PBS se encuentra a la vanguardia a nivel · formación ejecutiva para profesionales en la región,...

PBS se encuentra a la vanguardia a nivel latinoamericano, desarrollando programas de

formación ejecutiva destinados a líderes empresariales, contando con una amplia experiencia de más de 18 años.

Siendo un referente en la creación e implementación de programas en educación ejecutiva, el reto es una continua actualización y renovación de más del 20 % de los programas, permitiendo responder a las necesidades y exigencias enfocadas hacia los nuevos desafíos del mercado.

Nuestros programas exigen un staff de facilitadores de alto nivel en cuanto a formación académica y desarrollo empresarial, todo ello asegura mantener altos niveles de calidad y excelencia, por encima del promedio de programas de capacitación que se ofrecen en el mercado lo que garantiza que el participante pueda generar la aplicación inmediata de los conocimientos adquiridos.

+110,000 Ejecutivos capacitados

+5,000 Programas de formación ejecutiva impartidos en 18 años

+500 Programas de formación ejecutiva se imparten cada año

16 Áreasdel saber

que nos permite formar a más de 6,000 participantes por año

+3,000 Proyectos de Capacitación InCompany impartidos a más de 250 compañías en 14 países de Latinoamérica

Nuestra experiencia internacional

Miembro de:

Hemos impartido programas de formación ejecutiva para empresas de:

Rep. Dominicana

Colombia

Argentina

ChileNicaraguaMéxico

EEUU Honduras

Costa Rica Paraguay España

El Salvador Panamá Ecuador

Guatemala

55para ESTUDIAR el

DE

Panamerican Business School lidera con una gran ventaja la oferta de formación ejecutiva para profesionales en la región, lo que le permite ubicarse entre las tres Escuelas de Negocios más importantes de la región.

+ 15,000

+ 40

100%

TOP 3

TOP 1

Ejecutivos formados

programas por año

Internacional

Ha formado a más de 15,000 gerentes y ejecutivos de empresas de todos los sectores en más de 10 países.

Imparte más de 40 programas de formación ejecutiva por año, entre ellos: Maestrías, Posgrados, Diplomados, Certificaciones, Seminarios, Workshops y Congresos, integrando el portafolio de programas más completo de la región.

Nuestros programas se someten a un proceso de innovación y actualización constante, convirtiéndonos en la Escuela de Negocios con

mayor grado de innovación en programas de la región.

Nuestro profesorado es 100% internacional, elegido por su experiencia académica y empresarial, siendo los influencers y formadores de la nueva era en España y Latinoamérica.

RA

ZON

ES

Modelo Formativo FLEXIBLE e INNOVADOR:

Después de haber sido parte de la formación de más de 110,000 ejecutivos en varios países de Latinoamérica, hemos llegado a la conclusión de

que el mayor reto de todo gerente es lograr y mantener un liderazgo sostenible y tomar las mejores decisiones en mercados donde cada

día se vuelven más difíciles de maniobrar, esto sumado a que hoy todo Gerente, requiere de las mejores herramientas pero no

cuenta con la disponibilidad de tiempo para cursar un programa, termina utilizando las herramientas que tiene a su alcance.

Conscientes de esta realidad, Panamerican Business School ha diseñado un modelo de formación y actualización

totalmente flexible e innovador, a través de un formato de estudio que permite a cada estudiante poder

cursar su programa de Maestría de manera gradual, pero a su vez escalable.

Nuestro gran objetivo:

Lograr que los alumnos nunca dejen de aprender y evolucionar.

¡Para un cambio de época,un cambio de modelo formativo!

» Tener acceso a las mejores prácticas gerenciales, gracias al modelo de transferencia formativa, lo que permite obtener los mejores conocimientos en el menor tiempo posible.

» Llevar a la práctica de manera inmediata todos los conocimientos aprendidos.

DIRIGIDO A:

Profesionales como Ingenieros Industriales, Licenciados en Administración, Informáticos, Electrónicos, Eléctricos, Licenciados en Computación, y otros profesionales licenciados y/o con experiencia en áreas afines, que requieren conocimientos o habilidades en la materia de analítica de datos.

» Diplomado en Fundamentos de Business Intelligence y Data ScientistCertificaciones Internacionales avaladas por Panamerican Business School y Data Science Institute

» Data Scientist » Data Mining » Business Inteligence & Big Data » Cybersecurity y Protección de los datos » Movilidad de los datos » Big Data » Arquitectura Cloud

Certificación Internacional Electiva: » In Campus Miami, Estados Unidos. Certificación Ejecutiva Gerencia Estratégica

de la Innovación y Transformación Digital. Avalado por Florida International University -FIU-

» In Campus Madrid, España. Advanced Strategy and Management Program. Avalada por IE Business School.

EL PROGRAMA DE Master iN business Analytics & data science INCLUYE:

En los últimos años hemos visto un pronunciado énfasis en los datos y su potencial en la mejora de la productividad en las organizaciones. Esto ha permitido que los datos tomen crecientemente un rol importante en la decisión de los altos mandos gerenciales. Sin embargo, hasta hace poco tiempo los cargos que tomaban los especialistas en datos no se consideraban estratégicos.

