PBS se encuentra a la vanguardia a nivel...de real valor a través del análisis, promoviendo una cultura interna en todas las áreas de las organizaciones basadas en información

PBS se encuentra a la vanguardia a nivel latinoamericano, desarrollando programas de

formación ejecutiva destinados a líderes empresariales, contando con una amplia experiencia de más de 18 años.

Siendo un referente en la creación e implementación de programas en educación ejecutiva, el reto es una continua actualización y renovación de más del 20 % de los programas, permitiendo responder a las necesidades y exigencias enfocadas hacia los nuevos desafíos del mercado.

Nuestros programas exigen un staff de facilitadores de alto nivel en cuanto a formación académica y desarrollo empresarial, todo ello asegura mantener altos niveles de calidad y excelencia, por encima del promedio de programas de capacitación que se ofrecen en el mercado lo que garantiza que el participante pueda generar la aplicación inmediata de los conocimientos adquiridos.

+110,000 Ejecutivos capacitados

+5,000 Programas de formación ejecutiva impartidos en 18 años

+500 Programas de formación ejecutiva se imparten cada año

16 Áreasdel saber

que nos permite formar a más de 6,000 participantes por año

+3,000 Proyectos de Capacitación InCompany impartidos a más de 250 compañías en 14 países de Latinoamérica

Nuestra experiencia internacional

Hemos impartido programas de formación ejecutiva para empresas

Rep.

Colombia

Argentina

ChileNicaraguaMéxico

EEUU Honduras

Costa Rica Paraguay España

El Salvador Panamá Ecuador

Guatemala

Miembro

» Directivos comerciales, de marketing y financieros, directivos de IT y operaciones o gerentes de consultoría que deseen aplicar estas nuevas técnicas en su ámbito profesional.

» Profesionales con cinco años de experiencia como gerentes o mandos medios que deseen transformar y dotar de inteligencia a los procesos de negocio en los que operan. Empresas de distintos sectores y administraciones públicas.

» Personal de sistemas y tecnología que busca incorporarse al área de negocio de su compañía a través de la dimensión analítica.

En los últimos años hemos visto un pronunciado énfasis en los datos y su potencial en la mejora de la productividad en las organizaciones. Esto ha permitido que los datos tomen

crecientemente un rol importante en la decisión de los altos mandos gerenciales. Sin embargo, hasta hace poco tiempo los cargos que tomaban los especialistas en datos no

se consideraban estratégicos.

Los últimos años han mostrado un gran giro, gracias a las facilidades entregadas por la tecnología y nuevas tendencias dentro del área de Business Intelligence como el Big

Data, se ha producido la necesidad de crear un nuevo puesto gerencial, el CAO (Chief Analytical Officer). Se estima que el 50% de las compañías en el listado Fortune 500

ya cuentan con este rol en sus filas. Si bien el CAO tiene responsabilidad sobre la captura, almacenamiento y gestión de datos, su principal función es la creación

de real valor a través del análisis, promoviendo una cultura interna en todas las áreas de las organizaciones basadas en información que se desprenda

de datos, y un modelo de gobierno analítico, que asegure la alineación de las múltiples iniciativas internas, hacia un norte colaborativo y común.

Es por esta razón que este curso se enfoca en formar a los gerentes en la necesidad de analizar datos de manera estratégica dándoles un

rol central a la necesidad de Big Data con un foco estratégico y los recursos humanos necesarios para implementarlo en la estrategia

de éxito de las organizaciones que lideran. De esta manera, los gerentes tendrán claras las características del equipo de trabajo

que deben formar para manejar los grandes flujos de datos y así tomar decisiones de negocios basadas en información

de calidad. El objetivo del curso es desarrollar así una base sólida en el conocimiento y utilización de herramientas

cuantitativas que permitan analizar los datos relevantes en una organización, y así determinar tendencias,

patrones y/o comportamientos característicos que orienten el proceso de toma de decisiones de los

gerentes mejorando los niveles de productividad de las organizaciones.

