Diplomado en Gestión de Tecnologías Digitales e Inteligencia Artificial

Ingenieros, analistas, directores de marketing, analistas de datos, científicos de datos, administradores de datos y personas interesadas en técnicas de minería de datos.  también empresarios, consultores, entrenadores, cargos directivos o superiores de una empresa, líderes empresariales y ejecutivos, así como personas interesadas en ampliar sus conocimientos en gestión de datos, proyectos, programas y deseen implementar nuevas herramientas para planificar y organizar los componentes de un servicio.

Desarrollar habilidades en tecnología, en los fundamentos de business intelligence y casos de uso. así como conceptos etl para la extracción, transformación y carga de datos, así como las tecnologías y frameworks que forman parte de big data y técnicas para aplicar el cloud computing en el mundo empresarial y reconocer su impacto sobre el valor generado a la organización. Conceptualizar las tendencias de las tecnologías de inteligencia artificial para niveles gerenciales y directivos que desean comprender y adoptar esta tendencia para la transformación de los negocios.

Duración: 10 horas
MÓDULO 1. Business Intelligence (BI)
1.1 Business Intelligence: Conceptos generales
1.2 ¿Qué es Business Intelligence?
1.3 Historia del Business Intelligence
1.4 Procesos en Business Intelligence
1.5 Extracción, Transformación y Carga de Datos (ETL)
1.6 Ética en el uso de Business Intelligence

Duración: 15 horas
MÓDULO 2. Big Data
1.1 Conceptos iniciales
1.2 Definición de datos masivos
1.3 ¿Qué es Big Data?
1.4 Las 7 Vs del Big Data
1.5 MapReduce: procesamiento distribuido de datos
1.6 Datos, información y conocimiento
1.7 Procesamiento de datos masivos
1.8 Transformación de datos en información
1.9 Conocimiento derivado de datos
1.10 Evolución de Big Data
1.11 Gobernanza de datos
1.12 Aplicaciones de Big Data
1.13 Proyectos de Big Data con Business Intelligence
1.14 Metodología CRISP-DM
1.15 Análisis de datos
1.16 Tecnologías para Big Data
1.17 Frameworks para el manejo de datos masivos

Duración: 15 horas
MÓDULO 3. Data Storytelling
3.1 La importancia de ser analistas de datos
3.2 Histograma de ventas como herramienta
3.3 Contar historias a través de los datos
3.4 Tres elementos esenciales de las historias con datos
3.5 Generación de acciones a partir de historias de datos
3.6 Cómo las historias de datos conectan lógica y emoción
3.7 Esenciales de una historia de datos efectiva
3.8 El insight central en cada historia de datos
3.9 Proceso de análisis: de la exploración a la explicación
3.10 Desarrollo de historias de datos propias

Duración: 20 horas
MÓDULO 4. Inteligencia Artificial para Gerentes
4.1 Fundamentos del aprendizaje automático
4.2 Introducción a K-Nearest Neighbors
4.3 Evaluación del rendimiento del modelo
4.4 Aplicación multivariante del método K-Nearest Neighbors
4.5 Optimización de hiperparámetros
4.6 Validación cruzada
4.7 Proyecto guiado: predicción de los precios de automóviles
4.8 Cálculo aplicado al aprendizaje automático
4.9 Álgebra lineal en aprendizaje automático
4.10 Regresión lineal aplicada
4.11 Implementación de aprendizaje automático en Python
4.12 Árbol de decisiones

Duración: 10 horas
MÓDULO 5. Cloud Computing
5.1 Fundamentos y perspectiva de negocio en Cloud Computing
5.2 Consideraciones técnicas en la nube
5.3 Proceso de adopción del Cloud
5.4 Operación eficiente en la nube
5.5 Gobierno en la nube
5.6 Futuro del Cloud Computing

Duración: 10 horas
MÓDULO 6. Internet de las Cosas (IoT)
6.1 Fundamentos del Internet de las Cosas
6.2 Tecnología y arquitectura del IoT

• Uso de tecnologías digitales y fundamentos de inteligencia artificial: Capacidad para comprender y manejar tecnologías digitales avanzadas y los principios básicos de inteligencia artificial aplicados a entornos empresariales.
• Aplicación de soluciones tecnológicas en empresas: Habilidad para identificar y aplicar soluciones tecnológicas que optimicen los procesos y mejoren la eficiencia operativa en organizaciones empresariales.
• Mejora de la toma de decisiones con big data: Competencia para utilizar el análisis de big data en la toma de decisiones estratégicas, aprovechando grandes volúmenes de datos para obtener insights clave.
• Uso de cloud computing en la optimización de recursos: Capacidad para implementar tecnologías de computación en la nube que optimicen el almacenamiento, procesamiento y gestión de datos en tiempo real.
• Aplicación de técnicas de inteligencia artificial: Habilidad para incorporar técnicas de inteligencia artificial en la resolución de problemas empresariales, mejorando los procesos automatizados y la toma de decisiones basadas en datos.

Mtro. Andrés Cosme
Profesional trilingüe (español, inglés y portugués) especializado en tecnologías de la información y comunicaciones, con amplia experiencia en transformación digital enfocada en tecnologías de la cuarta revolución industrial, como Cloud, Big Data e Inteligencia Artificial. Ha trabajado en entornos multinacionales y multiculturales, con experiencia internacional en países como España, Holanda y diferentes regiones de Latinoamérica.

Mtro. Jorge Guzmán
Ingeniero Electrónico de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, especialista en Telecomunicaciones Móviles. Posee certificaciones avanzadas como ITIL® 4 Managing Professional, ITIL® 4 Strategic Leader y ITIL® 4 Leader en Estrategia Digital y TI. Además, ha completado estudios en la Universidad de Pennsylvania Wharton en áreas como Contabilidad Financiera, Gestión de Operaciones y Marketing. También cuenta con la certificación COBIT 2019 Foundation otorgada por ISACA.