Los últimos años han mostrado un gran giro. Gracias a las facilidades entregadas por la tecnología y nuevas tendencias dentro del área de Business Intelligence como el Big Data, se ha producido la necesidad de crear un nuevo puesto gerencial, el CAO (Chief Analytical Officer). Se estima que el 50% de las compañías en el listado Fortune 500 ya cuentan con este rol en sus filas. Si bien el CAO tiene responsabilidad sobre la captura, almacenamiento y gestión de datos, su principal función es la creación de real valor a través del análisis, promoviendo una cultura interna en todas las áreas de las organizaciones basadas en información que se desprenda de datos, y un modelo de gobierno analítico, que asegure la alineación de las múltiples iniciativas internas, hacia un norte colaborativo y común. Es así como el CAO se destaca por ser un cargo estratégico de nivel gerencial que permite que las decisiones se tomen en base a información

y datos objetivos. La necesidad del CAO en las organizaciones más exitosas del mundo muestra la manera en que las planas gerenciales deben comenzar a considerar la inclusión de altos mandos que tengan la capacidad analítica para poder utilizar estratégicamente datos e información de diversas características y fuentes.

Es por esta razón que este curso se enfoca en formar a los gerentes en la necesidad de analizar datos de manera estratégica dándoles un rol central a la necesidad de Big Data con un foco estratégico y los recursos humanos necesarios para implementarlo en la estrategia de éxito de las organizaciones que lideran. De esta manera, los gerentes tendrán claras las características del equipo de trabajo que deben formar para manejar los grandes flujos de datos y así tomar decisiones de negocios basadas en información de calidad. El objetivo del curso es desarrollar así una base sólida en el conocimiento y utilización de herramientas cuantitativas que permitan analizar los datos relevantes en una organización, y así determinar tendencias, patrones y/o comportamientos característicos que orienten el proceso de toma de decisiones de los gerentes mejorando los niveles de productividad de las organizaciones.

PRESENTACIÓN DEL MÁSTER

Casos de éxito de empresas a nivel mundial que han desarrollado proyectos con Metric Arts y Data Science Institute

Motta Internacional Panamá

Cementos Argos Panamá

Banistmo Panamá

Corporación Grupo Perez (Toyota Panamá) Panamá

Banco Chile Chile

Banco Santander Chile

Banco Itau Chile

Bolsa de Comercio de Santiago de Chile Chile

BBVA Chile

Scotiabank Chile; Perú

BCI Chile

Seguros Sura Chile; Panamá

Cencosud Chile

Ripley Chile

Falabella Chile

UETA Internacional Panamá

Philips Panamá

Parque Arauco Chile

Johnson & Johnson Chile

Cable Onda Panamá

Telecarrier Panamá

VTR Chile

DirecTV Chile

Telefónica Chile

Entel Chile

Claro Chile

Codelco Chile

Caterpilla Chile

IANSA ChileConcha y Toro Chile

Ciudad del Saber PanamáINCAE Costa Rica

EMPRESA PAÍS

OBJETIVOS DEL MÁSTER:• Entregar a los alumnos una visión general de Inteligencia de Negocios,

Big Data & Business Intelligence.

• Describir las necesidades organizacionales que han llevado al desarrollo de las herramientas y metodologías de Inteligencia de Negocios.

• Exponer el desarrollo histórico que ha ocurrido en Inteligencia de Negocios.

• Reconocer los principales componentes con que debe contar una infraestructura de Business Intelligence & Big Data.

• Aprender las mejores prácticas en diseño y explotación de bases de datos analíticas tanto relacionales como multidimensionales.

• Aprender técnicas para desarrollar modelos predictivos.

» Beneficios del Participante: » Dominio de conceptos y herramientas de las áreas funcionales de la gestión empresarial,

tecnología y análisis

» Desarrollo de un sentido de juicio crítico

» Fortalecimiento de la capacidad de toma de decisiones

» Beneficios de la organización: » Desarrollo de proyectos para empresas, sobre la base de lo aprendido durante el programa

» Capacitación de los altos mandos en las áreas de Business Analytics & Data Scientist

BENEFICIOS AL PARTICIPAR:

» Técnica expositiva

» Exposición y discusión de videos

» Casos de estudio

» Exposiciones

METODOLOGÍA GENERAL:

Las certificaciones serán evaluadas de la siguiente manera: » Realización caso práctico por grupos, a ser entregado y presentado el último

día de clases; comprende el 70% del total de la nota.

» Asistencia y participación en clase, comprende un 30% del total de la nota.

Metodología de evaluación de las Certificaciones

PROGRAMA

Módulos

Introducción a Business Intelligence, Big Data & Analytics

Introducción a Business Analytics

Visualización, como Herramienta de Analytics

Big Data Applications

Predictive Analytics

Management Science

Omnichannels y Analítica de datos

Internet of Things

Análisis Semántico en Redes Sociales

Gestión Analítica de Clientes y Segmentos

CERTIFICACIONES:

Data Scientist

Data Mining

Big Data & Business Analytics

Cybersecurity y Protección de los datos

Movilidad de los datos

Big Data

Arquitectura Cloud

CERTIFICACIÓN internacional electiva

Certificación Ejecutiva Gerencia Estratégica de la Innovación

y Transformación Digital

Certificación Internacional Advanced Strategy

and Management Program

INTRODUCCIÓN A BUSINESS INTELLIGENCE, BIG DATA & ANALYTICS

Objetivo:

• Normalizar lenguaje en términos conceptuales (de qué se tratan los conceptos de Business Intelligence & Big Data & Analytics)

• Cómo aplicar Business Intelligence, Big Data & Analytics al ecosistema empresarial

• Introducción a una arquitectura basada en Business Intelligence

Contenido:

• La información

• Business Intelligence y su arquitectura

• Los sistemas transaccionales

• Extracción, transformación y carga (ETL)

• Data Mart vs. Data Warehouse

• Cubos Analíticos

• Introducción a Data Mining

• Introducción a Visualización

• Big Data

Sesión 1: Introducción a los conceptos de Business Intelligence, Big Data & Analytics

Objetivo:

• ¿Qué es la transformación digital?