PRESENTACIÓN:

DIRIGIDO A:

» Entregar a los alumnos una visión general de Inteligencia de Negocios, Big Data & Business Analytics.

» Exponer el desarrollo histórico que ha ocurrido en Inteligencia de Negocios.

» Reconocer los principales componentes con que debe contar una infraestructura de Inteligencia de Negocios y Big Data.

» Aprender las mejores prácticas en diseño y explotación de bases de datos analíticas tanto relacionales como multidimensionales.

» Aprender técnicas para desarrollar modelos predictivos.

OBJETIVOS GENERALES:

CONTENIDO:

IntroduccIón a BusIness IntellIgence, BIg data & analytIcs

Objetivos específicos:

• Normalizar lenguaje en términos conceptuale.s (De qué se tratan los conceptos de Business Intelligence & Big Data & Analytics).

• Aplicar Business Intelligence, Big Data & Analytics al ecosistema empresarial.

• Introducción a las personas a una arquitectura basada en Business Intelligence.

Contenido:

• La información

• Business Intelligence y su arquitectura

• Los sistemas transaccionales

• Extracción, transformación y carga. (ETL)

• Data Mart vs. Data Warehouse

• Cubos analíticos

• Introducción a Data Mining

• Introducción a Visualización

• Big Data

INTRODuCCIÓN A LOS CONCEPTOS DE BuSINESS INTELLIGENCE, BIG DATA & ANALyTICS

Módulo 1:


• Comprender qué es la transformación digital.

• Plantear un gobierno de datos en sus organizaciones.

• Medir la curva de madurez de Business Intelligence en una organización.

Contenido:

• Transformación digital

• La estrategia y a la transformación digital

• Data Governance

• Business Intelligence Governance

• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada al ROI

• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada al control local vs. normas empresariales

• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada al uso de BI

• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada a la visión de BI

APLICACIÓN A LA GESTIÓN COmERCIAL


• Identificar quién es el CAO y cómo puede ayudar a la organización.

• Analizar cuál es el rol del CAO.

• Comprender cómo se aplican los casos de Big Data & Analytics al mundo real.

Contenido:

• Big Data & Analytics

• La motivación a una cultura basada en Analytics

• CAO (Chief Analytics officer)

• El rol del CAO

• Data Science y sus competencias

• Data Engineer y sus competencias

• Casos aplicados de Big Data & Analytics

• Video Analytics

CAO (ChIEf ANALyTICS OffICER)

IntroduccIón a BusIness analytIcs

Contenido:

• Introducción en Analytics

• Un mundo sin Analytics

• Un mundo con Analytics

• Motivación al Analytics

• Modelo de segmentación

• Segmentación demográfica

• Segmentación estratégica

• Ciclo de vida de los clientes

INTRODuCCIÓN A BuSINESS ANALyTICS


• Formar en el ciclo completo del análisis de datos

• Conocer cuál es la motivación del Analytics aplicado al ámbito empresarial

• Comprender los modelos de segmentación y su funcionalidad dentro del modelo empresarial


• Formar en Data Mining.

• Conocer qué modelo es el mejor para un determinado problema.

• Comprender los modelos de Cross Selling, Up Selling, Fuga y Scoring.

• Formar en el modelamiento de prospección de compra, modelos de referencia, forecasting y redes neuronales.

• Formar en técnicas de machine learning y deep learning.

Contenido:

• Modelo de Data Mining

• Matriz de confusión y lift chart

• Modelo de cross selling

• Modelos de up selling

• Modelo de fuga dura

• Modelo de fuga blanda

• Modelos de scoring de riesgo

• Modelos de scoring de compra

• Modelo de prospección de compra

• Modelo de referencia

• Modelo de forecasting

• Modelo de forecasting – Modelo de mínimos cuadrados ordinario

• Modelo de forecasting – Series de tiempo.

• Redes neuronales

• Técnicas de machine learning.

• Técnicas de deep learning.

mODELOS DE DATA mINING

Módulo 2:

VIsualIzacIón, como herramIenta de analytIcs

Contenido:

• Introducción a la visualización

• El arte de visualizar

• ¿Qué visualizar?

