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Certifica: FIEECS UNI / ILEN
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Fecha de Inicio: 22 de Abril
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Frecuencia: Sábados y Domingos
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Horario: Sáb. 03:00 pm - 06:00 pm , Dom. 10:00 am - 01:00 pm
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Horas Académicas: 147 horas
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Metodología: Vía ZOOM - en VIVO
El Programa de Business Intelligence, Analytics y Big Data trata de responder a las necesidades de análisis de datos en las empresas. Estos nuevos profesionales están llamados a cumplir un papel esencial en el nuevo contexto competitivo en el que predomina la toma de decisiones basada en el análisis de grandes volúmenes de datos.
El Diploma de Especialización en Business Intelligence, Analytics y Big Data, usted adquirirá las siguientes competencias y habilidades profesionales especificas para analizar los datos que produce una empresa:
- Conocer el uso de las tecnologías tradicionales y modernas para la practica del BI y Analytics.
- Entender los patrones y Arquitecturas para diseñar soluciones empresarial en BigData
- Comprender la importancia de la practica analítica en las organizaciones.
- Comprender los conceptos de Big Data y Advanced Analytics en un marco de agilidad e integración continua.
- Saber utilizar a nivel de usuario una herramienta de business intelligence, una herramienta de estadística y una herramienta de minería de datos.
El Diploma de Especialización en Business Intelligence, Analytics y Big Data, esta enfocado a:
- Profesionales en general que desean especializarse en las tecnologías de Bigdata y Analytics.
- Analistas de productos, riesgos, cobranzas y comercial, con Inquietud de explotación y análisis de datos.
- Ingenieros, Estadísticos, Sistemas e Industriales. Economistas, Administradores, Informáticos, que deseen desarrollarse en la Ciencia de Datos.
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MD 01 - Business Intelligence28 Horas AcadémicasOnline
Business Intelligence
Sesión 01 – DataWareHouse
- Antecedentes, Beneficios y Estrategia
- Business Intelligence Maturity Model
- Arquitectura DWH
- Data Governance / Data Quality
Sesión 02 – SQL Essentials
- Herramientas de consultas SQL
- Sintaxis y semántica de sentencias SQL
- Creación de objetos y modificación de datos
- Consultas agregadas enfocadas en grandes volúmenes de datos y análisis de negocio
Sesión 03 -Data Modeling
- Importancia del modelamiento de datos en las soluciones de Business Intelligence
- Identificar procesos de negocio
- Arquitectura deRalphKimball /Bill Inmon
- Normalización y desnormalización de modelos lógicos.
- Modelado Dimensional y Jerarquías (Star vs Snowflake).
- Modelado para base de datos Analíticas
- Modelamiento y Análisis de datos utilizando Power Pivot
Sesión 04 – Data Engineering
- Administración de SQL Server.
- Planificación del proceso ETL
- Identificando las fuentes de información.
- Diseño del flujo de datos y controles para la calidad de información.
- Implementación de procesos ETL con SQL Server Integration Services.
- Programar la ejecución de paquetes.
- Creación de Base de datos Multidimensional con SQL Server Analysis Services.
- Introducción a la explotación de datos con SQLServer Reporting Services.
Sesión 05 – Data Visualizations
- Gestión de requerimiento de explotación de información
- Conexión y análisis de datos
- Generación de vistas, DashBoards interactivos y publicación en la web
- Generación de gráficos y cálculos aritméticos, agregaciones para crear dashboard innovadores
- Crear y compartir DashBoard utilizando Power BI
Sesión 06 –Taller Integrador
- Implementación de un Datamart de Ventas
Sesión 07 – Evaluación del Modulo
- Implementación de los tableros de un Datamart de Ventas
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MD - 02 Advanced Analytics28 Horas AcadémicasOnline
Advanced Analytics
Sesión 01 – Business Analytics
- Fundamentos de Data Analytics
- Modelos y su Ciclo de Vida
- Aplicaciones en casos reales
- Data Science Tool Box
- Metodología para la construcción de modelos
Sesión 02 – R Essentials
- Importancia
- Configuración de ambiente
- R como Calculadora y Lenguaje de programación
- Gestión de paquetes
- Ecosistema de herramientas R
Sesión 03 – Modeling Process
- Entendimiento del Negocio
- Análisis Exploratorio de Datos
- Segmentación
- Tratamiento de Datos
- Modelamiento Clasificación / Regresión
- Validación de Modelos
- Integración a la Gestión
- Técnicas de Segmentación y Asociación
Sesión 04 – Deploy and Monitoring
- Export e Import de modelos.