• Cómo plantear un gobierno de datos en sus organizaciones

• Qué mide la curva de madurez de Business Intelligence en una organización

Contenido:

• Transformación digital

• La estrategia y a la transformación digital

• Data Governance

• Business Intelligence Governance

• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada al ROI

• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada al Control Local vs. Normas Empresariales

• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada al uso de BI

• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada a la visión de BI

Sesión 2: Aplicación a la gestión comercial

INTRODUCCIÓN A BUSINESS INTELLIGENCE, BIG DATA & ANALYTICS

Objetivo:

• ¿Quién es el CAO y cómo puede ayudar a la organización?

• Cuál es el rol del CAO

• Cómo se aplican los casos de Big Data & Analytics al mundo real

Contenido:

• Big Data & Analytics

• La motivación a una cultura basada en Analytics

• CAO (Chief Analytics officer)

• El rol del CAO

• Data Science y sus competencias

• Data Engineer y sus competencias

• Casos aplicados de Big Data & Analytics

• Video Analytics

Sesión 3: CAO (Chief Analytics Officer)

INTRODUCCIÓN A BUSINESS ANALYTICS

Contenido:

• Introducción en Analytics

• Un mundo sin Analytics

• Un mundo con Analytics

• Motivación al Analytics

• Modelo de Segmentación

• Segmentación Demográfica

• Segmentación Estratégica

• Ciclo de vida de los clientes

Sesión 1: Introducción a Business Analytics

Objetivo:

• Formar en el ciclo completo del análisis de datos

• Cuál es la motivación del Analytics aplicado al ámbito empresarial

• Comprender los modelos de segmentación y su funcionalidad dentro del modelo empresarial

Objetivo:

• Formar en Data Mining

• Qué modelo es el mejor para un determinado problema

• Comprender los modelos de Cross Selling, Up Selling, Fuga y Scoring.

Contenido:

• Modelo de Data Mining

• Matriz de Confusión y Lift Chart

• Modelo de Cross Selling

• Modelos de Up Selling

• Modelo de Fuga Dura

• Modelo de Fuga Blanda

• Modelos de Scoring de Riesgo

• Modelos de Scoring de Compra

Sesión 2: Modelos de Data Mining (primera parte)

INTRODUCCIÓN A BUSINESS ANALYTICS

Contenido:

• Modelo de prospección de comprar

• Modelo de referencia

• Modelo de forecasting

• Modelo de forecasting – Modelo de mínimos cuadrados ordinario

• Modelo de forecasting – Series de tiempo

• Redes neuronales

• Técnicas de Machine Learning

• Técnicas de Deep Learning

Sesión 3: Modelos de Data Mining (segunda parte)

Objetivo:

• Formar en Data Mining

• Formar en el modelamiento de prospección de compra, modelos de referencia, forecasting y redes neuronales

• Formar en técnicas de machine learning y deep learning

VISUALIZACIÓN, COMO HERRAMIENTA DE ANALYTICS

Contenido:

• Introducción a la visualización

• El arte de visualizar

• ¿Qué visualizar?

• Objetivo de un reporte

• Objetivo de un dashboard

• Objetivo de un cuadro de mando

• ¿Qué información aporta el Big Data a un cuadro de mando, dashboard o reporte?

• Configuración de ratios, tasas e índices

• Configuración de Key Preformance Indicator (KPI)

Sesión 1: Introducción a la visualización

Objetivo:

• Formar en el ciclo completo de la visualización efectiva

• Reflejar las diferencias entre un reporte, dashboard y cuadro de mando

• Construir KPI ajustado a la estrategia empresarial

Objetivo:

• Formar en el ciclo completo de la elaboración de un cuadro de mando

• Identificar los componentes principales de un cuadro de mando

• Elaboración de un cuadro de mando

Contenido:

• Objetivo de un cuadro de mando integral

• Componente de un cuadro de mando integral

• Qué medir en un cuadro de mando integral

• Alinear los objetivos con la estrategia

• Elaboración de indicadores financieros

• Indicadores asociados a la relación con los clientes

• Indicadores asociados a los procesos internos de negocios

• Indicadores asociados al desarrollo y aprendizaje

Sesión 2: Visualización – Construcción de un Cuadro de Mando

VISUALIZACIÓN, COMO HERRAMIENTA DE ANALYTICS

Contenido:

• Objetivo de un Dashboard

• Componentes de un Dashboard

• Mejores prácticas en la elaboración de un Dashboard

• Principios Gestalt

• Diseño hacia un objetivo

• Mantener todo a la vista

• Mantenerlo simple

• Ser consistente

• Resaltar la información más relevante

• Mostrar el contexto

Sesión 3: Construcción de un Dashboard

Objetivo:

• Formar en el ciclo completo de la elaboración de un Dashboard

• Identificar los componentes principales de un Dashboard

• Elaboración de un Dashboard

BIG DATA APPLICATIONS

Contenido:

• Entendiendo qué es Big Data

• Conceptos y terminologías

• Características Big Data

• Diferentes tipos de datos

• Data estructurada

• Data semi-estructurada

• Data no estructurada

• Caso de estudio

Sesión 1: Introducción a Big Data

Objetivo:

• Formar en los fundamentos del Big Data y sus componentes

• Es tud ia r lo s conceptos y terminologías

• Estudiar casos aplicados

Objetivo:

• Formar en la arquitectura de Big Data

• Estudiar los ecosistemas de Big Data

• Incorporar herramientas de Big Data

Contenido:

• En qué consiste una arquitectura basada en Big Data

• Ecosistema Apache Hadoop

• Ecosistema Apache Spark

• Sistema distribuido de archivos Hadoop

• MapReduce

• MapReduce v1 versus MapReduce v2

• Opciones de almacenamiento en Hadoop

• Formato de archivos

• Compresión de formatos

Sesión 2: Arquitectura Big Data

BIG DATA APPLICATIONS

Contenido:

