ESCUELA DE NEGOCIOS

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS

BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS

1.- INTELIGENCIA DE NEGOCIOS / MINL0001

Descripción del curso :

La materia describe de manera integral la implementación y gestión de la inteligencia de negocios en las organizaciones desde una perspectiva técnica y de administración. La perspectiva técnica se centra en el diseño y desarrollo de los sistemas de inteligencia de negocios (BI), infraestructura y procesos para su implementación. Además de su relación para la toma de decisiones operativas y estratégicas. La perspectiva administrativa aborda la gobernanza de BI, la supervisión y el valor comercial obtenido de la inteligencia de negocios en las organizaciones bajo un enfoque de innovación empresarial.

Correquisitos :

Esta asignatura no tiene correquisitos

1.- BUSINESS INTELLIGENCE / MINL0001

Course description :

Co-requisites :

This course has no co-requisites

ESCUELA DE NEGOCIOS

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS

BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS

1.- GESTIÓN DE BASES DE DATOS (DBMS) / MINL0006

Descripción del curso :

Esta asignatura presenta el manejo, diseño y la implementación de bases de datos estructuradas, relacionales y no estructurados, permitiendo conceptos, metodologías, herramientas y técnicas para analizar, diseñar y desarrollar bases de datos para organizaciones modernas. La gestión de bases de datos utiliza lenguajes NoSQL y SQL. Es casi imposible concebir un sistema de información que no maneje una o más bases de datos; y la pieza de software fundamental que se encarga de ello es lo que usualmente llamamos el motor de bases de datos (antiguamente sistema gestor o sistema de administración de base de datos). El mundo de las bases de datos relacionales sigue siendo dominante lo que se expresa, en que la mayoría de los motores más populares están orientados a este tipo de base de datos.

Correquisitos :

Esta asignatura no tiene correquisitos

1.- DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS (DBMS) / MINL0006

Course description :

Co-requisites :

This course has no co-requisites

ESCUELA DE NEGOCIOS

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS

BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS

1.- ANALÍTICA DE DATOS Y TOMA DE DECISIONES / MINL0007

Descripción del curso :

El proceso de toma de decisiones involucra transversalmente el análisis de datos a través de la recopilación, análisis, y verificación de los mismos, para desarrollar estrategias y tácticas que permitan a las empresas alcanzar un óptimo desempeño empresarial cimentado en el fomento de la competitividad y la incorporación de innovación tecnológica en todos los procesos productivos. La analítica de datos dentro del contexto empresarial envuelve el análisis de alternativas, reducción de costos, disminución de riesgos, e incrementa ingresos, utilizando herramientasinnovadoras para predecir tendencias futuras del mercado y generar una mejor ventaja competitiva de la empresa enfocada en su mercado objetivo. Dentro de este módulo, se revisan los principales métodos para analizar datos utilizando técnicas cualitativas, cuantitativas, mixtas, aprendizaje automatizado, aprendizaje no automatizado, y aprendizaje semi automatizado, para lo cual, se proporciona de cada método su concepto y teoría fundamental, y se ejemplifica a través de casos de estudio cada una de estas herramientas. La materia proporciona a los estudiantes el conocimiento y las habilidades para comprender los procesos de decisión organizacional asociados con el apoyo a la toma de decisiones y el análisis de información para cumplir los objetivos gerenciales.

Correquisitos :

Esta asignatura no tiene correquisitos

1.- DATA ANALYTICS AND DECISION MAKING / MINL0007

Course description :

Co-requisites :

This course has no co-requisites

ESCUELA DE NEGOCIOS

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS

BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS

1.- ANALÍTICA PREDICTIVA / MINL0008

Descripción del curso :

La asignatura se enfoca en la analítica predictiva como componente fundamental de la ciencia de datos. Se busca que los estudiantes entiendan cómo la minería de datos y el análisis predictivo pueden facilitar la inteligencia de negocios y desarrollar capacidades analíticas en las organizaciones. Además, los estudiantes adquieren conocimientos de herramientas y metodologías (regresión lineal, probabilística, panel de datos, entre otros) respaldados con casos de estudio y ejercicios prácticos. El enfoque práctico del curso permite al estudiante manejar proyectos de principio a fin para atender a las preguntas de las organizaciones bajo dos ópticas: la econométrica y la de Ciencia de Datos, lo que a su vez dota al estudiante de dos enfoques para que escoja el que más se ajuste a la problemática.

