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X - XI PROGRAMA DE ESPECIALIZACION EN
ANALYTICS &
EDICION SABADOS FULL DAY: 03 DE MARZO 2018
EDICION DIAS DE SEMANA: 05 DE MARZO 2018
BUSINESS
BIG DATA
En convenio con
UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA
Instituto Nacional de Investigación y
Capacitación de Telecomunicaciones
Business Analytics & Big Data Certifica: INICTEL-UNI de la Universidad Nacional de Ingeniería
En convenio con: www.bpc.com.pe
OBJETIVO
Brindar a los participantes los conocimientos, técnicas y herramientas para la
toma de decisiones de manera estratégica y confiable a través de la gestión y
análisis de grandes volúmenes de información.
PLAN DE ESTUDIOS
Business Analytics
y Data Science
a) Fundamentos de Business Analytics
b) Aplicaciones y casos de Business Analytics por
industrias
c) Metodología de un proyecto de Business Analytics
d) ¿Qué es Data Science?
Preprocesamiento,
estadística y
análisis
exploratorio de
datos
a) Estadística
b) Etapas del método estadístico
c) Distribución de frecuencias
d) Representación gráfica
e) Medidas de tendencia central
f) Medidas de posición
g) Medidas de dispersión
h) Regresión y correlación lineal
Machine Learning
y Modelos de
Business Analytics
a) Métodos No Supervisados
a.1. Modelos de Clasificación: Árboles de Decisión
a.2. Modelos de Asociación
b) Métodos Supervisados
b.1. Modelos de Regresión: Regresión Logística
b.2. Modelos de Agrupamiento: Análisis de Clusters y
algoritmos K-means
Digital Analytics a) Conceptos y fundamentos
b) Métricas básicas
c) Taller de Google Analytics
Taller de Business
Analytics
a) Revisión y mejoramiento trabajo aplicativo de
Business Analytics
b) Exposición del trabajo aplicativo de Business Analytics
Big Data a) Conceptos y Terminología
b) Aspectos Generales de Big Data
c) Tipos de Datos
d) Drivers para adopción
e) Patrones desde BI hacia Big Data
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Adopción y
Planificación de
Big Data
a) Requisitos Organizacionales
b) Big Data Analytics Lifecycle
c) Metodologías de Productos de Datos (Agile)
Tecnologías
Empresariales:
Business
Intelligence y Big
Data
a) Fundamentos de Arquitectura.
b) OLTP, OLAP, ETL, DWH, Datamarts, BI.
c) Big Data BI
d) Visualización de Datos
Metodologías
Agiles
e) Gestión y desarrollo tradicional de proyectos
f) Metodologías lean y ágil
g) Tablero KANBAN
h) Talleres aplicativos sobre la metodología lean y ágil
Tecnologías en
Big Data
a) Conceptos de almacenamiento:
a.1. HDFS, otros
b) Conceptos de Procesamiento
b.1. Hadoop – Arquitectura, Batch Map Reduce
b.2. Real Time, Otros
c) Tecnologías de Almacenamiento
c.1. NoSQL.
d) Ecosistema Hadoop
d.1. Integración de Datos (ETL)
d.2. Acceso de Datos (HIve, Impala)
d.3. Operaciones, Seguridad, otro.
Técnicas de
Análisis
a) Introducción a Machine Learning
b) Visual Analysis
Taller de Big Data
a) Conociendo componentes de Hadoop
b) Ingesta de Datos en Hadoop
c) Visualización de Datos usando SQL
DURACION
El Programa de Especialización en Business Analytics & Big Data tiene una
duración total de 120 horas.
EXPOSITORES
Ing. Jorge Rodríguez
Master Europeo en Dirección de Marketing y Gestión Comercial – EOI España.
Diplomado en Marketing Relacional CRM – UPC. Diplomado en Gerencia de
Proyectos – UPC. Especialización en Business Intelligence & Business Analytics –
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SAS México. Miembro de la comunidad Profesionales de Analytics Cono Sur, KD
Nuggets, American Statistical Association (ASA), Digital Analytics del Perú (ADAP)
y el IAB. Ingeniero Estadístico de la Universidad Nacional de Ingeniería.
Profesional con más de 15 años de experiencia directiva en empresas del rubro
financiero, comercial y de servicios. Amplia Experiencia en Docencia de Postgrado
en ISIL, Universidad Ricardo Palma y Universidad Nacional de Ingeniería en el área
de Inteligencia de Negocios y Analítica. Actualmente es Sub Gerente de Asesoría
y Gestión de Proyectos de Inteligencia Analítica en el Banco de Crédito del Perú
(BCP).