• Hadoop 2.x

• MapReduce Input

• The Map Task

• MapReduce Output

• Pig vs SQL

• Complex data type in Pig

• The Hive Arquitecture

• Hive query optimizers

• Hadoop

Sesión 3: Herramientas de Big Data

Objetivo:

• Formar en detalle las herramientas de Big Data

• Estudiar en detalle una arquitectura MapReduce

• Estudiar en detalle Hadoop, Hive y Pig

PREDICTIVE ANALYTICS

Contenido:

• Cómo descubrir conocimiento en una base de datos

• Reconocimiento de patrones

• Aprendizaje automático aplicado (caso de estudio)

• Análisis descriptivo

• Análisis exploratorio

• Análisis inferencial

• Análisis causal

• Análisis predictivo

• Automatización de modelos predictivos

Sesión 1: Introducción a un análisis predictivo

Objetivo:

• Introducir en un análisis del tipo predictivo

• Búsqueda y reconocimiento de patrones

• Automatización de modelo

Objetivo:

• Formación en el análisis predictivo automático

• Creación de un modelo de fuga

• Automatización y publicación de un modelo de fuga

Contenido:

• Construcción del problema de negocios

• Evaluación de modelos a utilizar

• Evaluación de input y posible output

• Elaboración de un modelo de Fuga

• Calibración del modelo de Fuga

• Selección del modelo de Fuga

• Publicación del modelo de Fuga

• Testing de modelo de Fuga

Sesión 2: Análisis predictivo parte 1

PREDICTIVE ANALYTICS

Objetivo:

• Profundizar en el análisis predictivo automático

• Creación de un modelo de Scoring

• Automatización y publicación de un modelo de Scoring

Contenido:

• Construcción del problema de negocios

• Evaluación de modelos a utilizar

• Evaluación de input y posible output

• Elaboración de un modelo de Scoring

• Calibración del modelo de Scoring

• Selección del modelo de Scoring

• Publicación del modelo de Scoring

• Testing de modelo de Scoring

Sesión 3: Análisis predictivo parte 2

MANAGEMENT SCIENCE

Contenido:

• Fundamentos del CAO

• Rol del CAO

• Management CAO

• ROI de la analítica

• Gestión de equipo de Data Science

Sesión 1: Fundamentos del Management Science - CAO

Objetivo:

Preparar a sus alumnos de forma específica para el trabajo analítico, en departamentos de estudio de grandes empresas y gobiernos.

Contenido:

• Introducción de Marketing

• Marketing Management

• Pricing

• Transfomación digital

Sesión 3: Management Science para Marketing

Objetivo:

Conocer y aplicar las áreas de Marketing dentro del Business Intelligence con el fin de un desempeño global en una institución.

Objetivo:

Preparar a sus alumnos de forma específica para el trabajo analítico, en departamentos de estudio de grandes empresas y gobiernos, con el objetivo de que puedan desempeñarse con éxito en trabajos que requieran fuertes habilidades analíticas y conocimiento de los métodos cuantitativos de las diversas áreas del management.

Contenido:• Introducción a finanzas

• Planificación financiera

• Control financiero

• Modelos y planes de negocios

Sesión 2: Management Science para Finanzas

OMNICHANNELS Y ANALÍTICA DE DATOS

Contenido:

• ¿Qué es omnicanal? Relación entre omnicanalidad y análisis de datos.

• El cliente omnicanal: la propuesta de valor.

• Cómo satisfacer la demanda omnincanal.

• Omnichannel journeys: del offline al online y del online al offline.

• Analítica de datos: efectos en las unidades de omnicanalidad.

• ¿Cómo se aborda el proceso de omnicanalidad? Construcción de road map.

• Estrategia omnicanal: diseño y ejecución.

• Casos de gestión analítica aplicados a la omnicanalidad.

Objetivo:

• Analizar las implicaciones de los cambios en el comportamiento de compra del consumidor, a partir de la irrupción de nuevas tecnologías y su impacto en la gestión del sector retail, tanto a nivel estratégico como táctico.

• Conocer y aprender sobre la relación entre omincanalidad y el análisis de los datos.

INTERNET OF THINGS

Contenido:

• Introducción a IoT

» Introducción: ¿Qué es IoT y el mundo conectado?

» Arquitectura de IoT.

» Temas de seguridad.

» Oportunidades para IoT.

• Las redes de IoT

» Datos vinculados: el valor es máximo cuando se vincula.

» Datos empresariales: compartidos vs. públicos vs. privados.

» Importancia de la seguridad, privacidad y autenticidad.

» Estándares de la industria.

» Capa de Web of Things como el controlador para los sistemas de IoT.

• Almacenamiento y análisis de datos

» Administrar datos de sensor de alta velocidad.

» Procesamiento de flujos de datos.

» Consistencia de los datos en un entorno intermitentemente conectado o desconectado.

» Identificando valores atípicos y anomalías.

Objetivo:

• Descubrir los conceptos clave de IoT, que incluyen identificación, sensores, localización, protocolos inalámbricos, almacenamiento de datos y seguridad; Explore las tecnologías, arquitecturas, estándares y normas de IoT.

• E x p l o r a r l a s t e c n o l o g í a s , arquitecturas, estándares y normas de IoT.

• Verificar el valor creado al recopilar, comunicar, coordinar y aprovechar los datos de los dispositivos conectados.

• Examinar los desarrollos tecnológicos que probablemente darán forma al paisaje industrial en el futuro.

ANÁLISIS SEMÁNTICO EN REDES SOCIALES

Contenido:

• Introducción a Text Mining & Analytics

» Descripción General de Text Mining y análisis en R.

» Análisis de contenido de lenguaje natural (NPL).