- Implementación batch en Shiny
- Seguimiento de modelos
- KPIs de performance
- Calibración de Modelos
Sesión 05 – Machine Learning Intro
- Fundamamentos de IA
- Principales Algoritmos y herramientas
- Estrategia de uso
Sesión 06 – Taller Integrador
- Análisis de un modelo de fuga de clientes
Sesión 07 – Evaluación del Modulo
- Implementar las mejoras al modelo del fuga de clientes.
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MD 03 - Big Data Technologies35 Horas AcadémicasOnline
Big Data Technologies
Sesión 01 – Big Data Fundamentals
- Big Data Conceptos y Terminología
- Escenarios de Big Data
- Drivers para la adopción
- Concepto de DataLake
- Patrones de Diseño
- Principales lineamientos
Sesión 02 – Python Essentials
- Importancia
- Configuración de ambiente
- Fundamentos del Lenguaje
- Ecosistema de herramientas
- Análisis de nuevas fuentes
Sesión 03 – Tecnologías Cloud y Onpremise
- Azure DL
- AWS
- Google Cloud Dataproc
- On Premise
Sesión 04 – Storage Technologies
- Hadoop
- Hbase
- Cassandra
Sesión 05 – Batch Process
- Spark Core
- Spark SQL
- Hive
- Impala
Sesión 06 – Real Time Process
- Kafka
- Storm
- Spark Streaming
Sesión 07 –Taller Integrador
- Diseño de la arquitectura de una solución Big Data
Sesión 08 – Evaluación del Modulo
- Test de arquitectura
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MD - 04 Agile Data28 Horas AcadémicasOnline
Agile Data
Sesión 01 – SRUM Fundamentals
- Gestión tradicional de proyectos
- Introducción a los principios de LEAN y Desing Thinking
- Framework SCRUM for Analytics
- Historias de usuarios – Product Vision Board
- Técnicas de estimación: Planning Poker
- Gestión de tableros digitales para seguimiento de proyectos
- Talleres y dinámicas grupales para descubrimiento del producto
Sesión 02 – DataOps
- Importancia y roles
- Introducción Integración continua – DEVOPS:
- Plataforma GITHUB y Sistema de Control de Versiones GIT
Sesión 03 – Data Transformations
- Agile fundamentos
- Organización
- Roles
Sesión 04 – Taller Integrador
- Elaboración del Plan del proyecto
- Test conceptual
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MD 05 - Workshop28 Horas AcadémicasOnline
Workshops
Workshops
Credit Scoring for Bank
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Mg. Erick Saavedra Palacios
Maestría en estadística de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Profesional con gran capacidad analítica, comunicación asertiva con el equipo de trabajo y habilidad para la resolución de problemas. Subgerente adjunto del área de modelamiento y metodologías de la gestión del riesgo de crédito en Banco de Crédito BCP. Especializado en temas de análisis cuantitativo tanto de modelos estadísticos (paramétricos y no paramétricos – Machine Learning) como modelos económicos (microeconómetricos, macroeconómetricos).lab y winBUGS.
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Mg. Arturo Rojas Medrano
Profesional formado en Ingeniería de Sistemas en la Universidad Nacional de Ingeniería, especialista en arquitectura y soluciones Big Data, Business Intelligence. Profesional con 15 años de experiencia desarrollando y liderando proyectos de Tecnologías de Información, Business Intelligence & Analytics en empresas del sector financiero, servicios, entidades públicas. Actualmente me desempeño como Sub Gerente de soluciones Business Intelligence & Analytics, Technical Lead – Scrum Master en el Centro de Excelencia Big Data del (BCP).
