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FAE – FACULTAD DE ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA 

INFÓRMATE

DIPLOMADO EN DATA ENGINEER (BIG DATA)

Entregar herramientas conceptuales, técnicas y metodológicas para abordar los problemas propios del diseño, implementación y administración de estrategias de escalamiento de datos en el contexto de la industria y el sector público.

   INICIO Y TÉRMINO

  • Inicio 20/04/2020 
  • Termino 07/10/2020. 

SEDE

  • Apoquindo: Cruz del Sur 77, Esquina Apoquindo, Metro Escuela Militar.

ARANCEL

  • $2.380.000 + Matrícula.

HORARIO

  • Apoquindo: Lunes, Miércoles y Viernes de 19:00 a 22:00 Hrs.

    Dirigido a

Profesionales y técnicos involucrados o con interés, en la administración de análisis de datos en empresas u organizaciones gubernamentales, en áreas tales como ingeniería, administración, economía, marketing y estadística que requieran del desarrollo de las competencias que permiten el diseño, implementación y mantención de estratégias de escalamiento de datos para la administración de proyectos intensivos de datos en  la industria y sector público.

  Objetivo

Este diploma combina aspectos teóricos con una aplicación concreta a la industria financiera y de inversiones, por tanto, tiene como objetivo potenciar el desarrollo profesional de ejecutivos jóvenes y consolidar el de aquellos que han transcurrido su trayectoria en el área.

   DENISE LAROZE PREHN (DIRECTORA).

  • Cientista Político Universidad Católica de Chile. 
  • Magíster en Ciencia Política y Economía Política de la London School of Economics.
  • Doctorado en Gobierno de la Universidad de Essex, Reino Unido. 
  • Actualmente Subdirectora del centro de investigación Centre for Experimental Social Sciences de la USACH en asociación con Nuffield College, Universidad de Oxford.

     MAURICIO LÓPEZ TAPIA (COORDINACIÓN).

  • Ingeniero Civil en Informática, Universidad Técnica Federico Santa María.
  • Doctor © en Administración, Universidad de Santiago.
  • Certificado en Seguridad McAfee Certified Security Specialist– ePO y Data Egineer certificación Amazón Web Services.
  • Con más de 10 años de experiencia en el desarrollo de aplicaciones y soluciones TI, desde el año se desempeña como IT Manager de la Facultad de Administración y Economía de la Universidad de Santiago,  es especialista en algoritmos y estructuras de datos, diseño de aplicaciones para la puesta en producción de modelos y en seguridad informática.

 RODRIGO FERNÁNDEZ ALBORNOZ

  • Sociólogo Universidad de Chile. 
  • Magíster en Economía Aplicada Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. 
  • Diploma de Postítulo en Ciencia e Ingeniería de Datos del Departamento de Computación de la Universidad de Chile.
  • Diploma en Internet de las Cosas y sus aplicaciones a la industria de la Escuela de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile.
  • Docente del Departamento de Política y Gobierno la Universidad Alberto Hurtado.
  • Actualmente forma parte del equipo de Coordinación de contenidos y docencia del Programa, es Investigador Senior del Laborartorio de I+D+i Empresarial del Centro de Innovación UC y Director de Proyectos en Sintaxys Consultores. 

   GERMÁN MONDRAGÓN

  • Magister Ciencias de la Ingeniería.
  • Magister Ciencias de la Computación.
  • Visión por Computador e Inteligencia de Máquina Pontificia Universidad Católica de Chile.
  • Diplomado de Postítulo en Ciencia e Ingeniería de Datos, Universidad Chile, Departamento Ingeniería en Computación. 
  • Diplomado en Técnicas avanzadas en análisis de datos sociales, Pontificia Universidad Católica de Chile, Instituto Sociología. 
  • Licenciado en ciencias de la ingeniería, Universidad Tecnológica Metropolitana Ingeniería Civil en Computación, Universidad Tecnológica Metropolitana.
  • Coordinador Tecnológico en el Laboratorio de Gobierno, y entre el 2010 y 2016 como Encargado Nacional de Sistema de registro y monitoreo SRM-IEF-SSyO, FOSIS-Ministerio de Desarrollo Social. 
  • Especialista en visión por computador, ha participado en el desarrollo de algoritmos para la clasificación y reconocimiento masivo de imágenes en diversos proyectos e instancias de investigación (FONDECYT, FONDEF y fondos VRI-PUC) relacionadas con salud y agroindustria. 