» Herramientas para Text Mining y búsqueda de asociación de palabras.

• Análisis Semántico

» Descubrimiento y relación semántica: entropía.

» Descubrimiento y relación semántica: entropía condicional.

» Topic Mining & Analytics: motivación.

» Topic Mining & Analytics: modelos probabilísticos.

• Análisis de Sentimientos

» Descripción general.

» Categorización de texto: clasificador discriminatorio.

» Categorización de texto: evaluación.

» Análisis de sentimiento: motivación.

» Análisis de sentimiento: clasificación de sentimientos.

» Análisis de sentimiento: regresión logística ordinal.

Objetivo:

• Entregar a los alumnos una visión general del Text Mining & Analytics

• Desc r ib i r l a s neces idades organizacionales que han llevado al desarrollo de las herramientas: Text Mining & Analytics.

• Aprender las mejores prácticas en diseño y explotación de bases de datos analíticas tanto relacionales como multidimensionales.

GESTIÓN ANALÍTICA DE CLIENTES Y SEGMENTOS

Contenido:

• Sistema de soporte de decisiones de negocio (DSS): MIS, BI, KM.

• Indicadores de gestión, drivers, triggers, tableros y modelos.

• Segmentación dinámica: 4 S´s, BUDS, TIPS, HOME, DIME.

• Fuentes tradicionales de información: exploratoria, descriptiva, y causal.

• SEARCH: fuentes integradas de información.

• VECTOR: estrategia de gestión de clientes.

Objetivo:

• Comprender la estructura e interacción de los diferentes índices de mercado, integrando los perfiles de clientes con los patrones de consumo en una segmentación dinámica que se activa en una multicanalidad.

• Establecer los conductores (drivers) y activadores (triggers) que aumentan el valor de cada cliente en el tiempo (LCV). Este conjunto de indicadores permitirá activar eventos con propuestas personalizadas para el cliente con base a su información.

Certificación Internacional

Data Scientist Fundamentals with R

and Python

Avalado por Panamerican Business School

y Data Science Institute

Contenido:

• Introducción al Data Scientist

• Ingeniero de datos & Data Scientist

• Herramientas básicas de un Data Scientist

• Problemáticas de negocios

• Introducción a R

• Introducción a Python

• Casos aplicados

Sesión 1: Introducción al Data Scientist

Objetivo:

• Comprender la visión y los objetivos de la aplicación de herramientas de un Data Scientist

• Comprender la diferencia entre un científico de datos y un ingeniero de datos

• Incorporar herramientas de apoyo para un científico de datos

Contenido:

• Introducción a R

• Importar datos a R

• Depurar datos en R

• Exportar datos desde R

• Programar funciones básicas en R

• Utilización de librerías en R

• Modelamiento en R

• Aplicación de R a problema de negocios

Sesión 2: Data Scientist with R

Objetivo:

• Formar en el ciclo completo del análisis de datos con R

• Formar en las operaciones básicas con R

• Modelar con R

Objetivo:

• Formar en el ciclo completo del análisis de datos con Python

• Formar en las operaciones básicas con Python

• Programar con Python

Contenido:

• Introducción a Python

• Funciones en Python

• Librerías en Python

• Importar datos en Python

• Modelamiento básico en Python

• Machine Learning con Python

• Deep Learning con Python

• Aplicación de Python a problemas de negocios

Sesión 3: Data Scientist with Python


Data Mining



Contenido:

• Introducción al Data Mining

• Metodología aplicada a un proceso de Data Mining

• Introducción a RapidMiner

• Depuración de datos

• Detección de Outliers

• Detección de Missing Values

• Transformación de datos

• Reducción de datos

• Casos aplicados

Sesión 1: Introducción al Data Mining

Objetivo:

• Comprender la visión y los objetivos de la aplicación de herramientas de Data Mining

• Formar en el ciclo de depuración de datos

• Aplicación de la depuración de datos a un caso práctico

Contenido:

• Modelamiento de datos en RapidMiner

• Análisis de canasta de compra en RapidMiner

• Reglas de asociación en RapidMiner

• Árboles de decisión en RapidMiner

• K-vecinos cercanos en RapidMiner

• Clustering en RapidMiner

• Modelo de Redes Neuronales en RapidMiner

• Aplicación caso práctico

Sesión 2: Data Mining Aplicado

Objetivo:

• Los participantes se formarán en el ciclo completo del análisis de Data Mining

• Los participantes aprenderán a dominar la metodología de Data Mining

• Aplicación práctica de modelamiento de datos

Objetivo:

• Formar y poner en práctica sobre un modelo de negocio en el ciclo completo de Data Mining

• Aplicar el conocimiento de Data Mining a un modelo de negocios

• Realizar la automatización y presentación del caso de negocios aplicando Machine Learning

Contenido:

• Construcción de data set por grupo

• Análisis de problemática de negocios

• Análisis de los modelamientos a aplicar

• Análisis de resultados

• Optimización de modelamiento

• Selección de modelo óptimo

• Automatización de modelo

• Presentación de caso de negocios

Sesión 3: Proyecto Grupal de Data Mining


Big Data & Business Analytics



Contenido:

• ¿Business Intelligences y Big Data, cual es la diferencia?

• ¿Qué es el Big Data & Analytics y el impacto que producirá en la sociedad?

• ¿Qué es IoT?

• ¿Qué es Cloud Computing?

• Sistemas de visualización y distribución de la información.

• Introducción a la minería de datos.

Sesión 1: Introducción al Business Intelligence, Big Data & Analytics

Objetivo:

Comprender la visión y los objetivos de la aplicación de herramientas de Inteligencia de Negocios, Big Data & Analytics.

Contenido:

• Introducción: El concepto, el proceso y los problemas en que es relevante.

