DIPLOMADO EN BUSINESS ANALYTICS & BIG DATA

Introducción:
El Business Analytics y Big Data presentan nuevos desafíos para las organizaciones en dos aspectos tecnológicos principales: la gestión y el análisis de los datos. Desde el punto de vista de la gestión, el Big Data requiere tanto nuevas arquitecturas (principalmente basadas en cloud computing y la gestión distribuida de los datos y la memoria) como nuevos modelos de datos (como los documentos, grafos, key-value o streams). Desde el punto de vista del análisis, hay que considerar nuevos tipos de datos semiestructurados o no estructurados (como texto o imagen), que hoy en día representan una fracción importante de los nuevos datos que se generan. Además, hay que adaptar las técnicas de análisis tradicionales a las características del Big Data, lo que complica la preparación, el entrenamiento y la validación de los modelos.

Objetivos del Programa:

• Entender la problemática de gestión del Big Data y sus especificidades.
• Identificar las características más relevantes en la gestión de datos que deben guiar la elección de una solución arquitectónica.
• Conocer el paradigma de datos abiertos.
• Practicar con las principales herramientas de gestión de Big Data que hay actualmente en el mercado (Hadoop, MongoDB, Neo4J, GraphDB, Spark, etc.).
• Entender cuándo un problema empresarial puede ser formalizado como un problema de aprendizaje automático (Machine Learning).
• Identificar los modelos estadísticos o de aprendizaje automático (Machine Learning) más adecuados para un problema dado.
• Saber realizar el preprocesamiento de los datos.
• Saber evaluar la tasa de acierto de los modelos propuestos.
• Adquirir conocimientos específicos sobre el uso de Big Data para la toma de decisiones en la empresa.
• Identificar las buenas prácticas en la aplicación de Big Data para la creación de un negocio.
• Emplear herramientas de modelización de negocio.
• Conocer los principios económicos, éticos y legales del funcionamiento de una empresa.

Módulos del Diplomado:
1. Fundamentos de Big Data
2. BI-Inteligencia de Negocio
3. Tecnologías y Procesamiento de Datos
4. Organización gestionada por Datos
5. Digital Transformación, Digital Strategy
6. Estadística para la toma de decisiones
7. Iniciación a la programación Estadística con R
8. Inteligencia Artificial Aplicada
9. Aprendizaje Automático (Machine Learning) con Python
10. Ciberseguridad y Big Data

Horario y Modalidad:

• Fecha: Del 03 de junio al 11 de septiembre de 2025
• Horario: martes y jueves, de 6:30 p.m. a 9:30 p.m.
• Intensidad: 90 horas
• Modalidad: virtual