Información del Posgrado de Inteligencia Artificial

Estudiaremos características claves de los análisis descriptivos y diagnósticos utilizando técnicas de aprendizaje automático o Machine learning.

No solo aprenderá a ejecutar Analítica Avanzada Predictiva, sino que tendrá la habilidad de comunicar sus conclusiones a cualquier audiencia usando técnicas de “DataStorytelling”. No es necesario conocimiento de R y de Python, pero si conocimientos intermedios de Power BI. Por ser un estudio universitario es necesario una evaluación para obtener el certificado de aprobado.

Objetivos

  • Proporcionar los fundamentos teóricos y prácticos para que sea capaz de proponer y desarrollar soluciones de Analítica Avanzada.
  • Solucionar problemas complejos utilizando Algoritmos, Técnicas y Herramientas de la Inteligencia Artificial con el fin de adquirir autonomía en dichos campos.
  • Desarrollar proyectos de Inteligencia Artificial de principio a fin.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato a este Posgrado, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimientos Intermedios o Avanzados de Power BI.
  • Conocimientos Estadísticos.
  • Conocimientos de Análisis de Datos.

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

Información de los Cursos de Analítica Avanzada

Estudiaremos características claves de los análisis descriptivos y diagnósticos utilizando técnicas de aprendizaje automático o Machine learning.

Aprenderemos limpieza y análisis exploratorio de datos, selección de modelo de machine learning adecuado para resolver los problemas que tienen las organizaciones; utilizando herramientas poderosas tales como Python, R y Power BI.

Objetivos

  • Desarrollar nuevas técnicas de análisis de datos, incursionando en el mundo de la Ciencia de Datos.
  • Resolver problemas de negocio utilizando técnicas de aprendizaje automático que permitan maximizar las ganancias de las organizaciones.
  • Utilizar modelos predictivos en escenarios reales.
  • Ejecutar proyectos de Analítica Avanzada con tecnologías asociadas a los diferentes lenguajes.
  • Informar efectivamente los resultados a cualquier audiencia (técnica o no técnica).
  • Implementar Modelos de Regresión, Clasificación, Clúster y Series Temporales utilizando herramientas tales como Power BI, R y Python.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato para este curso, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimiento intermedio de Power BI
  • Modelado de datos en Power Query
  • Conocimientos básicos de DAX
  • Edición de gráficas y filtros

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

En este curso se aborda las tendencias actuales de la tecnologías y los aspectos fundamentales del análisis de datos.

El contenido a desarrollar incluye conceptos de análisis, manipulación, limpieza y procesamiento de datos en Python, y adicionalmente el desarrollo de modelos usuales de machine learning, con Scikit-learn.

Objetivos

  • Conocer las herramientas usuales para análisis de datos.
  • Conocer Scikit-learn para generar modelos y evaluarlos.
  • Resolver problemas comerciales con modelos de machine Learning.
  • Desarrollar gráficos interactivos en virtud a los datos analizados.
  • Profundizar en el uso del lenguaje Python para análisis de datos.
  • Conocer la biblioteca pandas para el manejo,análisis y procesamiento de datos .
  • Generar tareas de limpieza de datos

Requisitos de Admisión

Para ser candidato para este curso, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimientos básicos de Python.
  • Conocimientos básicos de Estadística.
  • Grandes deseos de superación y adquisición de nuevas habilidades.

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

En este curso se abordan los aspectos fundamentales del análisis matemático y estadístico para Ciencia de Datos. El contenido a desarrollar incluye los fundamentos de programación en Python, así como las estructuras de datos más utilizadas por los científicos de datos en la actualidad.

Se desarrollarán conceptos de probabilidad, simulación de datos y estadística, así como aplicaciones a problemas de negocios usando íntegramente el lenguaje de programación Python y sus bibliotecas especializadas en Ciencia de Datos.

Objetivos

  • Determinar el ciclo de vida de un Proyecto de Análisis Predictivo.
  • Desarrollar el análisis predictivo con el lenguaje de Python.
  • Realizar análisis predictivo sobre Big Data usando la herramienta Google Colab, Deepnote, Phyton.
  • Validar la calidad del Dataset y preparación de los datos.
  • Desarrollar proyectos de Analítica Predictiva utilizando modelos reales.
  • Desarrollar proyectos de Analítica Predictiva utilizando modelos reales.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato para este curso, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimientos básicos de Estadísticas.
  • Familiaridad con Análisis de Datos (Excel, Power BI y Tableau).

