Vivimos en una era de rápidos cambios tecnológicos. Las nuevas tecnologías innovadoras impregnan todos los aspectos de la vida diaria tanto en los negocios comerciales como de fabricación. Estos cambios hacen que muchas personas insinúen que actualmente está en marcha una nueva revolución industrial. Sin embargo, debido a que el ritmo del cambio es tan rápido, se continuarán introduciendo tecnologías y terminología potencialmente transformadoras, por lo que puede ser difícil para los profesionales de TI y administración rastrear y comprender las tendencias de desarrollo. Este curso es de naturaleza teóricopráctico y tiene como propósito brindar a los participantes los principales conceptos y herramientas que actualmente generan impacto disruptivo en las organizaciones. El diseño de este curso toma en consideración este tema y se basa en las bases para lograr tres resultados principales. Primero, este curso tiene como objetivo familiarizarlo con algunos de los elementos más importantes de la economía digital. En segundo lugar, este curso tiene como objetivo ayudar a abrir, explorar y adoptar ampliamente estos temas clave que tendrán un impacto en las personas, las empresas y la sociedad. En tercer lugar, y lo más importante, este curso se basa en la consideración de que estas tecnologías tendrán un impacto en su organización.

La inteligencia de negocios (business intelligence) se considera como un método científico para la resolución de problemas empresariales. Las herramientas Warehouse y de minería de datos permiten gestionar los datos para obtener conocimientos, que pueden ayudar razonablemente a las organizaciones a elaborar modelos de negocio para la toma de decisiones de alto nivel. Por tanto, la cantidad de datos se considera una herramienta indispensable en la empresa. Su propósito es estudiar, integrar, depurar y procesar la información existente para la toma de decisiones, convirtiéndola en un hito histórico para implementar mejoras y soluciones integrales. Este curso es de naturaleza teórico-práctico y tiene por finalidad proporcionar a los participantes herramientas y conocimientos que les permitan desempeñar un papel básico en un entorno competitivo global, para que puedan realizar funciones de gestión y utilizar datos de múltiples fuentes para análisis a gran escala, de modo que puedan identificar y analizar, transformar y explicar el análisis de datos de funciones comerciales comunes. También busca que los participantes vinculen los roles estratégicos de la gestión de datos y la inteligencia empresarial con proyectos de creación de valor en la empresa mediante el uso de herramientas y modelos predictivos. Parte de los temas que se abordarán en este curso son: ventajas del Warehouse, diferencias entre Data Lakes y Data Warehouses, herramientas para la gestión de datos y reportes, la nube y la gestión segura de datos.

En el mundo actual, las decisiones gerenciales se basan cada vez más en modelos y análisis basados en datos que utilizan métodos estadísticos y de optimización que han cambiado drásticamente la forma en que operan las empresas en la mayoría de los dominios, incluidas las operaciones de servicios, marketing, transporte y finanzas. Este curso es de naturaleza teórico-práctico y tiene como propósito introducir técnicas fundamentales hacia un enfoque basado en principios para la toma de decisiones basada en datos. Modelado cuantitativo de la naturaleza dinámica de los problemas de decisión utilizando datos históricos, y aprende varios enfoques para la toma de decisiones frente a la incertidumbre. Los temas que se verán en este curso son: probabilidad, estadística, regresión, modelado estocástico y optimización lineal, no lineal y discreta. La mayoría de los temas se presentarán en el contexto de aplicaciones comerciales prácticas para ilustrar su utilidad en la práctica. Conceptos fundamentales de probabilidad, estadística, modelado estocástico y optimización para desarrollar marcos sistemáticos para la toma de decisiones en un entorno dinámico. Los participantes aprenderán a cómo utilizar datos históricos para conocer el modelo y el patrón subyacentes. Métodos de optimización y software para resolver problemas de decisión bajo incertidumbre en aplicaciones comerciales.

Deep Learning es una extensión de Machine Learning donde las máquinas pueden aprender por experiencia sin intervención humana. Está influenciado en gran medida por el cerebro humano en el hecho de que los algoritmos, o redes neuronales artificiales, pueden aprender de cantidades masivas de datos y adquirir habilidades que un cerebro humano haría. Este curso es de naturaleza teórico-práctico y tiene como propósito hacer que el participante comprenda que el Deep Learning simplifica muchas actividades de nuestra vida diaria, haciendo que todo sea más fácil. Por lo tanto, el aprendizaje profundo ahora puede abordar una gran variedad de tareas que se consideraban fuera de su alcance hace unos años en la visión por computadora, el procesamiento de señales, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y la toma de decisiones secuencial. Debido a estos avances recientes, varias industrias ahora están implementando modelos de aprendizaje profundo que impactan en varios sectores económicos como el transporte, la salud, las finanzas, la energía, así como en nuestra vida diaria en general. Parte de los temas que se verán en este curso son el uso de algoritmos que usan, por ejemplo, las redes sociales, aplicaciones de inteligencia artificial, el aprendizaje profundo en los productos y servicios que se usan en la actualidad.