   JULIO MOYANO BASSO

  • Ingeniero Comercial, Universidad Andrés Bello.
  • Mágister en Economía Sectorial, Universidad de Santiago de Compostela. 
  • Ha dirigido el equipo de analytics y realizando proyectos para marcas nacionales e internacionales. 
  • Ha desarrollado emprendimientos en el área del MarTech (Marketing Technology).
  • Experiencia en el diseño de estrategias de visualización de datos y desarrollo de plataformas para la toma de decisiones orientadas por datos. 
  • Actualmente se desempeña como asesor y consultor de negocios en proyectos de marketing digital, ecommerce, machine learning y análisis de datos.

   ALEXIS PEÑA VARGAS

  • Ingeniero en Estadística, Universidad de Santiago.
  • Doctor y Magíster en Estadística de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Sólida formación académica de posgrado, con más de 8 años de experiencia como Académico Universitario (USACH, PUC, UCHILE) e Investigador.
  • Socio fundador de Exalítica, Consultoría y Tecnología Informática, actualmente se desempeña como Chief Data Scientist en Deolitte Chile. 
  • Experto en soluciones analíticas aplicadas al negocio, líder técnico en la práctica analítica y en la formación de equipos de implementación analítica. 
  • Experiencia en todo el proceso analítico, desde la definición de la solución de negocios, la definición técnica, modelos de datos, automatización y puesta en producción y generación de informes para la explotación de resultados como drivers de negocio.

   NICOLÁS TAGLE 

  • Ingeniería Civil Industrial Universidad Técnica Federico Santa María 
  • Magíster en Economía Aplicada Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. 
  • Certificado por el MIT en los cursos de Big Data Analytics e Introduction to computer science and programming using Python.
  • Gerente en el área de Advanced Analytics en Deloitte Chile, Data Scientist Quantum Pacific Exploration entre los años 2015-2016.
  • Consultor financiero para Equifax Chile, también participó como investigador en el Centro de Finanzas del Departamento de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. 
  • Consultor para la implementación de estrategias de datos la industria financiera y del retail.
  • Especialista en modelos econométricos avanzado y en machine learning aplicado a la predicción de default para un conjunto variado de instrumentos financieros.
  • Docente de pre y post grado en cursos de micro y macroeconomía en las Universidades de Chile, de los Andes, Adolfo Ibañez y Federico Santa María.

   GONZALO DONOSO PÉREZ

  • Sociólogo de la Universidad de Chile.
  • Magíster en Educación, mención Evaluación de Aprendizajes, por la Pontificia Universidad Católica de Chile. 
  • Doctorando en Psicología de la Universidad de Girona. 
  • Ha participado en diversas instancias de especialización en Bélgica, Francia, España, Alemania, Holanda y Brasil, en medición de competencias digitales e indicadores tecnológicos.
  • Fue responsable del Censo Nacional de Informática Educativa y del Índice de Desarrollo Digital Escolar, de la prueba de Evaluación de Competencias TIC para el Aprendizaje (SIMCE-TIC) y Coordinador Nacional de las evaluaciones internacionales PISA-ERA e ICILS, entre otras.
  • Ha participado como representante de Chile en evaluaciones, estudios y proyectos internacionales, conducidos por OECD, IEA, UNESCO, BID, CEPAL, PNUD, entre otras instituciones, así como en diversas comisiones gubernamentales y fondos concursables.
  • Investigador Senior, Laboratorio de I+D+i Empresarial, Centro de Innovación UC. Pontificia Universidad Católica de Chile.  
  • Consultor de empresas y universidades, en innovación y transformación digital, ciencia de datos, sistemas de información e indicadores de gestión estratégica.

