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BIG DATA ANALYTICS, BUSINESS INTELLIGENCE  REAL TIME DECISION
03
Ago

BIG DATA ANALYTICS, BUSINESS INTELLIGENCE REAL TIME DECISION

»

Dirigido a

Dirigida fundamentalmente a personas que se desempe帽en profesionalmente en 谩reas comerciales, de direcci贸n empresarial, de marketing y operaciones (log铆stica, manufactura, retail) que deseen aplicar las nuevas t茅cnicas de Big Data en su 谩mbito profesional.
El Big Data aplica a cualquier sector industrial o comercial, el p煤blico objetivo son profesionales con inter茅s en evolucionar los procesos de clientes, operaciones, direcci贸n e inteligencia comercial. Se recomienda que los participantes cuenten con conocimientos de ingl茅s b谩sico.

Precio

*Público en Gral.: Admisión de $700 y 3 cuotas de $1700
*Docentes, Egresados y Personal UCC: Admisión de $700 y 3 cuotas de $1313
*Alumno de la UCC: Admisión de $700 y 3 cuotas de $1410
*Funcionarios y empleados del Gobierno de la Provincia de Córdoba: Admisión de $700 y 3 cuotas de $1507

Inicio

03/08/2017

DuraciÓn

Presencial lunes y jueves de 18 a 22 h.

Lugar

ICDA - Escuela de Negocios Sede centro de la UCC Obispo Trejo 323

DESCRIPCIÓN

Las empresas de hoy requieren una plataforma de aprendizaje continuo que integre los activos de datos de todos los canales posibles, internos y externos, para entregar decisiones oportunas y en tiempo real, basadas en datos hist贸ricos, transaccionales y externos.
Combinado la l贸gica de decisi贸n (reglas de negocio) y un an谩lisis profundo de los datos en tiempo real (Real
» time Analytics) se pueden obtener decisiones altamente efectivas, interactivas, en tiempo real, incluso en entornos con un alto volumen de datos (Big Data).
Tambi茅n se trabajar谩n herramientas y t茅cnicas de ETL (extraer, transformar y cargar) c贸mo se extraen los datos de distintas fuentes y se depuran y preparan (homogeneizaci贸n y limpieza) para una posterior carga en un repositorio de datos.
Este es el primer programa integral que provee conocimientos de Business Intelligence, Big Data Analytics, Inteligencia Artificial y Real Time Decision.

Objetivos

En esta Diplomatura se preparar谩 a los participantes para trabajar eficazmente dentro del sector del Business Intelligence Big Data e incluir谩 conocimientos de Inteligencia Artificial y su aplicabilidad en las empresas. Durante las 12 semanas de la formaci贸n integral y completa los participantes se familiarizar谩n con las herramientas conceptuales m谩s empleadas en el campo y adquirir谩n criterios sobre su correcta aplicabilidad.
La diplomatura tiene como objetivos principales: proporcionar las competencias necesarias para los retos relacionados con la obtenci贸n de valor a partir de los datos. Estas competencias incluyen conocimientos t茅cnicos b谩sicos en el manejo de herramientas disponibles en el mercado y la comprensi贸n de los procesos y t茅cnicas de an谩lisis necesarios en las diferentes fases de un proyecto de datos.

Contenido

M贸dulo I - Introducci贸n al Big Data
Aprender acerca del concepto de Datos Masivos o Big Data y su aplicaci贸n.
Introducci贸n al Big Data.
Definici贸n de Big Data.
Introducci贸n a la Ingenier铆a de Implantaci贸n de Big Data.
Identificar el uso de los datos masivos en la empresa.
El Big Data en la empresa.
Aplicaciones de Big Data en la empresa.
Social Media y Big Data.
Business Intelligence y Big Data (Usando Tableau

M贸dulo II - Datawarehouse Business Intelligence
Introducci贸n a los conceptos de BI.
Arquitectura de Business Intelligence.
Flujo de trabajo y estructura.
Procesos de BI.
Herramientas de BI.
Data Visualization.
Selecci贸n de Herramientas.
BI Governance.

M贸dulo III - Business Intelligence Big Source
Recolecci贸n de informaci贸n externa.
Del dato a la informaci贸n para la toma de decisiones.
Presentaci贸n de la informaci贸n.
Implementaci贸n de Marketing Analytics.

M贸dulo IV - Data Mining
Pensar situaciones de investigaci贸n con criterio estad铆stico.
Conceptualizar modelos representativos sobre situaciones de todo tipo.
Manipular, explorar, limpiar y preparar cualquier fuente de datos antes de su procesamiento.
Comprender el ciclo de trabajo de las Ciencias de Datos y de la Gesti贸n del Conocimiento (KDD) dentro de las organizaciones y saber gestionarlo con 茅xito.
Dise帽ar, desarrollar e implementar t茅cnicas de Aprendizaje de M谩quinas para su utilizaci贸n aplicada a trav茅s de modelos predictivos, sistemas de recomendaci贸n, scoring, reconocimiento de segmentos y clusters.

M贸dulo V - Inteligencia Artificial
Historia de la IA
Alan Turing
Herramientas de IA
Arquitectura de la IA
B煤squeda de Patrones
Tipos de Algoritmos
Machine Learning
Neural Networks
Descripci贸n en Profundidad de cada Arquitectura
con Ejemplos Pr谩cticos en Clase
Utilizando herramientas Open Source
Lenguajes de AI

INTEGRACION FINAL


Docentes

Mas. Norte, Jose Joaquin (Director )
Lic. Orellano, Augusto Rafael (Disertante )
Mas. Norte, Jose Joaquin (Disertante )





Informes

Fundación Jean Sonet - info@fjs.ucc.edu.ar (0351) 4938000 Int. 183/184/186 (de 8 a 16h)






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