El profesor García es Master of Business Administration, Maastricht School of Management, Países Bajos. Magíster en Administración Estratégica de Empresas de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Master of Science en Ciencias de la Computación, Aerospace Technical Center– Technological Institute of Aeronautic, Brasil. Stage en Optimización de Procesos y Tecnologías, University of Missouri-Rolla, EE.UU. Ingeniero Químico de la Universidad Nacional del Callao, Perú.
Ex-Consultor Internacional de la Empresa “MINEROS S.A”, Medellín, Colombia, Ex–Gerente de Tecnologías de la Información de “Minera Chinalco Perú” Subsidiaria de la Transnacional Aluminum Corporation of China, Beijing, China. Ex-Gerente de Sistemas y Comunicaciones de Maple Energy PLC, Ex–Director de Tecnologías de la Información de Doe Run Perú SRL, Gerente de Proyecto en implantación de ERP SAP, E-Business Suite-Oracle Financial y PeopleSoft. Analista de Procesos en empresas transnacionales Fluor Daniel Corporation-USA, Petróleos Brasileros-PETROBRAS-Brasil, Petróleos del Perú y Centromin Perú. Tiene más 20 años de amplia experiencia en la conducción de proyectos de inversión, ejecución, y puesta en operación del desarrollo de Arquitectura Empresarial Tecnológica, Infraestructura de TI, Telecomunicaciones, Telefonía VoIP, y en Implantaciones de ERP World Class como PeopleSoft, Oracle E-Business Suite y SAP. Especialista en Planeamiento Estratégico de TI, Alineamiento Estratégico, Gobierno Corporativo y Valor de Negocios de TI, y en Análisis de Business Cases de TI para Administrar Riesgos, Optimizar Desempeños y métricas de resultados de TI para el negocio.
Actualmente, es Director Gerente de Tek Consulting Latin America, y Profesor Tiempo Parcial del Departamento Académico de Posgrado en Negocios de la Pontificia Universidad Católica del Perú.

El profesor Koo es Magíster en Administración Estratégica de Empresas, Pontificia Universidad Católica del Perú, Perú. Diplomado en Gestión de Finanzas Corporativas, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, Perú. Titulado en Ingeniería de Sistemas, Universidad Privada del Norte, Perú.
En relación a su experiencia profesional, se ha desempeñado como Jefe Corporativo de Centro de Soluciones NICO en Belcorp, Casa Matriz; Jefe de Proyectos en la consultora de tecnología Gesfor Osmos. Cuenta con experiencia docente en universidades del Perú, como es la Universidad Privada del Norte; así como en la división Training Services de Kaits Consulting Group.
Actualmente es Gerente General, Co-fundador, y Consultor Senior en Kaits Consulting Group.

El profesor Paredes es Ingeniero de Sistemas y magister en Administración estratégica de negocios, con estudios complementarios en Metodologías Ágiles, Inteligencia de Negocios y SAP Business One. En los últimos años se ha enfocado a temas de Gobierno y Calidad de Datos, Business Analytics y Big Data. Adicionalmente es Magíster en Administración Estratégica otorgado por CENTRUM PUCP Business School.
En relación a su experiencia profesional, ha liderado proyectos de reingeniería de procesos de negocios, así como la implementación de SAP Business One en diversas empresas del sector retail y consumo masivo. Adicionalmente tiene más de 10 años de experiencia en el sector financiero ocupando diversas posiciones de liderazgo de equipos en la gestión de la información. Trabajó por más de 10 años en el Banco de Crédito del Perú liderando proyectos de Gobierno y Calidad de información, implementaciones Dashboards Corporativos, responsable del soporte y mantenimiento del modelo de remuneración variable del banco por el que se le pagaba a más de 10 mil colaboradores. Lideró la implementación de la arquitectura corporativa de Big Data de las subsidiarias del grupo Credicorp como Mibanco y Credicorp Capital. Lideró la definición del proyecto de Sales performance Management (SPM) de la banca minorista bajo una arquitectura de Big Data con el objetivo de impulsar las estrategias de venta a través de la remuneración variable. Actualmente se desempeña como Data Discipline Manager en el BBVA Perú, liderando proyectos de gestión del cambio en el Journey de la implementación de soluciones Analíticas de las distintas áreas del banco. Adicionalmente es responsable de la gestión de las formaciones en Data del Banco, con el objetivo de promover la cultura de Data Driven en la organización.
Cuenta con más de 15 años de experiencia docente en diversas universidades e institutos del Perú de Cursos como: Programación Orientada a Objetos, Programación de componentes distribuidos, Introducción a los negocios, Introducción al marketing, Business Intelligence, Gobierno y Calidad de Datos y Aprendizaje profundo y sus aplicaciones en los negocios.

El profesor Serrano es Magíster en Administración Estratégica de Empresas de la Pontifica Universidad Católica del Perú y Máster Internacional en Liderazgo por la Escuela de Alta Dirección y Administración EADA en Barcelona, España. Además, es Ingeniero Electricista de la Universidad de Oriente en Anzoátegui, Venezuela.
En relación a su experiencia profesional, se desempeña como Gerente de negocios con experiencia internacional en la planeación estratégica, desarrollo y administración de empresas. Orientado al cumplimiento de objetivos y a la satisfacción de los clientes, además posee capacidades de liderazgo, formación y desarrollo de equipos de trabajo, así como Experiencia en diversos sectores industriales, tales como Petróleo & Gas, Alimentos & Bebidas, Metales, Minería e Infraestructura.
Actualmente, es Gerente General de Engineering and Business Development Consulting y Docente del Departamento Académico de Posgrado en Negocios de la Pontificia Universidad Católica del Perú.