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Diplomado Gestión y gobierno de datos, pilares de la ciencia de datos e inteligencia de negocios

Diplomado Gestión y gobierno de datos, pilares de la ciencia de datos e inteligencia de negocios

Información General

  • Icono título profesional La Escuela Colombiana de Ingeniería otorga certificado de asistencia
    Título
  • Icono título profesional 120 horas + 24 horas si se opta por el examen de preparación CDMP DAMA. Duración
  • Icono título profesional remota Modalidad
  • Icono título profesional nocturna Jornada

Presentación

Los resultados parten de las estrategias, decisiones y conocimiento, que se construye con base en los datos, pilar para el desarrollo de un negocio exitoso.

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Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.

Gestión y gobierno de datos, pilares de la ciencia de datos e inteligencia de negocios

¿Cómo obtenemos el mayor valor de los datos en inteligencia de negocios y en ciencia de datos? ¿Cómo minimizamos el riesgo de proyectos de inteligencia de negocios perdidos en arreglar la calidad de los datos? ¿Cómo disminuimos el tiempo invertido por los científicos de datos en la preparación de datos confiables?

La respuesta es sencilla: diseñamos una estrategia de datos orientada a los requerimientos de la organización, establecemos las estrategias necesarias en gestión de datos y articulamos todo a través del gobierno de datos.

“Los seres humanos, a la luz de la conducta o el comportamiento que seguimos a la hora de tomar decisiones, no nos basamos en una lógica racional y sin sesgos. Nos inclinamos por la información que está inmediatamente disponible”.

Jennifer Riesl y Roger L. Martin (Crear grandes opciones – Una guía de pensamiento integrador para los líderes de hoy).

En este curso se contará con el apoyo de un consultor experto en gobierno y gestión de datos que compartirá las mejores prácticas sobre el tema, facilitará la apropiación de los conocimientos e impulsará la interacción de los estudiantes para compartir sus experiencias.

Por qué estudiar con nosotros

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  • El estudiante estará en capacidad de liderar la obtención del mayor valor de los datos en iniciativas organizacionales asociadas a la toma de decisiones basadas en datos y a la ciencia de datos.
  • El estudiante ampliará sus competencias para la gestión y gobierno de datos.
  • El estudiante homologará los conceptos, mejores prácticas, políticas y procesos en gestión y gobierno de datos para inteligencia de negocios y ciencia de datos.

Metodología

Se partirá de la homologación de conceptos en inteligencia de negocios, aprendizaje autónomo y ciencia de datos, pasando por las mejores prácticas en gestión y gobierno de datos hasta llegar al diseño del programa de gobierno de datos.

Además de la exposición magistral, el curso se desarrollará con un enfoque de taller. Los participantes identificarán y definirán un proyecto específico para llevarlo a cabo a lo largo del curso. Los conocimientos se adquirirán de una manera vivencial guiada por los profesores. Se utilizarán plantillas, formatos y ejemplos, entre otros recursos, para permanecer en un ambiente de aplicación de los conocimientos que correspondan a la naturaleza del proyecto seleccionado.

Deberes del participante

  • Contar con conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
  • Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché.
  • Conectarse a las sesiones de clase con mínimo 10 minutos de antelación para verifcar la conexión.
  • Disponer de materiales para tomar apuntes.

Certificación

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las sesiones programadas.

Perfil del aspirante

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  • Este curso está dirigido a los ejecutivos de las organizaciones que están interesados en obtener el mayor valor de los datos para sus iniciativas de negocio.
  • Directores de analítica de datos, directores de oficinas de datos, profesionales en ciencia de datos o en inteligencia de negocios o en gestión y gobierno de datos
  • Profesionales de todas las áreas, toda la comunidad académica, emprendedores, investigadores y estudiantes interesados en impulsar la ciencia de datos e inteligencia de negocios en las organizaciones a partir de las mejores prácticas en gestión y gobierno de datos.

Contenido temático

Módulo I. Datos al servicio de la organización

  • Introducción.
  • Homologación de conceptos.
  • Componentes de la estrategia de datos.
  • Análisis de la composición estratégica versus el conocimiento de los datos.
  • Diseño de la estrategia de datos.
  • Soporte de la estrategia de datos.
  • Trazabilidad de los datos.
  • Requerimientos de la estrategia de gobierno, calidad, seguridad, privacidad y administración de datos.
  • Implementación de la estrategia de datos.
  • Monitoreo de la estrategia de datos.
  • Mapa de ruta.

Módulo II. Gobierno de datos: de la teoría a la práctica

  • Gobernanza y gestión de datos.
  • Requerimientos para adoptar las prácticas de gobernanza y gestión.
  • Modelo operativo del DAMA (arquitectura, diseño y modelado de datos, almacenamiento y operaciones de datos, seguridad de los datos, integración e iteroparidad de datos, gestión de documentos y contenidos, datos maestros y referencias, data warehousing y business intelligence, gestión de metadatos, calidad de datos.
  • Aplicación del gobierno y gestión de datos, retail y sector financiero.

Módulo III. Estrategia de la calidad de datos

  • Conceptos para revisar: datos, tipos de datos, gestión de datos, estrategia de datos, gobierno de datos, administración de datos, ciclo de gestión de calidad de datos, cultura organizacional versus calidad de datos.
  • Revisión del análisis estratégico de la organización.
  • Verificación de las necesidades del negocio versus la calidad de los datos.
  • Atributos, métricas y reglas de negocio de la calidad de datos.
  • Gobierno y procesos, roles y responsabilidades particulares en calidad de datos.
  • Mejoramiento de la calidad de los datos.
  • Implementación para monitorear la calidad de los datos y mapa de ruta.