• Objetivo de un reporte

• Objetivo de un dashboard

• Objetivo de un cuadro de mando

• ¿Qué información aporta el Big Data a un cuadro de mando, dashboard o reporte?

• Configuración de ratios, tasas e índices

• Configuración de Key Preformance Indicator (KPI)

INTRODuCCIÓN A LA VISuALIzACIÓN


• Formar en el ciclo completo de la visualización efectiva

• Reflejar las diferencias entre un reporte, dashboard y cuadro de mando

• Construir KPI ajustado a la estrategia empresarial

Módulo 3:


• Formar en el ciclo completo de la elaboración de un cuadro de mando

• Identificar los componentes principales de un cuadro de mando

• Elaboración de un cuadro de mando

Contenido:

• Objetivo de un cuadro de mando integral

• Componente de un cuadro de mando integral

• Qué medir en un cuadro de mando integral

• Alinear los objetivos con la estrategia

• Elaboración de indicadores financieros

• Indicadores asociados a la relación con los clientes

• Indicadores asociados a los procesos internos de negocios

• Indicadores asociados al desarrollo y aprendizaje

VISuALIzACIÓN – CONSTRuCCIÓN DE uN CuADRO DE mANDO

Contenido:

• Objetivo de un dashboard

• Componentes de un dashboard

• Mejores prácticas en la elaboración de un dashboard

• Principios Gestalt

• Diseño hacia un objetivo

• Mantener todo a la vista

• Mantenerlo simple

• Ser consistente

• Resaltar la información más relevante

• Mostrar el contexto

CONSTRuCCIÓN DE uN DAShBOARD


• Formar en el ciclo completo de la elaboración de un dashboard

• Identificar los componentes principales de un dashboard

• Elaboración de un dashboard

BIg data applIcatIons

Contenido:

• Entendiendo qué es Big Data

• Conceptos y terminologías

• Características Big Data

• Diferentes tipos de datos

• Data estructurada

• Data semi-estructurada

• Data no estructurada

• Caso de estudio

INTRODuCCIÓN A BIG DATA


• Formar en los fundamentos del Big Data y sus componentes

• Es tud ia r lo s conceptos y terminologías

• Estudiar casos aplicados

Módulo 4:


• Formar en la arquitectura de Big Data

• Estudiar los ecosistemas de Big Data

• Incorporar herramientas de Big Data

Contenido:

• En qué consiste una arquitectura basada en Big Data

• Ecosistema Apache Hadoop

• Ecosistema Apache Spark

• Sistema distribuido de archivos Hadoop

• MapReduce

• MapReduce v1 versus MapReduce v2

• Opciones de almacenamiento en Hadoop

• Formato de archivos

• Compresión de formatos

ARquITECTuRA BIG DATA

Contenido:

• Hadoop 2.x

• MapReduce Input

• The Map Task

• MapReduce Output

• Pig vs SQL

• Complex data type in Pig

• The Hive Arquitecture

• Hive query optimizers

• Hadoop

hERRAmIENTAS DE BIG DATA


• Formar en detalle las herramientas de Big Data

• Estudiar en detalle una arquitectura MapReduce

• Estudiar en detalle Hadoop, Hive y Pig

predIctIVe analytIcsMódulo 5:

Contenido:

• Cómo descubrir conocimiento en una base de datos

• Reconocimiento de patrones

• Aprendizaje automático aplicado. (Caso de estudio)

• Análisis descriptivo

• Análisis exploratorio

• Análisis inferencial

• Análisis causal

• Análisis predictivo

• Automatización de modelos predictivos

INTRODuCCIÓN A uN ANáLISIS PREDICTIVO

Objetivo específicos:

• Introducir en un análisis del tipo predictivo

• Búsqueda y reconocimiento de patrones

• Automatización de modelo


• Formar un análisis predictivo automático.

• Crear un modelo de fuga.

• Automatizar y publicar un modelo de fuga.

• Profundizar en el análisis predictivo automático.

