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8 de noviembre de 2019
INTENSIDAD: 20 horas
VALOR: $750.000

HORARIO

viernes 5:00 p.m. a 9:30 p.m.
sábados 8:00 a.m. a 1:30 p.m.

LÍNEAS DE INFORMACIÓN

Gratuita:01-8000 110414

INSCRIPCIONES ABIERTAS

Inscríbete aquí

Acerca del programaPlan de Estudios Docentes

Presentación del Curso de Analítica y Big Data

El propósito de este curso es introducir a los participantes en las funciones, ventajas y alcances de la analítica y big data. Desde una perspectiva empresarial, se abordará la analítica, entendida como la ciencia de analizar datos, y big data, entendida como la recopilación y administración de grandes volúmenes de datos. Además de responder preguntas clave, tales como: cuándo se habla de big data y la diferencia entre datos, información e inteligencia artificial. Se tendrá, así mismo, un primer acercamiento con herramientas útiles en la trasformación empresarial y la toma de decisiones basada en datos. El objetivo final es introducir la noción de los datos como fuente de valor y sus implicaciones en la cultura organizacional.

Módulo 1. Visualización de datos

    • La importancia de comunicar los datos de manera efectiva
    • Software de visualización

Módulo 2. Los datos como fuente de valor

    • Arquitectura de datos
    • Modelación

Docentes

Laura Gómez Bermeo

Matemática. Especialista en Matemáticas Aplicadas. Maestría en Educación, Liderazgo y Gestión. Experiencia en investigación como Joven Investigador de Colciencias en Matemáticas Aplicadas. Experiencia en redes complejas e influencias indirectas aplicadas al comercio internacional, economía y redes académicas. Analista de grandes datos de DUNE, Estados Unidos. Miembro activo del Grupo Analítica y Big Data, Universidad Sergio Arboleda.


Camilo Rey Torres

Matemático, Universidad de los Andes. Amplia experiencia en procesamiento de imágenes digitales, simulación de sistemas físicos y síntesis de imágenes. Magíster en Ingeniería, Pontificia Universidad Javeriana. Investigador predoctoral en Informática, Universitat de Barcelona, España, en temas de inteligencia artificial, apoyado en la teoría del caos para describir el desarrollo y la inferencia en redes neuronales profundas.