Postgrado
Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios
ESCUELA DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS
La Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios es un postgrado que con el fenómeno de volúmenes crecientes de información ha surgido el nuevo término de Big Data, que significa que todo lo que hacemos en nuestras vidas deja o pronto dejará una huella digital. El desafío que enfrentan las organizaciones, no solo se refiere al volumen, sino también a la variedad de los mismos y la velocidad con la cual se generan y cambian.
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- Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas
- Título: Especialista en Big Data e Inteligencia de Negocios
- SNIES: 106851
- Duración: 2 semestres
- Modalidad: Presencial
- Programa semestralizado
- Horario: Lunes, martes y miércoles de 5:00 a 9:00 p.m (6:00 a 10:00 p.m.); o martes, miércoles y jueves, si es semana con lunes festivo, de 5:00 a 9:00 p.m. (6:00 a 10:00 p.m.) *Horarios sujetos a cambios.
- Lugar: Envigado, Sede Zúñiga
- Valor semestre 2021: $11.000.000
- Valor año 2021: $22.000.000
- Resolución de Registro Calificado: 02949 del 22/02/18
Si respondiste sí a algunas de estas preguntas, entonces tal vez tienes el perfil para ser un ingeniero de sistemas y computación.
POSTGRADO EIA
¿Por qué estudiar una Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios?
- En Colombia y en el mundo, las organizaciones generan, coleccionan, almacenan, procesan y analizan cada vez más datos.
- El proceso de filtrar el ruido como la transformación de datos en información y conocimiento no son triviales. Es por esto que han surgido también nuevas disciplinas y áreas de estudio y conocimiento, como data analytics y business analytics, la inteligencia de negocios y data science.
- Combina conocimientos de matemáticas, estadística y programación, se encarga de analizar los grandes volúmenes de datos. A diferencia de la estadística tradicional que utilizaba muestras, el profesional de estas áreas aplica sus conocimientos para resolver problemas de negocio aplicando las nuevas tecnologías, que permiten realizar cálculos que hasta ahora no se podían realizar.
- Ayuda a centrar las empresas más en el cliente, para generar iniciativas clave que permiten ingresar a nuevos mercados y creen nuevos modelos de negocio, con la meta de mejorar el desempeño operacional.
Las empresas ven cada vez más la necesidad o, de hecho, la obligación de estudiar y aprender sobre cómo se pueden transformar en información y en conocimiento nuevo para apoyar la toma de decisiones.
Perfil estudiante
Público objetivo:
El programa está dirigido a profesionales interesados en desarrollar competencias para desempeñarse en cargos como ingeniero en Big Data, consultor en inteligencia de negocios, arquitecto o científico de datos, entre otros, con el fin de apoyar la toma de decisiones y favorecer el crecimiento de todas las áreas de una organización, mediante la generación de información y conocimiento útil y de calidad.
La especialización está diseñada para profesionales que se desempeñan en áreas relacionadas con análisis y gestión de grandes volúmenes de datos de cualquier tipo, en empresas públicas o privadas de los sectores industrial, comercial o de servicios. Entre otros:
- Ingenieros
- Estadísticos
- Matemáticos
- Economistas
- Profesionales que trabajan en investigación de mercados
- Profesionales que trabajen en análisis de datos
- Profesionales que trabajen con modelos predictivos
¿Quieres contactar al director del programa?
Director del programa:
Johan Gabriel Vélez Macías
(574) 354 90 90 opción 1 Ext- 278
johan.velez@eia.edu.co
Perfil egresado
Perfil de egresado en Big Data e Inteligencia de Negocios
Es un profesional con sólida formación teórica y práctica en Big Data e Inteligencia de Negocios , el cual puede desempeñarse de manera competente en cargos como los siguientes:
- Chief Data Officer (CDO)
- Desarrollador Business Inteligence (BI)
- Ingeniero Big Data
- Científico de datos
- Analista de inteligencia de negocios
- Gerente BI
- Arquitecto de Tecnologías de Información (TI) / BI
- Consultor BI
- Director BI
- Analista de datos
- Arquitecto de datos
- Analista en minería de datos
COMPETENCIAS PERSONALES
Realizar actividades conjuntas con un propósito común y con una contribución productiva donde se intercambia información, se asumen responsabilidades, se resuelven conflictos y se toman decisiones para lograr los resultados esperados.
