Postgrado
Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocio
ESCUELA DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS
Presencial - Modalidad Remota Sincrónica
¿Quieres más información?
- Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas
- Título: Especialista en Big Data e Inteligencia de Negocios
- SNIES: 106851
- Duración: 2 semestres
- Modalidad: Presencial - Modalidad Remota Sincrónica
- Programa semestralizado
- Horario: Lunes, martes y miércoles de 5:00 a 9:00 PM (6:00 a 10:00 PM); o martes, miércoles y jueves, si es semana con lunes festivo, de 5:00 a 9:00 PM (6:00 a 10:00 PM) *Horarios sujetos a cambios.
- Lugar: Envigado, Sede Zúñiga
- Valor semestre 2023: $12.961.000
- Resolución de Registro Calificado: 02949 del 22/02/18
Director del programa:
Johan Gabriel Vélez Macías
Más información en el teléfono (604) 354 90 90 opción 1. Ext-101
johan.velez@eia.edu.co
Perfil de Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocio
Si respondiste sí a algunas de estas preguntas, entonces tal vez tienes el perfil para estudiar una Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios en la EIA
¿QUÉ ES?
¿Qué es la Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios?
En el mundo corporativo actual se habla a menudo de Analítica de Datos, Inteligencia de Negocios, o simplemente Analítica, para referirse a los procesos de transformación y análisis de dichos datos en información valiosa para la compañía. Dicha información usualmente es utilizada como base para la toma de decisiones, como en el modelamiento de usuarios, análisis de eficiencia productiva, predicción de venta y demanda, planificación de rutas logísticas, entre otros.
Ante esta necesidad, en la EIA ofrecemos un programa para abordar la problemática de transformación de los datos en información para agilizar la toma de decisiones mediante la Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios.
El especialista en Big Data e Inteligencia de Negocios será competente para diseñar e implementar soluciones tecnológicas que faciliten el tratamiento de grandes volúmenes de datos, posibilitando la transformación de estos en información y conocimiento útil para la toma de decisiones.
¿Por qué estudiar una Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios?
Hoy en día, cada vez es más difícil obtener un ascenso sin alguna especialización profesional de algún tipo. Ahora bien, al obtener un título de especialista estarás asegurando que tengas las acreditaciones y requerimientos necesarios para competir en el mercado laboral, separándote de tu competencia.
¿Qué estás esperando para estudiar una Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios?
PÚBLICO OBJETIVO
¿Para quién está pensada la Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios?
La Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios 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
PERFIL DEL EGRESADO
Perfil de egresado de la Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios
Perfil Ocupacional
- Chief Data Officer (CDO)
- Desarrollador Business Intelligence (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
¿Cuáles son las competencias personales de un egresado de nuestra especialidad?
Trabajo en equipo
Comunicacional
Pensamiento sistémico
Creatividad
COMPETENCIAS PROFESIONALES DEL EGRESADO
El especialista en Big Data e Inteligencia de Negocios, estará en capacidad de:
Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios: Plan de Estudios
| Semestre 1 | Semestre 2 | Asignaturas optativas |
|---|---|---|
|
Ética - 1 cr Data Warehouse y ETL - 2 cr Fundamentos de inteligencia de negocios - 2 cr Técnicas de consulta y análisis multidimensional de datos - 3 cr Bases de datos - 2 cr Fundamentos de Analítica de Datos - 3 cr Proyecto de fin de programa I - 1 cr Total créditos: 14 |
Big data e integración de datos masivos - 3 cr Seguridad en inteligencia de negocios y Big Data - 2 cr Analítica de datos para BD-BI - 3cr Visualización de datos y reportes - 2 cr Optativa - 2 cr Proyecto de Fin de Programa II - Sem 2 - 2 cr Total créditos: 14 |
Razonamiento Aproximado y Métodos de Optimización Machine Learning Deep Learning |
OTRAS PREGUNTAS
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.
Una Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios en la EIA tiene un costo por Matrícula por semestre de $11.550.000 en 2022 (valor total del programa de $23.100.000 por 2 semestres)
Aquí te dejamos algunos ejemplos de inteligencia de negocios en una empresa que mejoran la productividad, utilidades y las hacen más competitivas:
- Optimizar el stock: Con los datos históricos obtenidos es posible realizar un rediseño más rentable y eficaz del proceso logístico y almacenamiento productivo.
- Gestión de Proyectos: A través de los datos que se originan en la gestión de proyectos, es posible generar una gestión más eficaz y precisa.
- Captación y retención de clientes: Mediante la data de compras se pueden identificar patrones y crear perfiles o customer personas, a modo de ofrecer productos y ofertas personalizadas relevantes a clientes actuales, como en generar nuevas ofertas atractivas para clientes potenciales.
- Ajustes en presupuestos empresariales: A través del análisis de objetivos estratégicos se puede detectar y corregir posibles desviaciones en los presupuestos de una empresa. Esto se hace comparando los presupuestos y objetivos iniciales contra los resultados obtenidos al final del periodo, y mediante estos datos creando mejores estimaciones de presupuestos.
Por ello, aquí toman suma importancia el análisis e interpretación de los datos. La importancia de los macrodatos no gira en torno a la cantidad de datos que tiene, sino a lo que hace con ellos. Se puede tomar datos de cualquier fuente y analizarlos para encontrar respuestas que permitan:
- Reducciones de costos
- Reducciones de tiempo
- Desarrollo de nuevos productos y ofertas optimizadas.
- Toma de decisiones inteligentes
- Reducciones de costos
- Reducciones de tiempo
- Desarrollo de nuevos productos y ofertas optimizadas.
- Toma de decisiones inteligentes
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
Ingeniero Electrónico
Especialista en Gerencia de Sistemas y Tecnología
Magíster en Ingeniería
Candidato a Doctor en Ingeniería
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.
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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- Especialización en Internet de las Cosas – IOT
- Maestría en Finanzas – MEF
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- Especialización en Gerencia de Proyectos
- Maestría en Ingeniería Biomédica
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- Especialización en Gerencia de la Producción y el Servicio
- Especialización en Gerencia de Proyectos
- Maestría en Ingeniería Biomédica
- Maestría en Ingeniería Biomédica – Pofundización en Ingeniería Clínica
