINAL – LABORATORIOS PRÁCTICOS – ENTREGA DE
CERTIFICADOS.
· E1-1: Data exploration using census data & E2-1: Webscraping.
· E3-1: BW Modeling Tool / E3-2: Modeling Basics.
· E4-1 Master Data / E4-2: Data Acquisition.
· E4-3 Data Warehouse.
· E5-1: Using Excel Pivot / E5-2 ERPSim in SAC / E5-3 Global Bike in
Predictive Analytics.
· E6-3 Word Cloud using R "E5-4 Slicing & Dicing in Analysis / E5-5 Slowly
Changing Dimensions / E5-6 External Hierarchies.
· E7-1 Reporting with SAP BW using Crystal Reports / E7-3 Create a
dashboard using SAP BW.
· E8-1 Stochastic Modeling / E8-2 Benfords Law / E9-1 Segmenting stores
using clustering.
· E9-2 Titanic Association analysis / E9-3 Descriptive data mining with big
data from Sam’s Club (Association Analysis).
· E10-1 Time series analysis with Sales data / E10-2 Global temperature /
E10-3 Sales Forecast with BW/4HANA.
· E11-1 Classification trees (Automated) / E11-2 (Expert) / E11-3 (Neural Net)/
E11-4 Regression.
· E12-1 Challenge Exercise / E12-2 From Data to Decisions – German Credit
Default / E12-3 Global Bike Case Study.
- Creación del Prototipo con Design Thinking SAP / SPATIAL / SOCRATIVE/
LEGO SERIOS PLAY.
- Como se Presentan Proyectos en SAP con BW BO SAC DWC.
- Cierre y Entrega de Certificados
Conoce a tus profesores
Ingeniero Mecánico e Ingeniero Ambiental, magíster en Ingeniería en el área Industrial, con más de diez años de experiencia en consultoría y asesoría a empresas del sector público y privado. Ha dirigido diversos proyectos en los que ha logrado analizar el Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación y el Sistema Nacional de Competitividad e Innovación. Se ha desempeñado como docente universitario de las áreas de estrategia organizacional, gestión estratégica y gestión de la innovación y actualmente adelanta estudios de doctorado en Administración de Negocios. Es autor de diferentes libros y artículos en revistas científicas en temas de planeación, gestión del conocimiento y análisis de datos e información.
Ingeniero de informática y magíster en marketing con amplia experiencia en marketing digital avanzado, analítica y visualización de datos y procesos de change management incluyendo sistemas y procesos digitales.
Ha transformado a modelo digital negocios en Latinoamérica de forma exitosa.
Javier Andrés Albarracín Perea
Psicólogo del Consumidor titulado del MBA en Marketing de UWIC, University of Wales del Reino Unido, con experiencia en planeación estratégica, investigación de mercados, marketing estratégico y táctico en empresas de productos y servicios. Profesor e investigador en Comportamiento del Consumidor de Escuela Internacional de Ciencias Económicas y Administrativas de la Universidad de La Sabana.
Experiencia en gerencia de proyectos relacionados con planeación y operación logística de la cadena de abastecimiento, liderando estrategias de implementación de buenas prácticas, tecnologías logísticas y de colaboración con clientes en empresas de diversas verticales de industria.
Docente e investigador universitario de pregrado y posgrado, en las disciplinas de: operaciones, logística y gestión de la cadena de suministro; buscando siempre el aprendizaje de los estudiantes con metodología pedagógicas que impliquen relevancia práctica.
Profesional en matemáticas puras, magister en administración de empresa con énfasis en mercadeo. Candidata a doctor en mercadeo con Conocimientos en comportamiento de consumidor , Investigacion de mercados y análisis de datos por medio de data mining aplicado .
- Matematica pura
- Especialista en matemática aplicada en sistemas dinámicos
- MBA con énfasis en mercadeo
- Doctora en Mercadeo
Actualmente directora del programa de Administración de mercadeo y Logística Internacionales. Vicedecana de la Escuela de Negocios de la Konrad Lorenz. Docente de posgrados y pregrados en la Universidad ICESI, Universidad de la Sabana, Universidad Panamericana de Mexico, Universidad del Istmo en Guatemala, Esai Business School en Ecuador entre otras.
La Universidad del Rosario se reserva el cambio, modificación o ajuste de este programa, incluido docentes.
El curso, evento o programa corresponde a educación informal no conducente a títulos.
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