Expresar con claridad y coherencia las ideas o argumentos a través de medios escritos, orales o gráficos de acuerdo con el propósito comunicativo, las normas del lenguaje y el respeto a los derechos de autor y comprender el significado y el sentido del mensaje textual, discursivo o gráfico conducente a lograr un proceso comunicativo efectivo, en español y en inglés.
Resolver problemas, que apoyan la toma de decisiones personales y profesionales, mediante la identificación del sistema, su contexto, sus partes, sus interrelaciones y su comportamiento dinámico, y la determinación de los elementos estructurales claves sobre los que se debe actuar para resolver el problema.
COMPETENCIAS PROFESIONALES DEL EGRESADO
El especializado en Big Data e Inteligencia de Negocios, estará en capacidad de:
Organizar y estructurar los datos provenientes de distintas fuentes mediante procesos de extracción, transformación y carga de grandes volúmenes de datos para integrarlos en una fuente común.
Analizar datos para extraer información y conocimiento útil de los mismos mediante métodos analíticos y de minería de datos.
¿Qué estás esperando para estudiar una Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios?
otras preguntas
Razones para estudiar la especialidad
En el mundo, las organizaciones generan, coleccionan, almacenan, procesan y analizan cada vez más datos. Estamos enfrentando una “explosión de la cantidad disponible”, puesto que el crecimiento de estos es por lo menos exponencial. Según un estudio de Gartner, citado por Jaspersoft, el volumen generado sólo en 2009 fue superior al que se creó en los 5.000 años anteriores (Jaspersoft, s.f.). También en el 2009, Computerworld en su publicación de las 10 tendencias más importantes en la gestión de las TIC, resaltó que “en los próximos cinco años, los datos de las empresas crecerán un 650% adicional”.
Con este fenómeno de volúmenes crecientes de información ha surgido el nuevo término de Big Data, entendido como datos masivos, y con éste un interés en aumento, tanto a nivel académico como empresarial, de estudiar este tema, para poder aprovechar las fuentes existentes y así cumplir con las metas de una organización (Chaudhuri, 2012). De acuerdo con Marr (2015), Big Data, en un sentido más amplio, significa que todo lo que hacemos en nuestras vidas deja o pronto dejará una huella digital. El desafío que enfrentan las organizaciones, no solo se refiere al volumen, sino también a la variedad de los mismos y la velocidad con la cual se generan y cambian. Es por esto que las empresas ven cada vez más la necesidad o, de hecho, la obligación de estudiar y aprender sobre cómo se pueden transformar en información y en conocimiento nuevo para apoyar la toma de decisiones. El ganador del premio Nobel de economía en 1978, Herbert Simon, señala al respecto lo siguiente: Lo que grandes volúmenes de datos e información consumen, es bastante obvio; estos consumen la atención de sus destinatarios. Una gran cantidad crea una pobreza de atención. Por consiguiente, existe la necesidad de asignar esa atención de manera eficiente (Scientific American, septiembre de 1995, p.201). Por lo tanto, a medida que aumenta la cantidad, aumenta también la necesidad de desarrollar y aplicar procesos que permitan filtrar, para poder encontrar lo que es más importante y significativo. Es decir, se tiene que separar el ruido de la señal, debido a que sin esta separación no es posible cumplir con el objetivo de apoyar, de forma eficaz, la toma de decisiones empresariales.
Sin embargo, tanto el proceso de filtrar el ruido como la transformación de datos en información y conocimiento no son triviales. Es por esto que han surgido también nuevas disciplinas y áreas de estudio y conocimiento, como data analytics y business analytics, la inteligencia de negocios y data science. Davenport y Patil publicaron en 2012 un influyente artículo en la Harvard Business Review en la que exponían que data scientist es la “profesión más sexy” del Siglo XXI. Un profesional, que combinando conocimientos de matemáticas, estadística y programación, se encarga de analizar los grandes volúmenes de datos. A diferencia de la estadística tradicional que utilizaba muestras, el profesional de estas áreas aplica sus conocimientos para resolver problemas de negocio aplicando las nuevas tecnologías, que permiten realizar cálculos que hasta ahora no se podían realizar. De acuerdo con lo anterior y según Vercellis (2009), la inteligencia de negocios se puede definir como un conjunto de modelos matemáticos y metodologías de análisis que explotan sistemáticamente los datos disponibles para revelar información y conocimientos útiles para apoyar procesos de toma de decisiones complejos.