• Crear un modelo de scoring.

• Automatizar y publicar un modelo de scoring.

Contenido:

• Construcción del problema de negocios.

• Evaluación de modelos a utilizar.

• Evaluación de input y posible output.

• Elaboración de un modelo de fuga.

• Calibración del modelo de fuga.

• Selección del modelo de fuga.

• Publicación del modelo de fuga.

• Testing de modelo de fuga.

• Construcción del problema de negocios.

• Evaluación de modelos a utilizar.

• Evaluación de input y posible output.

• Elaboración de un modelo de scoring.

• Calibración del modelo de scoring.

• Selección del modelo de scoring.

• Publicación del modelo de scoring.

• Testing de modelo de scoring.

ANáLISIS PREDICTIVO

mETODOLOGíA:El programa se realizará con metodología de aplicación con un 80% práctica y 20% teórica.

DuRACIÓN:El diplomado tiene una duración de 72 horas de actividades académicas presenciales.

management scIence

Contenido:ORGANIzACIÓN DEL fuTuRO: uN NuEVO mODELO PARA uN muNDO DE CAmBIO ACELERADO• ¿Qué están viviendo las organizaciones modernas?• La organización del futuro basada en el conocimiento y manejo

de la información

EL CAPITAL INTELECTuAL, BASE DE LA CAPACIDAD COmPETITVA DE LA ORGANIzACIÓN• Capital intelectual: definición y componentes• Modelo intellectus para la valoración del capital intelectual• El proceso de asimilación y uso de la tecnología como piedra

angular del capital intelectual

EL ROL DEL fACILITADOR EN PROCESOS DE APRENDIzAJE DE TRANSfERENCIA TECNOLÓGICO• El facilitador como agente y administrador del cambio• Leyes de Bob Pike para el aprendizaje en adultos• Estilos de aprendizaje:

EL uSO DE LAS NEuROCIENCIAS EN EL APRENDIzAJE• El cerebro triuno• La importancia de las emociones en el proceso de aprendizaje• Bilaterialidad hemisférica: modelo Ned Herrmann ("Whole

Brain Thinkin")

CONCLuSIONES

• Aprendizaje sensorial• Ciclo de Kolb

• El papel de la información (data science) en la toma de decisiones organizacionales

• La nueva economía del conocimiento: hacia un cambio de paradigma• La Organización de aprende (Peter Senge)• Los nuevos vectores estratégicos de la competitividad

empresarial: gestión del cambio y gestión del conocimiento

• Importancia del Chief Analytic Officer (CAO) como articulador del data science

Objetivos:

Que el participante:

• Comprenda la importancia del desarrollo del capital intelectual en las organizaciones modernas como un activo intangible.

• Identifique la capacitación como factor de éxito en la implemetentación de procesos tecnológicos.

• Obtenga aquellas herramientas que le permitan desarrollar/incrementar los skillls necesarios para compartir sus conocimientos de manera exitosa con los involucrados en un proceso de cambio tecnológico.

Módulo 6:

INSTRuCTORES:

El Diplomado será impartido por un selecto equipo de instructores internacionales con más de 20 años de experiencia en desarrollar programas de capacitación en Guatemala y Centroamérica, es por ello que presentamos solamente un breve resumen de cada uno.

Carlos Rubio FigueRoa

Chile

Licenciado en Administración de Negocios de la Universidad Central de Chile. Actualmente es Director de Desarrollo de Negocios en MetricArts, empresa de análisis e inteligencia de negocios que provee asesoría en los procesos de decisión de las empresas a través de combinar la administración de la información adecuada. También ha sido socio de negocios financiero, contralor de negocios, contralor financiero, analista senior de negocios en empresas como Philips y Gibson Innovations. Ha desarrollado su carrera en los últimos 14 años en toda América Latina, trabajando viviendo en: Chile, Panamá, Perú y México.