• Causalidad vs correlación.

• Regresión lineal, regresión logística.

• Análisis de la canasta de mercado y reglas de asociación.

• Clasificación: árboles de decisión, K-vecinos cercanos.

• Clustering: K.Means, Mean-Shift y Clustering aglomerativo.

Sesión 2: Business Analytics

Objetivo:

• Formar en el ciclo completo del análisis de datos, para el apoyo de la toma de decisiones.

• Los participantes aprenderán a dominar las principales tecnologías de análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

• Introducir en herramientas analíticas como Python y RapidMiner.

Objetivo:

• Descubrir que es la visualización efectiva, distinguiendo ente la visualización estática y la dinámica o interactiva.

• Lo participantes aprenderán las reglas básicas a tener en cuenta a la hora de desarrollar una visualización efectiva.

Contenido:

• El arte de visualizar.

• ¿Qué visualizar? ¿Qué información aporta el Big Data a un cuadro de mando, dashboard o reporte?

• Configuración de ratios, tasas, índices e indicadores.

• Elaboración de KPI.

• Elaboración de Dashboard.

Sesión 3: Visualización de la Información


Cybersecurity y Protección de los Datos



Objetivos:

• Revisar la importancia del factor humano y organizativo en la seguridad de la información.

• Entender los principales retos de la gestión de la seguridad de la información.

• Analizar las principales amenazas y tipos de ataques a la seguridad de la información.

• Conocer las principales soluciones tecnológicas para implantar controles de seguridad en las organizaciones.

Contenido:• Gestión de la Seguridad de la Información

» Introducción a la importancia estratégica de la información y los activos digitales.

» El proceso de gestión de la seguridad de la información.

» Análisis y evaluación de riesgos.

» Definición de pol í t icas, planes y procedimientos de seguridad.

» Certificación de la gestión de la seguridad de la información: ISO 27001.

• Ataques y vulnerabilidades. Respuesta a incidentes e informática forense.

» Tipología de atacantes y ciberdelincuentes.

» Vulnerabilidades más frecuentes de los sistemas informáticos.

» La protección frente al ciberterrorismo.

» Cómo se lleva a cabo un ataque informático.

» Definición de un plan de respuesta ante incidentes de seguridad.

» Principios y técnicas de la informática forense.

• Fundamentos de criptografía y de certificación digital

» Principios básicos de criptografía.

» Sistemas criptográficos simétricos y asimétricos o de clave pública.

» Firma electrónica y certificación digital.

» Protocolos criptográficos.

» Aplicaciones prácticas.

• Seguridad en las transacciones y medios de pago on-line

» Medios de pago para el comercio electrónico.

» Estafas y uso fraudulento de tarjetas de crédito u otros medios de pago.

» Soluciones tecnológicas para reforzar la seguridad de las transacciones.

» Gestión de fraude on-line.

» La problemática de la privacidad y la protección de los datos personales de los usuarios.

» Identificación de usuarios mediante biometría.

• La importancia del factor humano en la seguridad de la información

» Tipos y características de los cortafuegos (firewalls).

» Sistemas de Detección y de Prevención de Intrusiones.

» Seguridad en redes inalámbricas y dispositivos móviles.

» Sistemas para la autenticación de usuarios, autorización y control de accesos.

» La importancia del factor humano en la seguridad de la información.

› Formación y sensibilización ante la ingeniería social.

› Los ataques de phishing.

› Definición de políticas de uso seguro y aceptable de los recursos informáticos.


Movilidad de los Datos



Contenido:

• Análisis del consumidor.

• El nuevo consumidor mobile.

• Del mobile first al mobile only.

• Conceptos básicos de mobile.

• Los elementos de una estrategia mobile

• Gestión analítica de los proyectos de movilidad.

• Sitios móviles.

• Apps

• Tecnologías de proximidad.

• Realidad aumentada.

• Diseño de indicadores y analítica de datos en estrategias de movilidad.

Objetivo:

Analizará el uso, beneficios y formatos de las distintas herramientas de los dispositivos móviles y su respectiva analítica.


Big Data



Objetivos:

• Entregar a los alumnos una visión general de Big Data & Business Analytics

• Describir las necesidades organizacionales que han llevado al desarrollo de las herramientas y metodologías de Big Data.

• Exponer el desarrollo histórico que ha ocurrido en Big Data.

• Reconocer los principales componentes con que debe contar una infraestructura de Big Data.

• Aprender las mejores prácticas en diseño y explotación de bases de datos analíticas utilizando herramientas de Big Data.

Contenido:• Introducción al Business Intelligence, Big Data & Analyics

» ¿Business Intelligences y Big Data, cual es la diferencia?

» ¿Qué es el Big Data & Analitycs y el impacto que producirá en la sociedad?

» Sistemas de Visualización y Distribución de la información.

» Introducción a la Minería de Datos.

• Infraestructura Big Data

» Modelo relacional.

» Modelos no relacionales (No-Sql).

» Map Reduce & Hadoop.

» Sistema distribuido & Teorema CAP.

» Arquitectura y Sistemas Cloud.

• Aplicación práctica de Big Data

» Caso Práctico con Hive.

» Caso práctico con Pig.

» Caso práctico con Spark.

• Proyecto Grupal de Big Data

» Construcción de Data Set por grupos de trabajo.

» Aplicación de Big Data.

» Presentación la infraestructura Big Data aplicada a las problemáticas de negocios.


Cloud Computing



Objetivos:

• Entregar a los alumnos una visión general de Cloud Computing.

• Describir las necesidades organizacionales que han llevado al desarrollo de las herramientas y metodologías de Cloud Computing.

• Exponer el desarrollo histórico que ha ocurrido en Cloud Computing.