Todo esto con el objetivo de que las empresas se centren más en el cliente, se enfoquen en las iniciativas clave que permiten ingresar a nuevos mercados y creen nuevos modelos de negocio, con la meta de mejorar el desempeño operacional, puesto que según Columbus (2016) estos son los tres factores dominantes que impulsan las inversiones en inteligencia de negocios, data analytics, business analytics y Big Data.
Liberar la información, los conocimientos y el entendimiento que está oculto en los datos estructurados y no estructurados que residen dentro y fuera de una organización, proporciona el potencial para competir y mejorar en áreas que antes fueron opacas para ésta. Ejemplos de estas áreas incluyen la complejidad de las relaciones B2B de venta y servicio, los servicios de salud y el mantenimiento, reparación y operación de maquinaria compleja (Columbus, 2016).
Es evidente la necesidad que las organizaciones tienen de profesionales que cuenten con las competencias requeridas para diseñar e implementar soluciones que provean información y conocimiento útil para la toma de decisiones de manera oportuna, a partir de procesos de analítica empresarial y de esta manera desarrollar las capacidades que les permitan mejorar su desempeño operacional. En Colombia todavía no existe la cantidad requerida de profesionales con este perfil integral, puesto que no es suficiente saber del desarrollo, adquisición, implementación, operación y mantenimiento de nuevas tecnologías, sino también de los procesos de negocio involucrados, de los cambios requeridos y los conocimientos, capacidades y habilidades necesarias en los niveles estratégico, táctico y operativo de las compañías.
Para efectos de la formación de este perfil, un programa de especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios es pertinente, aún más, si se tiene en cuenta que la oferta académica existente en las universidades de la región y el país al respecto de estos temas, no cubre la cantidad de profesionales de estas áreas demandada en la actualidad.
Plan de Estudios
Semestre 1 | Sem | Créditos |
Ética | 1 | 1 |
Data Warehouse y ETL | 1 | 2 |
Fundamentos de inteligencia de negocios | 1 | 2 |
Técnicas de consulta y análisis multidimensional de datos | 1 | 3 |
Bases de datos | 1 | 2 |
Fundamentos de Analítica de Datos | 1 | 3 |
Proyecto de fin de programa I | 1 | 1 |
Total | 14 |
Semestre 2 | Sem | Créditos |
Big data e integración de datos masivos | 2 | 3 |
Seguridad en inteligencia de negocios y Big Data | 2 | 2 |
Analítica de datos para BD-BI | 2 | 3 |
Visualización de datos y reportes | 2 | 2 |
Optativa
| 2 | 2 |
Proyecto de fin de programa II | 2 | 2 |
Total | 14 |
Docentes del programa
Doctorado Universidad Marta Abreu de Las Villas
Doctorado en Ciencias Técnicas
Juliode2005 – Marzode 2009
Modelo para la clasificación de secuencias, en problemas de la bioinformática, usando técnicas de inteligencia artificial
Maestría/Magister Universidad Central Marta Abreu De Las Villas
Ciencia de la Computación
Juliode2003 – Juliode 2005
Predicción de resistencia del VIH utilizando redes neuronales recurrentes
Pregrado/Universitario Universidad Central Marta Abreu De Las Villas
Ciencias de la Computación
Septiembrede1996 – Juliode 2001
Implementación de un Reconocedor Óptico de Caracteres
Doctorado UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Economía
Septiembrede2013 – Juliode 2016
Maestría/Magister COLEGIO MAYOR NUESTRA SEÑORA DEL ROSARIO
Maestría En Economía
Enerode2007 – Diciembrede 2009
Determinantes de las fusiones y adquisiciones en el sistema financiero colombiano
Maestría/Magister UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Análisis Económico
Septiembrede2011 – Juliode 2013
Counterfactual Analysis in Censored Data
Pregrado/Universitario UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA
Economía
Enerode2002 – de 2006
Secundario Centro Educativo Autónomo
Enerode1996 – de 2001
Postdoctorado/Estancia postdoctoral Centre for Computational Intelligence De Montfort Interdisciplinary. (CCI)
PostDoctoral Internship
Juniode2016 – Juliode 2018
A fuzzy credibility model to estimate the operational value at risk using internal and external data of risk events
Doctorado UNIVERSIDAD PONTIFICIA BOLIVARIANA
Doctorado en Ingeniería
Mayode2006 – Octubrede 2009
Modelo Evolutivo para Determinar el Comportamiento Espacio Temporal de la Concentración de Material Particulado PM10
Maestría/Magister UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA SEDE MEDELLÍN
Ingeniería de Sistemas
Enerode2001 – Juniode 2004
Emulación del Crecimiento de Pleurotus Ostreatus utilizando Algoritmos Evolutivos
Pregrado/Universitario UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA SEDE MEDELLÍN
Ingeniería Mecánica
Agostode1992 – Marzode 1999
Producción de Energía Térmica a partir de Plástico No Reciclado
Maestría/Magister Universidad de Wales
Maestria en Ciencias de la Informática
Septiembrede1999 – Juliode 2001
«On Representing Behaviour in UML»
Pregrado/Universitario Universidad De Marburgo
Administración de Empresas
Octubrede1990 – Juniode 1996
«Problems of using joint implementation for the reduction of greenhouse gas emissions»
Secundario Goetheschule-kassel
Enerode1977 – de 1986
Primaria Escuela Primaria, Bielefeld y Kassel – Alemania
Enerode1973 – de 1977
Ingeniero de Sistemas, Executive MBA. Certificado internacionalmente en gestión y riesgos de TIC, seguridad en información y de sistemas de control industrial (CISM, CRISC, CGEIT, GICSP, ISO 27001 L.A.). Con más de 20 años de experiencia en seguridad de información ha sido entre otros, consultor internacional, conferencista en múltiples escenarios nacionales e internacionales, catedrático de pregrado y postgrado.