Su experiencia se basa en el turnaround de negocios con intensivo manejo de intervención en el desarrollo de la planificación estratégica, a través de ejecutar estándares exigidos por multinacionales, diseño de blue-print y los recursos propios de las empresas. En cuanto a docencia, ha sido profesor del Diplomado Inteligencia de Negocios en la Universidad Quality Leadership University de Louisville, Panamá.

GerzogallaRdo MoRales

Chile

Tiene estudios de Doctorado en Economía y Finanzas en la Universidad de la Rioja, España; Magister en Métodos Estadísticos de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Diplomado en Análisis Financiero Avanzado y Gestión Financiera de la Pontificia Universidad Católica de Chile; Ingeniero Comercial con especialización en Marketing, Universidad Central de Chile. Actualmente es Socio de Metric Arts y Consultor Internacional para los gobiernos de Panamá, Jamaica y Chile, en cuanto al desarrollo de mediciones aplicadas a la contingencia económica de cada país. Su experiencia se ha construido alrededor del análisis estadístico, la economía y la tecnología, en roles de jefatura y coordinación de proyecto.

Además, ha estado en el diseño e implementación de soluciones de Inteligencia de Negocios tanto para la industria como para entidades gubernamentales. También se ha desempeñado como profesor de la Universidad de Santiago de Chile y Universidad Central de Chile en las cátedras de Investigación de Mercado e Inferencia Estadística.

Magíster en Tecnologías de la Información y Gestión, Pontificia Universidad Católica de Chile, Chile; Ingeniero Civil en Computación e Informática, Universidad Arturo Prat Iquique, Chile. Actualmente es Jefe de Proyectos en Metric Arts, entidad enfocada a entregar soluciones de Inteligencia de Negocios, Business Analytics y Big Data a lo largo de todo Latinoamérica.

También ha sido docente para el Diplomado en Gestión de Tecnologías de la Información dictado por la facultad de economía y negocios de la Universidad de Chile; Profesor de Inteligencia de Negocios para programas corporativos de la facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile; Profesor del Diplomado e-Learning de Data Science en Español de Microsoft para Latinoamérica; Profesor de Diplomado Fundamentals Big Data & Business Analytics de Quality Leadership University, Panamá; Invitado como profesor del Diplomado de Data Science que será dictado el año 2018, en su primera versión, por el Departamento de Matemáticas de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Ha participado como expositor en encuentros de Smart City en Iquique y Chiguayante, Chile; y además ha sido el creador del Grupo de Usuarios de Power BI en Chile. Laboralmente cuenta con más de 8 años de experiencia en temas de Inteligencia de Negocios, Business Analytics y Big Data donde ha liderado proyectos en empresas multinacionales en Chile.

CristóbalibaRRa

Chile

CésarHoRMazÁbal

Chile

Ingeniero en industrias con mención en matemáticas, Pontificia Universidad Católica, Santiago, Chile. Posee conocimientos de programación en R, JavaScript, SQL y DAX. Desarrollo de modelos predictivos y de optimización, con conocimientos en probabilidades y machine learning. Actualmente trabaja en MetricArts, en el departamento de Data Science, generando modelos de fuga de clientes, predicción de fallas en camiones mineros, modelos de riesgo, segmentación de clientes, y optimización. Desarrollando reportes administrativos en Power BI y shiny. Ejerció como docente en la Universidad Austral, y en Metric learning, en este último haciendo clases de machine learning, Dax, y Power BI. Además fue docente en la Universidad Santo Tomás para el ramo de inteligencia de negocios.

