BUSINESS INTELLIGENCE & BUSINESS ANALYTICS

Objetivo

  • Fortalecer las competencias de los profesionales con interés en Business Intelligence y Business Analytics Impartir las herramientas y los conocimientos necesarios para que el participante, en base al mejor aprovechamiento de la información, contribuya en su empresa y defina estrategias adecuadas orientadas a lograr ventajas competitivas.
  • Mostrar la importancia de Analytics como ventaja competitiva en las empresas o instituciones.
  • Presentar la solución de casos prácticos, convirtiendo los datos en información relevante que genere conocimiento y valor para la toma de decisiones.

Metodología

El programa requiere de manejo de software especializado en diferentes campos de Business Intelligence & Business Analytics; se han programado talleres aplicativos para el entrenamiento y capacitación a través de aplicaciones consideradas de vital importancia para el análisis de la información.

Contenido

Business Intelligence Environment:
Introducción al Business Intelligence. Business Intelligence como propuesta de valor en las organizaciones. Metodología de Implementación. Modelamiento dimensional. Gestión de proyectos y estrategia de Business Intelligence. Aplicaciones en diversas áreas laborales.
– Taller de Power BI
 
Business Intelligence Application:
Introducción a Structured Query Language (SQL). Lenguaje transaccional de SQL. Modelamiento de datos. Creación y sintaxis en cubos. Analisys e Integration Services. Explotación de la información: Reporting Services y Office. Procesos de carga ETL. Explotación de datos.
Data Analysis Introduction
Introducción al R y Rstudio. Organización y manipulación de datos. Análisis Descriptivo: Medidas de tendencia central, variabilidad, asimetría y correlaciones. Visualización de Datos: Gráficos y características.  Manipulación de cadena y reportes avanzados en R.
– Taller de R Markdown I
– Taller de R Markdown II
 
Data Analysis Advanced
Visualización de Datos: Gráficos avanzados. Imputación de datos perdidos. Transformación de datos. Oversampling, undersampling y smote. Elaboración de dashboards y gráficos dinámicos. Introducción a Phyton.
 
Business Analytics Introduction
Introducción de Business Analytics y Big Data, beneficios y tecnologías. Metodologías de Business Analytics. Introducción al Data Driven. Great Framework. Data Visualization.
– Taller de Google Analytics.
 
Business Analytics Advanced
Modelos no supervisados: Análisis Factorial y Análisis Clúster. Modelos supervisados: Regresión Lineal, Regresión Logística, Árboles de decisión, Redes Neuronales, Máquinas de Soporte Vectorial y modelos ensamblados.
– Taller Big Data.
 

UPROBYS FIEECS podrá efectuar cambios en la secuencia de los cursos de acuerdo a su política de mejora continua.

Plana Docente

Magister en Dirección de Marketing y Gestión Comercial Universidad del Pacífico. Postgrado especializado en Estadística Aplicada (PUCP). Ingeniera Estadística de la Universidad Nacional de Ingeniería. Con más de 7 años de experiencia en el sector bancario. Lideró, elaboró e implementó modelos analíticos en todo el ciclo de vida del cliente. Análisis cuantitativo del retorno de la inversión en las campañas comerciales relacionadas con la gestión de la información. Experto en Business Analytics, marketing analítico, modelos estadísticos y de minería de datos. CMO & CoFounder en Strategic Business Analytics – Bastrat Consulting, Ha sido especialista en Modelos analíticos en entidades financieras como Scotiabank, Banco Falabella y Mi Banco. Catedrática en la Universidad Nacional de Ingeniería.

Maestría en Estadística Aplicada (UNALM), Máster en Dirección de Marketing y Gestión Comercial (EOI España), Magíster Dirección de Marketing y Gestión Comercial (UPC), Ingeniero Estadístico de la Universidad Nacional de Ingeniería. Con más de 7 años de experiencia en el sector bancario. Elaboración e implementación de modelos analíticos en todo el ciclo de vida del cliente y a cargo de proyectos de venta de cartera, cobranzas y rentabilidad de clientes. Experto Business Intelligence, Business Business Analytics, marketing, modelos estadísticos y de minería de datos. Científico de datos en SUNAT, CoFounder en Strategic Business Analytics – Bastrat Consulting. Ha sido Subgerente Adjunto de Gestión de Portafolio de Productos – División de Banca Personas del Banco de Crédito del Perú, Especialista en Business Analytics en Banco Financiero y Falabella. Catedrático en la Universidad Nacional de Ingeniería.