• Reconocer los principales componentes con que debe contar una infraestructura basa en Cloud.

• Aprender las mejores prácticas en Cloud Computing.

Contenido:• Introducción a Cloud Computing

» Orígenes del Cloud Computing.

» ¿Qué es Cloud Computing?

» Características del Cloud Computing.

» La nube y los negocios, modelos básicos en la nube.

• Hardware cloud

» Visualización.

» Categorías de virtualización.

» Cloud storage.

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» Construcción de una solución basada en Cloud Computing por grupos de trabajo.

» Aplicación de los modelos de negocios basados en Cloud Computing.

» Presentación de Modelos de Cloud Computing aplicados a las problemáticas de negocios.

Certificación Ejecutiva

Gerencia Estratégica de la Innovación y

Transformación Digital "In Campus Miami”

CERTIFICACIÓN INTERNACIONAL

ELECTIVA

La Escuela de Negocios de la Universidad Internacional de Florida (FIU) ha jugado un rol fundamental en el desarrollo de líderes de negocios a nivel mundial. Tanto el U.S. News & World Report como el Financial Times han situado a dos de sus programas de negocios internacionales en el top 15 en los Estados Unidos. En la edición 2017 del U.S. News Best Colleges report, su programa universitario de negocios internacional se posicionó en el 5to. lugar en los Estados Unidos. Entre las mejores escuelas de postgrado, su Escuela de Negocios se posicionó en el puesto No.15 entre los programas internacionales de negocios del 2016.

Considerada como la escuela profesional más grande de FIU, la Escuela de Negocios posee una experiencia única en temas como negocios internacionales, análisis de datos, emprendimientos, gestión de atención médica y un sinnúmero de servicios financieros. Su escuela de Bienes Raíces Hollo, fue catalogada como la No.1 en los Estados Unidos y como la No.2 a nivel mundial por el Journal of Real Estate Literature.

Más de 8,000 estudiantes se inscriben anualmente en los cursos universitarios impartidos en su Escuela de Negocios R. Kirk Landon así como más de 2,000 estudiantes de postgrado en su Escuela de Negocios Alvah H. Chapman Jr. Otros 1,000 profesionales de negocios participan anualmente en uno o más de sus programas de educación para profesionales y ejecutivos.

Para mayor información visita https:/business.fiu.edu

La Universidad Internacional de Florida está clasificada por Carnegie como “R1: Doctoral University – Highest Research Activity” asimismo es reconocida como una universidad de Participación Comunitaria de Carnegie. FIU es una universidad de investigación pública con facultades y escuelas que ofrece programas universitarios, maestrías y programas de doctorado en áreas tales como Ingeniería de Negocios, Informática, Relaciones Internacionales, Arquitectura, Leyes y Medicina. Considerada como una institución pilar en el sur de la Florida, FIU contribuye aproximadamente con US$9 billones anualmente a la economía local y se ha posicionado en el segundo puesto del listado de “America´s Best Employers” de la revista Forbes en la Florida. Los egresados de FIU consistentemente se encuentran entre los mejores pagados, así como entre los líderes de organizaciones públicas y privadas en el sur de la Florida. FIU está a la vanguardia de la búsqueda de soluciones a los problemas más desafiantes de nuestro tiempo.

SOBRE LA ESCUELA DE NEGOCIOS DE FIU SOBRE FIU

Gerencia Estratégica de la Innovación y Transformación Digital

"In Campus Miami”

PROGRAMA

CLAUSURA · 4:45 PM

Sensibilización y Creación de Sentido: del Pensamiento

Tradicional al Pensamiento Digital

Despliegue del Proceso de Transformación Digital Gestión del Cambio y Creación de una

Cultura Digital

Tecnologías y Plataformas que Impactarán el Futuro en las

Organizaciones

Orientación al Cliente y Modelos de Automatización

y Rentabilidad

RECESO · 3:00 PM – 3:15 PM RECESO · 2:30 PM – 2:45 PM

ALMUERZO · 12:00 PM – 1:30 PM

RECESO · 10:00 AM – 10:30 AM

RECESO · 2:30 PM – 2:45 PM

ALMUERZO · 12:00 PM – 1:30 PM ALMUERZO · 12:00 PM – 1:00 PM ALMUERZO · 12:00 PM – 1:00 PM

8:30 AM – 9:00 AM

» Bienvenida 9:00 AM – 10:00 AM

» Recorrido por el campus MMC

8:30 AM – 10:00 AM

Sesión de conferencia J » “Cybersecurity: lo que todo CEO debe conocer”

10:30 AM – 12:00 PM

Sesión de conferencia K » “Blockchain e Internet de las cosas, las plataformas que transformarán la sociedad”

1:30 PM – 3:00 PM

Sesión de conferencia B » “Design Thinking” para la creación de propuestas de valor”

2:45 PM – 4:45 PM

Sesión de conferencia I » Panel de CEO´s “Los retos y desafíos de la transformación digital”

10:30 AM – 12:00 PM

Sesión de conferencia A » “Nuevos Mercados, Códigos y Valores del Consumidor en la Era Digital”

8:30 AM 10:00 AM

Sesión de conferencia D » “Liderando la Transformación Digital”

3:15 PM – 4:45 PM

Sesión de conferencia C » “Modelos de Negocios Disruptivos”

2:45 PM – 4:45 PM

» “Presentación de Proyectos por grupo”

10:30AM – 12:00 PM

Sesión de conferencia E » “Gestión del Cambio y Creación de una Cultura Digital”

10:30 AM – 12:00 PM

Sesión de conferencia G » “Innovación Disruptiva”

1:00 PM – 2:30 PM

Sesión de conferencia L » “Digital Channels: las nuevas herramientas para integrar al cliente on-off line”