Ing. Luis Chavez
Especialización en Análisis de Datos por la Universidad de Washington y The
Caltech-JPL Summer School on Big Data Analytics. Miembro de la comunidad Big
Data Agile Perú, (JPL) Open House. Especialista en Bussines Data Analyst
certificado con Cloudera, Gestión de Proyectos Agiles, Data Quality Assesment y
asesor en Gestión Estratégica de Información. Ingeniero Informático de la
Universidad Nacional de Piura. Profesional con 8 años de experiencia
desarrollando y liderando proyectos de Business Intelligence y Big Data, CRM y
Arquitecturas estratégica empresariales en empresas del sector financiero,
servicio y entidades públicas. Experiencia en Docencia de Postgrado en la
Universidad Nacional de Ingeniería en el área de Inteligencia de Negocios y Big
Data. Actualmente es Sub Gerente Adjunto Líder Técnico y Arquitecto de
Soluciones BI y Big Data del Banco de Crédito del Perú (BCP).
Ing. Allan Mori
Certificación MCITP: Business Intelligence Developer y en SQL Server Database.
Ingeniero de Software de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.
Profesional con más de 12 años de experiencia en empresas del rubro financiero,
liderando proyectos de infraestructura en plataforma Windows y AIX, con sólidos
conocimientos en base de datos, Inteligencia de Negocios e ingeniería de
software. Experiencia en Docencia de Postgrado en la Universidad Nacional de
Ingeniería en el área de Inteligencia de Negocios, Analítica y Big Data.
Actualmente es Líder de Proyectos de Business Intelligence y Business Analytics
en el Banco de Crédito del Perú (BCP).
* La universidad se reserva el derecho de cambiar algún docente por contingencias inesperadas.
METODOLOGIA
Los temas y conceptos serán desarrollados en un lenguaje claro y simple. Las
sesiones tendrán una gran orientación a los aspectos prácticos y propiciarán la
activa participación de los asistentes. Para ello cada expositor debe integrar
adecuadamente los siguientes aspectos metodológicos:
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✓ Presentación y desarrollo conceptual y técnico de cada sesión.
✓ Orientación aplicativa y práctica de los temas y herramientas presentadas
a través de: experiencias laborales, presentación de ejemplos reales y
desarrollo de casos y ejercicios.
✓ Motivación apropiada a los asistentes buscando su participación activa
mediante: intervenciones en clase, análisis de los temas, intercambio de
experiencias, desarrollo de casos y ejercicios grupales e individuales.
✓ Asesoría en el desarrollo de los trabajos aplicativos individuales de los
participantes.
EVALUACION
Durante el desarrollo del programa la evaluación será en forma permanente a
los participantes mediante los siguientes criterios:
✓ Nota mínima aprobatoria por curso es de 14 (catorce).
✓ Asistencia a clases, como mínimo 80%.
✓ Participación de clases activa.
✓ Presentación de trabajos – talleres.
✓ Presentación y sustentación de un trabajo final integrador.
Los participantes que cumplan con los requisitos académicos mínimos recibirán:
• Un Certificado del Programa de Especialización en “Business Analytics &
Big Data”, a nombre de INICTEL-UNI de la Universidad Nacional de
Ingeniería en convenio con BPC Business School.
• A los tres primeros puestos se entregará una carta de reconocimiento al
mérito.
• A los participantes que no cumplan con la totalidad de lo exigido, se les
entregará una Constancia de Participación, detallando las asignaturas
aprobadas.
DIRIGIDO A
El programa de especialización está dirigido a profesionales y técnicos egresados
involucrados en las áreas de marketing, tecnologías de la información, gestión de
mercadeo o de pronóstico, proyectos de inteligencia comercial, inteligencia de
riesgos, inteligencia de negocios y afines.
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INVERSION
Modalidades de Pago
• Modalidad 1 (Única cuota) : S/. 3,700 (*)
• Modalidad 2 (En cuotas) : S/. 3,900 (*)
(3 cuotas iguales de S/. 1,300 cada una)
(*) Los pagos se pueden realizar vía deposito en cuenta corriente, transferencia
bancaria, interbancaria y con tarjeta de débito o crédito VISA.
Descuento especial por pronto pago del 10% hasta el 17/02/18 (aplica a
cualquiera de las modalidades de pago).
INICIO, HORARIO Y LUGAR DE CLASES
X Edición Sábados Full Day
Inicio de clases : 03 de marzo del 2018
Horario de clases : sábados de 8:00 am a 8:00 pm
XI Edición Días de Semana
Inicio de clases : 05 de marzo del 2018
Horario de clases : lunes, miércoles y viernes de 7:00 pm a 10:00 pm
Lugar de clases (X y XI Edición) : Instalaciones de INICTEL – UNI
Av. San Luis N° 1771 - San Borja
* La universidad se reserva el derecho de reprogramar la fecha de inicio al no completar la
cantidad mínima de participantes.
REQUISITOS
A efectos de participar en el programa de especialización los postulantes deberán
cumplir con los siguientes requisitos:
• Profesionales con estudios universitarios concluidos o por concluir.
• Profesionales con estudios técnicos (3 años) concluidos.
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INFORMES E INSCRIPCIONES
Teléfonos: 3586790 – 6261444 – 6261445
RPC y WhatsApp: 993937937
RPM y WhatsApp: #971110666
e-mail: [email protected] ; [email protected]
Web: www.inictel-uni.edu.pe