Correquisitos :

Esta asignatura no tiene correquisitos

1.- PREDICTIVE DATA ANALYTICS / MINL0008

Course description :

Co-requisites :

This course has no co-requisites

ESCUELA DE NEGOCIOS

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS

BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS

1.- OPTIMIZACIÓN Y MODELOS DE DECISIÓN / MINL0009

Descripción del curso :

Este curso se enfoca en la analítica prescriptiva como componente fundamental de la ciencia de datos. La analítica prescriptiva responde a la pregunta ¿qué se debe hacer en una organización? y puede describirse como un enfoque de optimización. El análisis prescriptivo va más allá de lo descriptivo y predictivo al recomendar una o más soluciones y mostrar el resultado probable de cada una. Esta materia proporciona una base sólida en la aplicación de algunas herramientas y técnicas para la optimización y modelos de decisión aplicado a los problemas gerenciales. Se espera que los estudiantes aprendan las herramientas y aplicaciones de modelado, optimización, y programación para resolver problemas prácticos provenientes de varias áreas funcionales de una empresa. El estudiante recibe conocimientos sobre los componentes necesarios y las propiedades de los modelos de decisión cuantitativos; sobre métodos o algoritmos que son útiles para encontrar soluciones a problemas y modelos de decisión para una empresa; y sobre las herramientas de software disponibles para resolver modelos de decisión.

Correquisitos :

Esta asignatura no tiene correquisitos

1.- OPTIMIZATION AND DECISION MODELS / MINL0009

Course description :

Co-requisites :

This course has no co-requisites

ESCUELA DE NEGOCIOS

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS

BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS

1.- BIG DATA APLICADA A LOS NEGOCIOS / MINL0010

Descripción del curso :

La asignatura corresponde al estudio de casos prácticos en distintas industrias donde el rol de Big Data juega un papel importante para la generación de nuevos modelos de negocios. Los estudiantes aprenden a través de software el tratamiento de grandes volúmenes de datos aplicando metodología de análisis de información. Las aplicaciones de Big Data más comunes se pueden encontrar en el sector de salud, financiero, energía, recomendación de servicios, entre otros. La aceleración del crecimiento de la información ha sido impulsada por la llegada de Internet. A través del tiempo, las compañías han almacenado grandes cantidades de datos, pero estos datos son inútiles si no se organizan, se analizan y se utilizan para generar valor. Durante el transcurso de esta materia los estudiantes explorarán el ciclo del Big Data y su aplicación práctica a través del análisis y resolución de casos de uso reales.

Correquisitos :

Esta asignatura no tiene correquisitos

1.- BIG DATA APPLIED TO BUSINESS / MINL0010

Course description :

Co-requisites :

This course has no co-requisites

ESCUELA DE NEGOCIOS

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS

BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS

1.- ANÁLISIS DE RED / MINL0011

Descripción del curso :

Esta asignatura busca explicar los fundamentos teóricos y técnicos para el análisis de redes. El análisis de red (Network Analysis) es una técnica útil para analizar grandes conjuntos de datos al comprender las relaciones subyacentes entre los participantes en una red. Algunas de las áreas principales que generan continuamente datos de tipo de red masiva son las redes sociales y las plataformas de comercio electrónico. Esta clase enseña a los estudiantes una variedad de técnicas de análisis de redes sociales y brinda capacitación en software de análisis de redes sociales a través de casos prácticos. Dando como resultado que el alumno pueda aplicar el análisis de redes para detectar patrones y comportamientos no visibles en una base de datos tradicional, logrando generar valor para cualquier tipo de empresa en la que se aplique estos modelos.

