CURSO BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE: DEL DATO A LA DECISIÓN

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1807

Facultad de Ingeniería

MODALIDAD: Virtual

octubre 5, 2026

DURACIÓN

meses

CARGA HORARIA

INICIO

02/10/2026

Objetivos del evento:

Aplicar técnicas de recolección, limpieza y transformación de datos provenientes de distintas fuentes y formatos.
Utilizar herramientas y métodos de análisis de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones relevantes.
Diseñar visualizaciones y dashboards interactivos que permitan comunicar resultados de manera clara y facilitar la toma de decisiones.

Destinatarios

Profesionales, técnicos y estudiantes avanzados vinculados con ciencia de datos, informática, ingeniería, administración, gestión empresarial, análisis de información y áreas relacionadas, interesados en adquirir competencias para el procesamiento, análisis y visualización de grandes volúmenes de datos y en la utilización de herramientas de Business Intelligence.

Director/es

Dr. VISA, RAFAEL FRANCISCO MATÍAS

Cuerpo docente

Dr. VISA, RAFAEL FRANCISCO MATÍAS

Ingeniero en Informática y Doctor en Gestión y Administración de Proyectos con especialidad en Transformación Digital (2018-2022). Máster en Dirección Estratégica de Empresas y Maestría en Administración de Negocios (2021-2023). Cursó la Programación Curricular de la Enseñanza Superior en la Facultad de Economía, UCASAL. Diplomado en Recursos Tecnológicos (2019). Publicaciones científicas de doctorado.

Contenido

Unidad 1 +

Recolección de información y transformación de datos

Introducción a la recolección de datos.
Tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Fuentes internas y externas de información.
Métodos y herramientas para la captura de datos.
Consideraciones éticas y legales.
Limpieza y preparación de datos.
Detección y corrección de errores.
Normalización, agregación y filtrado.
Conceptos y herramientas ETL.
Modelos de almacenamiento.
Bases de datos relacionales y no relacionales.
Data Warehousing.
Almacenamiento en la nube.

Unidad 3 +

Business Intelligence y sus aplicaciones

Conceptos y componentes de Business Intelligence.
Beneficios y objetivos de las soluciones BI.
Evolución de Business Intelligence.
Principales herramientas: Tableau, Power BI y QlikView.
Características y funcionalidades.
Criterios para la selección de herramientas.
Implementación de soluciones BI.
Factores críticos de éxito y buenas prácticas.
Casos de estudio en diferentes industrias.
Tendencias futuras en Business Intelligence.

Unidad 2 +

Análisis inteligente de datos

Fundamentos del análisis de datos.
Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo.
Ciclo de vida del análisis de datos.
Métodos estadísticos.
Regresión, clasificación y clustering.
Fundamentos y aplicaciones de Machine Learning.
Evaluación y validación de modelos.
Herramientas para el análisis de datos: R, Python y SAS.
Casos de aplicación en diferentes sectores.
Desafíos y oportunidades del análisis de datos.

Unidad 4 +

Visualización de datos y presentación de información

Principios de visualización de datos.
Importancia de la visualización para la interpretación de información.
Tipos de gráficos y criterios de selección.
Herramientas de visualización: D3.js, Tableau y Power BI.
Diseño y construcción de dashboards.
Filtros, drill-down y funcionalidades interactivas.
Cuadros de mando inteligentes.
Aplicaciones para la toma de decisiones.
Implementación y mantenimiento de dashboards.

Información Complementaria