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

Los procesos y gestiones de proyectos ya no son realizados en base a planes estáticos y Project manager jerárquico provocado por la falta de flexibilidad, competitividad, desmotivación de los equipos y sobrecostes.

El aprendizaje de las diferentes herramientas de gestión de proyectos, así como las metodologías ágiles, le permitirán trabajar en los procesos de forma eficiente y reducir costos.

Objetivos

  • Conocimiento de Técnicas y Gestión Básica Lean Management.
  • Relacionar la minería de procesos con la cuenta de resultados.
  • Definir paneles de gestión SDCA y PDCA.
  • Enumerar modelos de resolución de problemas 8D´s.
  • Conocer SRCUM como técnica metodológica ágil ampliada para ofrecer soluciones complejas.
  • Identificar Métricas Lean Management, Make To Market, Lead Time, Tiempo de Ciclo, Takt Time.
  • Categorizar modelos de tablas combinadas Introducir conocimientos sobre Minería de procesos y análisis de cadenas de valor (VSM) mediante casos reales.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato para este curso, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Experiencia en análisis de datos.
  • Fundamentos de analítica avanzada de datos.
  • Requerido una familiaridad con entornos de trabajo Microsoft 365 colaborativos (Excel, Power BI, Visio y Teams).

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

En este curso aprenderá a preparar sus datos y construir modelos predictivos utilizando algoritmos de Inteligencia Artificial.

Para ello, utilizará las herramientas más innovadoras de Machine Learning, programando en Python con TensorFlow, PyTorch y utilizando plataformas sin código con Neural Designer.

Adicionalmente, aprenderá las técnicas de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) para clasificación de imágenes, detección de objetos y otras aplicaciones de inteligencia artificial.

Objetivos

  • Proporcionar los fundamentos teóricos y prácticos para que sea capaz de proponer y desarrollar soluciones de Analítica Avanzada.
  • Solucionar problemas complejos utilizando Algoritmos, Técnicas y Herramientas de la Inteligencia Artificial con el fin de adquirir autonomía en dichos campos.
  • Desarrollar proyectos de Inteligencia Artificial de principio a fin.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato a este Posgrado, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimientos Intermedios o Avanzados de Power BI.
  • Conocimientos Estadísticos.
  • Conocimientos de Análisis de Datos.

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

En este curso aprenderá las técnicas de almacenamiento distribuido con la última tecnología, como realizar análisis de ‘extracción-transformación-carga- de datos en este entorno de Big Data y como realizar análisis e interpretación de grandes cantidades de datos.

Las aplicaciones de Big Data son enormes, desde análisis de redes sociales a gestión de telemetría, análisis de documentos visuales, videos o texto no estructurado. Sistemas de conversación bidireccional en tiempo real o aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real.

Objetivos

  • Conocer las técnicas de almacenamiento y su funcionalidad.
  • Gestionar los datos para administrar múltiples sistemas de almacenamiento de datos no estructurados.
  • Analizar extracción-transformación-carga e interpretación de grandes cantidades de datos.
  • Explicar los procesos de limpieza de datos.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato para este curso, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimientos avanzados de SQL, R y Python.
  • Sólidos conocimientos de Modelado Estadístico y Aprendizaje Automático.
  • Sólidos conocimientos en Analítica Avanzada.

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

La Universidad Nacional de Ingeniería UNI, Nicaragua. Es miembro de la Confederación Superior Universitaria Centroamericana y del Caribe – CSUCA. Organización regional de la sociedad centroamericana y del Caribe que integran a 20 universidades.

www.csuca.org UNI también es miembro de la Asociación de Universidades Iberoamericana de Postgrado – AUIP. Organismo internacional no gubernamental reconocido por la UNESCO, dedicada al fomento de los estudios de postgrado y doctorado en Iberoamérica, que integra a 236 prestigiosas universidades. www.auip.org.

La Universidad Nacional de Ingeniería UNI, está acreditada como Dirección Regional para Centroamérica y Nicaragua de Asociación de Universidades Iberoamericana de Postgrado – AUIP, a través de la Dirección de Estudios de Posgrado y Educación Continua
















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