a) Objetivo general: Aplicar herramientas de inteligencia artificial, minería de datos y liderazgo estratégico en proyectos de transformación digital orientados a la toma de decisiones basada en datos.
b) Contenidos del programa:
Curso 1: Gestión de proyectos y gobernanza de inteligencia de negocios
– Conceptos básicos de la gestión de proyectos BI.
• Principios básicos del PMI.
• Áreas de conocimiento.
• Personas, cultura y política.
– Metodología clásica de gestión de proyectos BI.
• Contexto metodológico.
• Conceptos relevantes.
• Consideraciones relevantes.
• Prototipos.
– Metodología moderna de gestión de proyectos BI.
• La naturaleza de la agilidad.
• Introducción a Scrum.
• Desarrollo de proyectos BI con metodología Scrum.
– Conceptos básicos de gobierno de datos.
• La necesidad de gobierno.
• Desafío de fondo.
• Conceptos fundacionales clave.
• Desafíos del gobierno de datos.
– Gobierno y calidad de datos.
• Roles.
• Estructura organizativa.
• Data Stewardship.
• Calidad de datos.
• Modelos de gobierno de datos.
– Arquitectura, tecnología y soluciones.
• Arquitectura de datos.
• Master Data Management.
• Proveedores de nube.
Curso 2: Introducción a minería de datos y machine learning
– Conceptos sobre Data Warehouse y uso de Dataframes.
– Procesamiento y consolidación de datos.
• Preprocesamiento de datos.
• Selección y transformación de datos.
– Reglas de asociación.
– Aplicación de los algoritmos Random Forest y KNN.
• Árbol de decisión.
• KNN.
• Random Forest.
– Aplicación de los algoritmos K-Means y DBSCAN.
• Clustering.
• K-Means.
• Clustering jerárquico.
– Introducción al machine learning.
• Modelo de entrenamiento.
• Métricas de evaluación.
Curso 3: Aplicaciones de machine learning y ciencia de datos
– Introducción al aprendizaje de máquinas y ciencia de datos.
• Conceptos de inteligencia de negocios y minería de datos.
• Conceptos de ciencia de datos y aprendizaje de máquina.
• El auge actual del aprendizaje de máquina e inteligencia artificial.
– Tipos de datos y aplicaciones.
• Aplicaciones sobre transacciones estructuradas.
• Aplicaciones sobre texto.
• Aplicaciones sobre audio.
• Aplicaciones sobre video.
– Técnicas de ciencia de datos y aprendizaje de máquina.
• Visualización en ciencia de datos.
• Aprendizaje supervisado.
• Aprendizaje no supervisado.
• Aprendizaje reforzado.
– Aplicaciones en los negocios.
• Aplicaciones de visualización en ciencia de datos.
• Aplicaciones de aprendizaje supervisado.
• Aplicaciones de aprendizaje no supervisado.
• Aplicaciones de aprendizaje reforzado.
– Casos de ciencia de datos.
• Caso en compañía de seguros.
• Caso en banca.
• Caso en retail.
• Caso en calidad del aire.
– Casos de aprendizaje de máquina.
• Caso en transporte público.
• Caso en compras públicas.
• Caso en industria financiera.
• Caso en observación astronómica.
Curso 4: Desafíos del Capital humano en la automatización y transformación digital
– La transformación digital y su impacto en el mundo y las organizaciones.
• La transformación digital y la cuarta revolución industrial.
• ¿Qué es la transformación digital?
– Cultura organizacional: la habilitación de nuevos modelos de transformación.
• Por qué la transformación digital no es solo implementación de nueva tecnología.
• Cultura organizacional. Nuevas prácticas de trabajo.
– Procesos de gestión de personas. El ciclo del colaborador 4.0.
• La nueva experiencia del empleado (employee experience – EX).
• Experiencia del colaborador: más allá de la cultura.
– La nueva empleabilidad y el paradigma del aprendizaje en la era digital.
• Empleabilidad bajo una nueva perspectiva de desarrollo profesional y plan de carrera.
• Paradigmas del aprendizaje y del desarrollo de carrera.
– Ser líder en la era digital: las nuevas competencias de liderazgo.
• Nuevas competencias del líder en la transformación digital.
• Gestión del cambio en las organizaciones.
– Automatización e inteligencia artificial.
• ¿Qué es la automatización?
• Las nuevas tendencias laborales.
• Etapas de la automatización.
• Impacto en los empleos hoy.
• Inteligencia artificial: una vía hacia la automatización.
• Consideraciones éticas.
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