Magíster en Dirección de Marketing y Gestión Comercial Universidad del Pacífico. Ingeniero Informático de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Con más de 6 años de experiencia en áreas de Business Intelligence y CRM, tecnologías de la información y comerciales. Actualmente, se desempeña como Supervisor de Proyecto BI en América Móvil – Claro. Ha sido Product Manager en Saga Falabella en el área de CRM & Research, se ha desempeñado en áreas de pricing e inteligencia de clientes en el sector financiero.

MSc. en Estadística por la Universidad de Lancaster en el Reino Unido. Ingeniera Estadística de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI). Actualmente, es Docente en la Escuela Profesional de Ingeniería Estadística de la UNI y Docente de Minería de Datos en la Universidad ESAN. Además, es Co-Organizadora del capítulo “R-Ladies Lima”, parte de una organización mundial que promueve la diversidad de género en la comunidad R. Ha capacitado a profesionales de diferentes instituciones tanto públicas como privadas en temas de Minería de Datos y Análisis Estadístico de Datos en R. También ha realizado consultorías con institutos de investigación nacionales e internacionales. Sus áreas de interés son principalmente Visualización de Datos y Análisis Predictivo.

Profesional de la Ingeniería de Sistemas, especialista en análisis y gestión de información. Más de 10 años de experiencia en el sector financiero. Consultor y docente en Project Management, Business Intelligence, Data Analytics y Tecnologías de Bigdata.

Bachiller en Ciencias con Mención en Ingeniería Estadística de la Universidad Nacional de Ingeniería, 1° Puesto. Especialidad en Business Intelligence & Business Analytics, Big Data & Analytics y Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform, COURSERA, Google. Profesional Científico de Datos con más de 5 años de experiencia en proyectos de Business Intelligence y Business Analytics haciendo uso de tecnologías del Big Data, en el sector público y privado.

Bachiller en Ing. Estadística Informática de Universidad Nacional Agraria La Molina. Egresado del II PEBIBA de Universidad Nacional de Ingeniería. Cursando el Diplomado Ejecutivo de Marketing Digital en Pontificia Universidad Católica de Chile. Con 3 años de experiencia en áreas de marketing y analítica digital, business intelligence y análisis de datos. Actualmente Analista Digital de Inteligencia Comercial del Grupo RPP. Ha laborado en El Comercio, RPP y Havas Media en áreas de data & analytics, tráfico web, venta programática e inteligencia digital.

Egresada de la Maestría en Ciencia de Datos de la Universidad Ricardo Palma. Ingeniera de Sistemas de la Universidad Femenina del Sagrado Corazón con experiencia en manejo de base de datos y herramientas de análisis de grandes volúmenes de información.

UPROBYS FIEECS se reserva el derecho de modificar la plana docente, por motivos de fuerza mayor o por disponibilidad del profesor, garantizando que la calidad del programa de especialización no se vea afectada. Toda modificación será comunicada anticipadamente a los participantes»

Horario

Las clases son dos veces por semana:
Sábados :   3:00 pm – 7:00 pm
Domingos:  9:00 am – 1:00 pm

Duración

Cuatro meses, equivalentes a 148 horas
 

Certificación

Se otorgará un Diploma de Aprobación del Programa de Especialización (PE) en mención a nombre de la Universidad Nacional de Ingeniería, sólo a los que mantienen un récord de asistencia no menor al 80% del total de clases programadas y con una nota superior a 13. Si obtiene nota final entre 11 – 12 y mínimo el 80% de asistencia, se otorgará una constancia de participación.

Informes

Mail: uprobys.fieecs@uni.edu.pe
Teléfonos: 382- 4708
481 – 1070 anexo 5412 / 5425
Celular: 941875336

Lugar

MODALIDAD VIRTUAL (En el año 2020 las clases serán dictadas de manera virtual, PLATAFORMA CANVAS.

Formulario

El llenado del formulario no significa la reserva de su vacante.

Contáctenos

Rellena los datos