Correquisitos :

Esta asignatura no tiene correquisitos

1.- NETWORK ANALYSIS / MINL0011

Course description :

Co-requisites :

This course has no co-requisites

ESCUELA DE NEGOCIOS

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS

BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS

1.- TENDENCIAS TECNOLÓGICAS EN BIG DATA / MINL0012

Descripción del curso :

La materia se orienta en la exploración de nuevas tendencias tecnológicas y metodológicas en el campo de la Inteligencia de Negocios y Ciencia de Datos. Esta clase busca ofrecer conocimientos prácticos complementarios más avanzados a los estudiantes del programa. Se evalúa las tendencias mundiales en la analítica de datos y tecnologías emergentes y sus aplicaciones en distintos contextos. Entre las nuevas tendencias tecnológicas se puede encontrar: stream mining, aprendizaje de máquina, Fintech, Internet de las Cosas (IoT), Blockchain aplicado a negocios, entre otras.

Correquisitos :

Esta asignatura no tiene correquisitos

1.- EMERGING TRENDS IN BIG DATA AND ANALYTICS / MINL0012

Course description :

Co-requisites :

This course has no co-requisites

ESCUELA DE NEGOCIOS

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS

BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS

1.- PROYECTO MBD / TTMZ0411

Descripción del curso :

La asignatura de titulación implica el desarrollo de un proyecto organizacional aplicado. La materia brinda la oportunidad de integrar y aplicar conocimientos obtenidos durante el programa, además permite a los estudiantes analizar y resolver problemas auténticos o abordar problemas reales que enfrentan las organizaciones entorno a la Inteligencia de Negocios y Big Data. El proyecto de titulación consiste en el diseño de una estrategia organizacional basado en la analítica y gestión de datos empresariales, mediante técnicas, metodologías, tecnologías o plataformas de software para el análisis de datos. El proceso de investigación aplicada ofrece implicaciones para la toma de decisiones gerenciales, innovación empresarial y ventaja competitiva.

UF*	Asignatura	Créditos	Código	CF*
	INTELIGENCIA DE NEGOCIOS BUSINESS INTELLIGENCE	2.0	MINL0001
	INTRODUCCIÓN A BIG DATA INTRODUCTION TO BIG DATA	2.0	MINL0002
	VISUALIZACIÓN DE DATOS DATA VISUALIZATION	2.0	MINL0003
	ÉTICA Y SEGURIDAD DE DATOS DATA ETHICS AND SECURITY	2.0	MINL0004
	ESTADÍSTICA DE NEGOCIOS BUSINESS DATA ANALYSIS	2.0	MINL0005
	GESTIÓN DE BASES DE DATOS (DBMS) DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS (DBMS)	2.0	MINL0006
	ANALÍTICA DE DATOS Y TOMA DE DECISIONES DATA ANALYTICS AND DECISION MAKING	2.0	MINL0007
	Total de créditos por periodo

UF*	Asignatura	Créditos	Código	CF*
	ANALÍTICA PREDICTIVA PREDICTIVE DATA ANALYTICS	2.0	MINL0008
	OPTIMIZACIÓN Y MODELOS DE DECISIÓN OPTIMIZATION AND DECISION MODELS	3.0	MINL0009
	BIG DATA APLICADA A LOS NEGOCIOS BIG DATA APPLIED TO BUSINESS	2.0	MINL0010
	ANÁLISIS DE RED NETWORK ANALYSIS	2.0	MINL0011
	TENDENCIAS TECNOLÓGICAS EN BIG DATA EMERGING TRENDS IN BIG DATA AND ANALYTICS	2.0	MINL0012
	PROYECTO MBD CAPSTONE PROJECT	5.0	TTMZ0411
	Total de créditos por periodo

DA	UNIDAD DISCIPLINAR AVANZADA
I	UNIDAD DE INVESTIGACIÓN
T	UNIDAD DE TITULACIÓN

ESCUELA DE NEGOCIOS

MAESTRÍA EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS

BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA ANALYTICS

PERÍODO 1

PERÍODO 2

UNIDAD DE FORMACIÓN*

CAMPOS DE FORMACIÓN*

	FORMACIÓN PROFESIONAL AVANZADA
	INVESTIGACIÓN AVANZADA
	FORMACIÓN EPISTEMOLÓGICA