Módulo IV. Estrategia de seguridad y privacidad de los datos

  • Homologación de conceptos.
  • Planeación de la estrategia de calidad de los datos.
  • Análisis del estado de calidad de los datos: riesgos, perfilamiento y diagnóstico.
  • Mejoramiento de la calidad de los datos: limpieza y mejora incremental.
  • Estrategia de seguridad y privacidad de los datos.

Módulo V. Gestión de datos en inteligencia de negocio y ciencia de datos

  • Definición específica de inteligencia de negocio y ciencia de datos.
  • Estrategia de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
  • Gestión y gobierno de datos en la identificación de toma de decisiones basadas en datos.
  • Gestión de datos maestros, referenciales y metadatos de negocios en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
  • Gestión y gobierno de datos en modelos dimensionales.
  • Gestión y gobierno de datos en análisis de fuentes.
  • Gestión y gobierno de datos en diseño de ETL.
  • Organización de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
  • Gestión de los metadatos técnicos de diseño de soluciones de inteligencia de negocios y ciencia de datos.
  • Diseño de políticas, procesos y procedimientos para la extracción, transformación y carga de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
  • Gestión de metadatos operativos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
  • Gestión de datos para integración e interoperabilidad en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
  • Gestión y gobierno de datos para almacenamiento y operaciones en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
  • Gestión de metadatos técnicos.
  • Gestión de cultura analítica, valoración de capacidades, gestión ética para la toma de decisiones basadas en datos.
  • Gestión de datos en visualización de datos.
  • Monitoreo, evolución y sostenibilidad de la gestión y el gobierno de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
  • Herramientas para la gestión y el gobierno de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.

Módulo VI. Curso optativo para el examen de preparación CDMP DAMA

  • Introducción.
  • Gobierno de datos.
  • Arquitectura de datos.
  • Modelo y diseño de datos.
  • Almacenamiento y operación de datos.
  • Seguridad de datos.
  • Integración e interoperabilidad de datos.
  • Gestión de documentos y contenido.
  • Datos maestros y de referencia.
  • Data warehousing y business intelligence (BI)
  • Gestión de metadatos
  • Calidad de datos

Fechas y horario

El diplomado se desarrollará entre el 7 de junio y el 27 de octubre de 2022, los martes y jueves de 6:00 a 9:00 p.m., en modalidad remota vía Microsoft Teams.

Nota. Los días 19 y 21 de julio no se realizarán sesión de clase.

El curso de preparación para el examen CDMP DAMA (opcional) se llevará a cabo a partir del 29 de octubre, los martes y jueves de 6:00 a 9:00 p.m., en modalidad remota vía Microsoft Teams.

En sus programas de Educación Continuada, la Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o de cancelarlos en caso de no contar con el número de participantes requerido. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Objetivos alcanzables

General

Comprender las necesidades actuales y futuras de la empresa para la toma de decisiones basadas en datos, estableciendo los estándares, principios, políticas y mejores prácticas que aseguren la continuidad y mejora del negocio.

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  • Homologar los conceptos básicos en gestión de datos.
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  • Homologar los conceptos en inteligencia de negocios, ciencia de datos y aprendizaje autónomo.
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  • Entender el marco general de la gestión de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
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  • Detallar las buenas prácticas en gestión de datos en inteligencia de negocios.
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  • Analizar el contexto en gestión de datos para inteligencia de negocios y la ciencia de datos: cultura analítica, gestión ética de los datos en inteligencia de negocios, herramientas de gestión de datos en inteligencia de negocios.

Valor de la inversión

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El valor de la inversión por participante es de $3.140.000 (tres millones ciento cuarenta mil pesos).

Si el participante desea tomar el curso de preparación para el examen CDMP DAMA, adicional al valor anterior debe cancelar $2.500.000 (dos millones quinientos mil pesos).

Inscripciones hasta el 16 de mayo de 2022.

Conferencistas Invitadas

Claudia Patricia Santiago Cely - Julio Garavito

Claudia Patricia Santiago Cely

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Fabiola del Toro Osorio

Fabiola del Toro Osorio - Julio Garavito

Ingeniera de sistemas con certificación CDMP del DAMA Internacional, amplios conocimientos en gestión de datos; reconocida trayectoria en servicios de consultoría en análisis, diseño, implementación y gerencia de proyectos en analítica de datos, gestión de datos e ingeniería de software.

Investigadora y profesora en pregrado y posgrado. Ha participado en el diseño y liderazgo de la línea de énfasis en gestión de datos de la Maestría en Gestión de Información.

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Claudia Patricia Santiago Cely

Claudia Patricia Santiago Cely - Julio Garavito

Ingeniera de sistemas, especialista en Software para Redes, magíster en Gestión de Información, con experiencia en diseño e implantación de redes, seguridad de la información y gestión del área de infraestructura computacional. Instructora certificada CCNA, CCNA Security y CCNA CiberOps. Profesora del área de redes de computadores y seguridad de la información.

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Ana María Gómez Lamus

ANA MARIA GOMEZ LAMUS

Licenciada en Matemáticas de la Universidad Surcolombiana, especialista en Educación Matemática de la Universidad Pedagógica Nacional y magíster en Estadística de la Universidad de Valparaíso (Chile).

Coordinadora del programa de Ingeniería Estadística, miembro del comité académico de la Maestría en Ciencia de Datos y orienta clases en la Maestría en Ciencias Actuariales.

Desarrolla actividades de investigación en la Escuela a través de consultorías y convocatorias de proyectos internos y externos. Sus líneas de interés son Machine Learning, Statistical Computing, Deep Mind y Reinforcement Learning.

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