Posee el diploma de Maestría en Recursos Humanos, Posgrado en Recursos Humanos, Licenciatura en Administración de Empresas, Licenciatura en Administración de Empresas Turísticas, también el diploma de Transformación Organizacional y MIT, en Boston, Massachusetts, EUA. En su experiencia laboral se ha desempeñado como: Director General, ONCEMÁSUNO, Director General Adjunto, Cajaplax, Director de Comunicación y Desarrollo, Televisa, Director General, Hart and Mind, Director de Recursos Humanos, Baxterm, Director de Planeación y Desarrollo, Aeroméxico, Director de Planeación y Desarrollo, Grupo Financiero Invermexico, Director de Planeación y Desarrollo, CITIBANK, Director de Recursos, McDonald’s, Director de Recursos Humanos, Dicopel. Así también ha brindado sus conocimientos y asesoría en sectores gubernamentales, industria, comercio, servicios y consultoría en Canadá, EUA, Europa, Centro, Sudamérica, Japón y México. Ha sido reconocido como: Mejor Director de Recursos Humanos a nivel mundial McDonalds, Chicago Illinois, mejor contribución de Recursos Humanos. En el área docente ha sido conferencista y profesor en instituciones importantes tales como Universidad Católica de Ecuador, Universidad Anáhuac, Universidad Iberoamericana, Universidad Intercontinental, Universidad Latino Americana, Universidad La Salle, Universidad del Valle, Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey, Instituto Politécnico Nacional e Instituto Mexicano de Finanzas.

Ha sido profesor por varios años en Panamerican Business School en Guatemala, así también ha brindado asesoría en reclutamiento de talento clave en las principales Universidades de los EUA. Ha participado en Diversos cursos y seminarios sobre diferentes temas en México y otros países. Posee un amplio portafolio en temas de negocios siendo experto en planeación estratégica, ventas, mercadotecnia, servicio al cliente, recursos humanos, desarrollo humano, desarrollo profesional, desarrollo organizacional, integración de equipos de trabajo, liderazgo, formación de instructores, entre otros. Otros Temas: Alineamiento Estratégico, Liderazgo y Auto Gestión. Procesos de la Gestión de Personal. Comunicación Asertiva y Habilidades Directivas.

Gerardo CoRRo

México

1 12 Lunes - Martes 5:00PM-10:00PM Miércoles 5:00PM-7:00PM

Lunes - Martes 5:00PM-10:00PM Miércoles 5:00PM-7:00PM


Miércoles 7:30PM - 9:30PMJueves - Viernes 5:00PM-10:00PM


Miércoles 7:30PM - 9:30PMJueves - Viernes 5:00PM-10:00PM

4, 5 y 6 de febrero

4, 5 y 6 de marzo

1, 2 y 3 de abril

3, 4 y 5 de abril

22, 23 y 24 de abril

24, 25 y 26 de abril

12

12

12

12

12

Introducción a Business Intelligence, Big Data & Analytics

Introducción a Business Analytics

Visualización, como herramienta de Analytics

Predictive Analytics

Management Science

Big Data Applications

2

3

5

4

6

No. Módulos

Duración Total: 72 horas

Duración FechaHorario

DuRACIÓN y CALENDARIzACIÓN:A continuación encontrará la calendarización en donde el orden de módulos puede variar según disponibilidad de los instructores para evitar modificación en las fechas:

Inicia:4defebrero2019Finaliza:26deabril2019

Completarfichadeinscripciónqueseleenvíaalconfirmarsuparticipación.DebeninstalarlossiguientesToolsensusLaptop:RapidMiner Studio https://rapidminer.com/products/studio/Power BI Desktop https://powerbi.microsoft.com/es-es/desktop/Python y R pero en cloud, no se requiere instalación solo su inscripción a la plataforma https://notebooks.azure.com/

• Material de referencia• Refrigerio liviano de cortesía• Tarifa especial de parqueo• Diploma del Diplomado avalado por Panamerican Business School y Data

Science Institute si completa el 75% de asistencia

De contado o bien, contamos con 2 opciones de financiamiento personal. Si le interesa conocer los requisitos puede consultarnos con gusto:• Visacuotas• Financiamiento PBS

Training Center (Diag. 6, 10-50 Z.10 Ed. Interaméricas, Torre Sur, Nivel 9, frente a CG Las Margaritas)

72horaspresenciales

$2,000.00porparticipante

Fecha:

Requisitos:

Incluye:

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Lugar:

Duración:

Inversión:

DETALLES DEL EVENTO:

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PBS se encuentra a la vanguardia a nivel...de real valor a través del análisis, promoviendo una cultura interna en todas las áreas de las organizaciones basadas en información