Aporta en diferentes escenarios a mejorar la ciberseguridad de las infraestructuras críticas nacionales de Colombia. Ha sido Galardonado en dos oportunidades con el premio continental “Americas Information Security Leadership Awards” de (ISC)², destacado como Joven Sobresaliente de Antioquia y de Colombia en desarrollo tecnológico por la Cámara Junior Internacional en el Programa Ten Outstanding Young Persons, miembro del equipo ganador de los International Ciberex2016, Condecorado por la Policía Nacional de Colombia.
Ingeniero de Sistemas, Especialista en Finanzas con alto sentido de profesionalismo y responsabilidad, con experiencia en liderazgo, análisis y desarrollo de proyectos de Inteligencia de Negocios (BI) y Analítica (BAT) desde el año 2004, tanto en Colombia como en el extranjero, en sectores como el financiero, retail, comercial, real y servicios. Fundador de programas de extensión relacionados con la temática en diversas instituciones de educación superior.
Catedrático desde del año 2006 en dicha línea de conocimiento.
Profesional en ingeniería de sistemas y tecnologías con más de doce años de experiencia en arquitectura de información, ingeniería de datos, business intelligence, business analytics y big data.
Experiencia en diseño, implementación, administración y uso de tecnologías de información para el manejo de grandes volúmenes de datos y toma de decisiones en áreas como mercadeo, riesgos, seguros, compliance y tesorería utilizando de forma integrada ecosistemas Hadoop, SAS y SAP para diferentes industrias del mercado colombiano y latinoamericano.
CTO y cofundador de AdmanIT y Estuyo.com, Graduado con distinción por la Universidad de Concordia – Canadá de Ingeniero Mecánico con énfasis en Mecatrónica, Master of Science en Business Analytics en New York University. Profesional emprendedor con gran experiencia y liderazgo en Data – Driven Projects y diseño e implementación de infraestructura tecnológica para Big Data en la nube.
Arquitecto de datos con más de 5 años de experiencia en Analítica. Cuenta con participaciones en proyectos en varios países de Latinoamérica, entre ellos Argentina, Brasil, Perú y Ecuador. Actualmente se desempeña en Globant.
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PREGRADOS EIA:
- Doctorado en Ingeniería
- Maestría en Ingeniería
- Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios
- Especialización en Energías Alternativas
- Especialización en Gestión y Procesos Urbanos
- Especialización en Infraestructura Verde
- Especialización en Inteligencia Artificial
- Especialización en Internet de las Cosas – IOT
- Maestría en Finanzas – MEF
- Especialización en Finanzas Corporativas
- Especialización en Gerencia Estratégica de Abastecimiento
- Especialización en Gerencia de Mercados Globales
- Especialización en Gerencia de la Producción y del Servicio
- Especialización en Gerencia de Proyectos
- Maestría en Ingeniería Biomédica
- Doctorado en Ingeniería
- Maestría en Ingeniería
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- Especialización en Energías Alternativas
- Especialización en Gestión y Procesos Urbanos
- Especialización en Infraestructura Verde
- Especialización en Inteligencia Artificial
- Especialización en Internet de las Cosas – IOT
- Maestría en Finanzas – MEF