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DIPLOMADO DE Postítulo EN

Inteligencia de Negocios

Las organizaciones modernas disponen cada vez de más datos sobre sus negocios. De estos datos se puede obtener información relevante para mejorar el desempeño e innovar en sus procesos de manera de transformarse en una organización competitiva y exitosa. El Diplomado Inteligencia de Negocios está orientado a proporcionar los conocimientos técnicos, las habilidades y las herramientas que un ejecutivo requiere para asumir un rol clave en la construcción del futuro de su organización. Entre otros, aborda temas como Big Data, Machine Learning y Data Science.
Formato:
Clases online en Vivo
Logo Zoom
Inicio:
Duración:
4 meses, 102 horas de clases lectivas
Horarios:
Martes y jueves de 18:30 a 21:30 horas
  • Diseño y uso de Data Warehouses alineados con los objetivos estratégicos de la empresa.
  • Aplicación de metodologías para optimizar la extracción de información relevante desde las bases de datos.
  • Conocer usos prácticos de los resultados posibles del Data Mining.
Valor de la inversión: 
$3.080.000

¿A quién va dirigido?

A profesionales con responsabilidad o incidencia en los procesos de generación, administración y análisis de información en organizaciones privadas y gubernamentales, en áreas tales como ingeniería, administración, economía, marketing y estadística.

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¿Qué AprenderÁs?

  • Diseño y uso de Data Warehouses alineados con los objetivos estratégicos de la empresa.
  • Aplicación de metodologías para optimizar la extracción de información relevante desde las bases de datos.
  • Conocer usos prácticos de los resultados posibles del Data Mining.

Plan de estudios

Introducción y Motivación
Bases de Datos, Data Ware-house y OLAP
Proceso Knowledge Dis-covery in Databases
Aplicaciones de la Inteligencia de Negocios
Introducción y Motivación
3 horas
  • Mostrar el desarrollo histórico del área de la Inteligencia de Negocios.
  • Darles a los participantes una vista general del área de la Inteligencia de Negocios.
  • Motivar las actividades de este diploma.
Bases de Datos, Data Ware-house y OLAP
12 horas
  • Introducción al Data Warehousing.
  • Modelos de Data Warehouse y ope-raciones OLAP.
  • Proyectos de Data Warehouse.
  • Diseño físico del Data Warehouse.
  • Integración de datos para un Data Warehouse.
  • Consultas al Data Warehouse.
Proceso Knowledge Dis-covery in Databases
60 horas
  • Selección de atributos.
  • Limpieza de datos.
  • Transformación de datos.
  • Métodos de estadística y data mining.
  • Trabajo práctico con herramientas computacionales.
Aplicaciones de la Inteligencia de Negocios
27 horas
  • Conocer aplicaciones típicas de Data Mining y tener nociones sobre el uso de herramientas computacionales para la solución y aplicación de dis-tintos métodos de Minería de Datos.
  • Practicar el uso de herramientas computacionales para desarrollar aplicaciones.

Director Académico

"Ingeniería Industrial es pionera y líder en la formación de profesionales especializados en BI. Desde el año 1995 hemos formado ejecutivos, provenientes de diversas universidades, que lideran las áreas de análisis en bancos, retailers, gobierno, utilities, entre otras."

Richard Weber
Director Académico

Cuerpo Docente

Diego
López

Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile.

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Diego

López

Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile.

Enfocado en el análisis de datos y modelos estadísticos, Especialista en técnicas de Machine Learning y desarrollo de modelos predictivos. Ingeniero Data Science en Penta Analytics.

Sebastián
Santana

Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile

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Sebastián

Santana

Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile

Head of Advance Analytics & Co-founder, DeepMetrics
Data Scientist del Centro de Modelamiento Matemático y el Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería de la Universidad de Chile.
Consultor en Data Sicence para el BID y CEPAL.

Juan
Velásquez

Pos Doctoral fellow del Computing Laboratory, Oxford University. Ph.D .en Tecnologías de Información, Universidad de Tokio. Magister en Ciencias, mención Computación, Magister en Ciencias de la Ingeniería, mención Ingeniería Industrial, y Magíster en Derecho de la Informática y de las Telecomunicaciones Universidad de Chile. Ingeniero Civil Electricista y Civil en Computación, Universidad de Chile.

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Juan

Velásquez

Pos Doctoral fellow del Computing Laboratory, Oxford University. Ph.D .en Tecnologías de Información, Universidad de Tokio. Magister en Ciencias, mención Computación, Magister en Ciencias de la Ingeniería, mención Ingeniería Industrial, y Magíster en Derecho de la Informática y de las Telecomunicaciones Universidad de Chile. Ingeniero Civil Electricista y Civil en Computación, Universidad de Chile.

Profesor Asociado de Ingeniería Industrial, Universidad de Chile.

Richard
Weber

Ph. D. en Investigación de Operaciones
Magister en Investigación de Operaciones y Diploma en Matemáticas, RWTH Aachen (Alemania)

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Richard

Weber

Ph. D. en Investigación de Operaciones
Magister en Investigación de Operaciones y Diploma en Matemáticas, RWTH Aachen (Alemania)

Profesor Titular, Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Chile
Director, Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Chile

Testimonio

“Esta experiencia me sirvió para orientarme en cómo seguir mi carrera profesional. Me di cuenta de que no quería especializarme en desarrollar modelos como un machine learning engineer, más bien concentrarme en la búsqueda de insights y visualizaciones como un Data Analyst”

José Rolando Quintana Olivares
Egresado Diploma de Postítulo en Inteligencia de Negocios

REQUISITOS Y DOCUMENTOS PARA POSTULAR

▶ Persona en posesión de título profesional, licenciatura o técnico de nivel superior.
▶ Experiencia o intereses relevantes y pertinentes en el área de conocimiento del Diplomado de Postítulo.
▶ Copia de título o licenciatura.
▶ Currículum vitae actualizado.

CONDICONES DE EJECUCIÓN

  • Educación Ejecutiva se reserva el derecho de modificar la fecha de inicio o cancelar programas cuando no se alcance el número mínimo de alumnos (participantes) o por circunstancias de fuerza mayor.
  • La duración indicada en meses es un estimado referencial en base al total de horas de clases del programa. Esta puede variar por razones como feriados legales, recesos académicos y otros que impacten el periodo de realización del programa. Sin perjuicio de ello, siempre se velará por completar el total de horas de clases indicadas en cada programa.
  • Una vez iniciado el programa, si por razones de fuerza mayor se suspende alguna clase, el programa propondrá un reagendamiento de ellas, privilegiando el menor impacto para los alumnos.
  • Cuerpo académico y charlistas invitados pueden sufrir modificaciones.

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