   LEONARDO OPORTO

  • Ingeniero Civil en Computación, Universidad de Chile.
  • Magíster en Ciencias de la Computación, Universidad de Chile. 
  • Especialización Certificada en  Machine Learning, Standford University (Coursera), Agile Planning for Software Products (Coursera) y Software Processes and Agile Practices (Coursera).
  • Consultor Senior de Deloitte Omnia-AI.
  • Ingeniero de Software con experiencia en desarrollo de proyectos informáticos. Especialización para el desarrollo de productos en ambientes Cloud, especialmente en AWS, en particular respecto de las arquitecturas que hay detrás de los sistemas.. Experiencia en el desarrollo de microservicios mediante la utilización contenedores y herramientas de orquestación como Kubernetes.
*Puede haber cambios de profesores debido a razones de fuerza mayor.
Eventualmente se reprogramarán clases en casos de que un docente se ausente por razones académicas.
Para los alumnos, en caso de inasistencias, se actuará con flexibilidad por parte del profesor y la Dirección del Programa.

   Fundamentos del trabajo orientado por datos (9 hrs)

  • Los desafíos técnicos, tecnológicos e industriales en la revolución de los datos.
  • Enfoques y paradigmas en el análisis de datos.
  • Fundamentos de las organizaciones orientadas por datos.

   Introducción a la programación y al pre-procesamiento de datos  (12 hrs)

  • Introducción a Python: entornos y métodos.
  • Estructuras y tipos de datos.
  • Programación condicional, iteración y recursión.
  • Limpieza, normalización y gestión de datos.

   Algoritmos y estructuras de datos (15 hrs.)

  • Introducción al tratamiento de estructuras de datos en la industria
  • Arreglos y listas anidadas
  • Arboles Binarios
  • Grafos
  • Tablas de hashing
  • Presentación Proyecto de Título.

   Modelos y gestión de bases de datos (15 hrs)

  • Modelo Relacional (SQL)
  • Modelos para datos semiestructurados (XML, JSON)
  • Web Scraping
  • Modelos NoSQL
  • Interoperabilidad para distintos modelos de bases de datos

   Computación en la nube y cloud serveless (15 hrs.)

  • Computación en la nube: fundamentos, arquitecturas y buenas prácticas
  • Amazon Web Services
  • Google Cloud Platform
  • Microsoft Azure
  • Kubernetes

   Sistemas de computación distribuida (15 hrs.)

  • Computación distribuida: fundamentos y aplicaciones
  • Principales arquitecturas
  • Plataformas: Java
  • Plataformas: Java II
  • Plataformas: Java III
  • Presentación Proyecto de Título.

   Fundamentos de Visualización de datos  (15 hrs)

  • La visualización como fundamento de la exploración de datos 
  • Compresión de conceptos fundamentales de comunicación y visualización
  • Elementos perceptuales en el mapeo de atributos visuales
  • Tipos de visualización
  • Principales herramientas de visualización en Python.

   Data Pipelines y plataformas de visualización (15 hrs.)

  • Panorama y aplicaciones : ETL y  Data Pipelines en la industria
  • Apache Spark
  • Amazon Data Pipeline
  • Plataformas de streaming: Kafka
  • Implementación y aplicaciones en Python

   Machine Learning para la escala masiva de datos (15 hrs)

  • Fundamentos, aplicaciones y tipos de aprendizaje de máquina para Big Data y Analytics. 
  • Aprendizaje supervisado: clasificadores y modelos de regresión
  • Aprendizaje no supervisado: clustering y PCA
  • Puesta de modelos en producción I
  • Puesta de modelos en producción II.

     

 

   Postulación

Completar formulario de pre postulación.

   Documentos requeridos para la matrícula:

  • Resumen de Currículo Vitae.
  • Cédula de identidad.
  • Copia de certificado de estudios (título, egreso, alumno regular según corresponda).
  • Certificado de la empresa que acredite cargo y experiencia laboral. (Postulantes que no posean título profesional).
  • Carta de patrocinio de la empresa, en aquellos casos que el empleador financie la capacitación.

  Formas de pago

  • Pago contado con depósitos o transferencias.
  • Cheques (10 cuotas sin intereses ni reajustes).
  • Tarjeta de crédito (hasta 12 cuotas sin intereses – conservando el descuento).
  • Pago directo a través de factura a empresas.
  • Matricula solo en efectivo.

  Descuentos

  • Matrícula Anticipada (consultar).
  • 15% Ex-Alumnos y Socios  FUDEA (Fundación de Egresados y Amigos de la Universidad de Santiago de Chile).
  • 5% adicional por pago al contado (tarjeta de crédito y transferencias).
Para más consultas: diplomados@usach.cl  – (56 2) 2718 0793

**Los descuentos acumulables, ciertas condiciones aplican**

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