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Mg. Daniel Ramos
Consultor, con 10 años de experiencia en temas relacionados con servidores de Base de Datos, se ha desempeñado como Administrador de Base de Datos en Mi Banco y también en la Corporación Peruana de Aeropuertos y Aviación Comercial CORPAC(Aeropuerto), adicionalmente ha realizado consultorías como: Migración de Servidores en MiFarma, Monitoreo de Rendimiento de Servidores para La Fiduciaria, Monitoreo de Servidores Oracle en OBRAINSA, Afinamiento de Servidores para Grupo AJE, Diseñador de Bases de Datos Analíticas para el Ministerio de Salud, Cuenta con más de 25 años de experiencia en temas de análisis y desarrollo de sistemas. También realiza docencia en Sistemas UNI (Facultad de Ingeniería I industrial y de Sistemas de la Universidad Nacional de Ingeniería- UNI), instituto Cibertec, instituto IDAT, entre otros.
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Nohely Tatiana Coronel Orihuela
Ingeniera de Sistemas e Informática, con más de 10 años de experiencia profesional en Tecnologías de Información con capacidad para liderar equipos multidisciplinarios y con perfiles en distintos cargos como: Agile Coach, Scrum Master, Project Manager, Analista Funcional, Analista de Sistemas, asesor para la implantación de Soluciones de TI en empresas de los sectores de finanzas, inmobiliarios, Organismo del estado, Seguros, Retail y Clínicas.
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Andy Quiroz
6 años de experiencia en la creación de aplicaciones, primero como ingeniero de back-end y los últimos 4 años con tecnologías de big data en las empresas financieras y de telecomunicaciones. Apasionado de los Sistemas Distribuidos, Scala, Big Data y Programación Funcional. EVERIS PERÚ – ARQUITECTO LÍDER DE DATOS / INGENIERO SENIOR DE BIG DATA
Los participantes que cumplan satisfactoriamente con los requisitos del Diploma de Especialización Business Intelligence, Analytics y Big Data, recibirán 05 Certificaciones Módulares y un Diploma Global certificado por FIEECS UNI e International Business School – ILEN, detallamos las certificaciones:
Diploma Global (FIEECS UNI – International Business School – ILEN)
- Diploma Internacional en Gerencia de Proyectos bajo el enfoque del PMBOK® del PMI®, expedido por la Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Sociales de la Universidad Nacional de Ingeniería y por el International Business School – ILEN.
Certificaciones Módulares (expedido por International Business School – ILEN)
- Certificado Especialista en Business Intelligence.
- Certificado Especialista en Advanced Analytics.
- Certificado Especialista en Big Data Technologies.
- Certificado Especialista en Agile Data.
- Certificado en Workshop integrador BIA.
PROCESO DE ADMISIÓN*
1. REQUISITOS PARA SER ADMITIDO
Modalidad con estudios Universitarios
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- Constancia de Egresado Universitario, Grado de Bachiller o Título Profesional o 8vo ciclo en delante de Carrera Universitaria.
- Copia de DNI, pasaporte o carné de extranjería.
- Fotografía con fondo blanco, tomada de frente (desde el pecho). Tamaño 240 x 388 px, máximo 50 KB en formato JPG.
Modalidad con estudios técnicos completos
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- Copia del Título Profesional o constancia de egresado.
- Copia de DNI, pasaporte o carné de extranjería.
Modalidad con experiencia Laboral
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- Constancia laboral con experiencia mínima de 2 años, relacionada a la especialidad.
- Copia del Certificado Oficial de notas de los cinco años de estudios secundarios.
- Copia de DNI, pasaporte o carné de extranjería.
2. FORMATOS DE ADMISIÓN
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- Ficha de Inscripción
- Solicitud de Admisión
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