Especialización en Inteligencia de Negocio (SNIES 111250)
ContenidoEspecialización en Inteligencia de Negocio (SNIES 111250).
Tipo de curso: Especialización
Tipo de impartición: Online
Duración: 2 semestres
DESCRIPCIÓN BREVE DEL CURSO:
Fórmate como un profesional estratégico del dato.
Gestiona proyectos de inteligencia de negocio y analiza los datos para aconsejar la correcta toma de decisiones en las organizaciones.
Aplica las herramientas tecnológicas para poder convertir los grandes volúmenes datos en información, la información en conocimiento y así poder hacer una correcta toma de decisiones.
Según el observatorio laboral de la educación, actualmente este es un título altamente demandado por las empresas.
*Recibe gratis un diplomado virtual en Liderazgo y Habilidades Directivas al matricularte.
A QUIÉN VA DIRIGIDO:
Titulados universitarios en áreas relacionadas con Ingeniería, Ciencias, Administración y las TIC (negocio, marketing), que tengan interés en el manejo de información y la inteligencia de negocios.
TEMARIO:
La especialización consta de 24 créditos en total, que se completan en dos semestres.
Primer Semestre:
- Fundamentos Tecnológicos para el Tratamiento de Datos (3 créditos)
- Visualización Avanzada de Datos (3 créditos)
- Análisis de Datos Masivos para el Negocio (3 créditos)
- Ecosistema Digital y Tecnologías Disruptivas (3 créditos)
Segundo Semestre:
- Sistemas de aceleración de Negocios Digitales (3 créditos)
- Gestión de Proyectos de Inteligencia de Negocio (3 créditos)
- Inteligencia de Negocio Aplicada (3 créditos)
- Electiva (3 créditos)
COMPETENCIAS:
1. Diseñar estrategias de Business Intelligence, desde la planeación, control y evaluación.
2. Liderar proyectos de inteligencia de negocios desde los entornos digitales.
3. Analizar datos cuantitativos y cualitativos para la toma de decisiones.
4. Desarrollar pensamiento crítico y comprometido con la sensibilidad social.
5. Tomar decisiones y conocer las estrategias gerenciales actuales.
6. Organizar, estructurar, procesar, gestionar y analizar datos estructurados, semi-estructurados o no estructurados, para optimizar la gestión y el rendimiento de las organizaciones.