8:30AM – 10:00 AM

Sesión de conferencia F » “Modelos de Innovación en la Gestión Rentable de Clientes”

1:00 PM – 2:30 PM

Sesión de conferencia H » “Business Intelligence & Data Science: el Poder de los Datos”

1:30 PM

» Recogida de transporte

2:00 PM - 4:45 PM

» Visita Empresarial

» Todas las sesiones se estarán llevado acabo en: Campus Modesto A. Maidique ubicado en 11200 SW 8th Street Miami, FL 33199

Martes Miércoles Jueves Viernes

Programa InternacionalAdvanced Strategy and Management Program "In Campus España”

CERTIFICACIÓN INTERNACIONAL

ELECTIVA

La pasantía en el Instituto de Empresa IE esta diseñado para ejecutivos del más alto nivel que quieren reforzar sus conocimientos en el Management, siendo el IE y sus escuelas, reconocidas a nivel mundial dentro del ranking Top 10 a internacional.

La visión de lo que aún se puede hacer y seguir reinventando la manera en que se gestionan las empresas, impulsar el talento directivo, actitudes emprendedoras y el pensamiento critico son las bases que utilizamos para poder transformar el mundo.

En IE Business School miramos al futuro con carácter emprendedor, apostamos por la tecnología aplicada a la educación, defendemos la diversidad y promovemos las humanidades para comprender un mundo complejo. Nos movemos rápido y nos anticipamos a los cambios del mundo empresarial, a los desafíos de la revolución tecnológica, con propuestas innovadoras de formación. Impulsamos el talento y todos nuestros programas, desde los títulos de grado hasta los programas master y los doctorados, se apoyan en el desarrollo de conocimiento riguroso y en una mentalidad innovadora.

Participa y deja que tus ideas vuelen. Vive una experiencia inolvidable que marcará una nueva etapa en tu vida profesional.

Para mayor información visita https://www.ie.edu/

“IE forma líderes que promueven la innovación y el cambio en las organizaciones con enfoque global, carácter emprendedor y espíritu humanista.”

IE Business School cuenta con la ‘triple corona’ de acreditación internacional: EFMD, AMBA y AACSB avalan la calidad de nuestra propuesta de formación.

¡PREPÁRATE PARA VIVIR UNA EXPERIENCIA DE APRENDIZAJE ÚNICA!

RECONOCIMIENTO INTERNACIONAL

DE IE 2009-2018IE y sus escuelas están reconocidas por la prensa internacional entre las mejores escuelas a nivel internacional.

Advanced Strategy and Management Program

"In Campus España”

EL PROGRAMA ESTÁ A CARGO DEL FACULTY DEL INSTITUTO DE EMPRESA Y PROFESORES INTERNACIONALES

LAS VISITAS A EMPRESAS ESTARÁN COORDINADAS POR PANAMERICAN BUSINESS SCHOOL.

PROGRAMA:

9:30 AM – 11:00 AM

» Liderazgo Estratégico

11:30 AM – 11:00 PM

» Liderazgo Estratégico

9:30 AM – 11:00 AM

» Entorno Económico Global

1:00 PM – 2:00 PM

» Entrega de Diplomas y Cóctel de Clausura Pabellón de Papel Serrano, 99

11:30AM – 1:00 PM

» Estrategia Avanzada11:30 AM – 1:00 PM

» Innovación Disruptiva

9:30 AM – 11:00 AM

» Innovación Disruptiva

2:00 PM – 4:00 PM

» Transformación Digital

4:00 PM - 5:30 PM

» Tecnologías del Futuro que impactarán en el Modelo de Negocio

2:00 PM – 4:00 PM

» Estrategia Avanzada

4:00 PM - 5:30 PM

» Emprendimiento / Design Thinking

Martes Miércoles Jueves Viernes

COFFEE BREAK EB HALL · 11:00 - 11:30 AM

9:30 AM – 11:00 AM

» Visita a Empresa 1

2:30 PM – 5:30 PM


11:30 AM – 1:00 PM


ALMUERZO · 1:00 PM – 2:00 PM

Panamerican Business School cuenta con un selecto equipo de facilitadores internacionales reconocidos, cada uno en su rama. Del cual presentamos un breve resumen de la experiencia profesional.

PROFESORADO INTERNACIONAL

CARLOS RUBIO FIGUEROA

Licenciado en Administración de Negocios de la Universidad Central de Chile.

Actualmente es Director de Desarrollo de Negocios en MetricArts, empresa de análisis e inteligencia de negocios que provee asesoría en los procesos de decisión de las empresas a través de combinar la administración de la información adecuada. También ha sido socio de negocios nancieros, contralor de negocios, contralor financiero, analista senior de negocios en empresas como Philips y Gibson Innovations. Ha desarrollado su carrera en los últimos 14 años en toda América Latina, trabajando viviendo en: Chile, Panamá, Perú y México.

Su experiencia se basa en el turnaround de negocios con intensivo manejo de intervención en el desarrollo de la planificación estratégica, a través de ejecutar estándares exigidos por multinacionales, diseño de blue-print y los recursos propios de las empresas.

En cuanto a docencia, ha sido profesor del Diplomado Inteligencia de Negocios en la Universidad Quality Leadership University de Louisville, Panamá.

Chile

GERZOGALLARDO MORALES

Tiene estudios de Doctorado en Economía y Finanzas en la Universidad de la Rioja, España; Magister en Métodos Estadísticos de la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Diplomado en Análisis Financiero Avanzado y Gestión Financiera de la Pontificia Universidad Católica de Chile; Ingeniero Comercial con especialización en Marketing, Universidad Central de Chile.

Actualmente es Socio de Metric Arts y Consultor Internacional para los gobiernos de Panamá, Jamaica y Chile, en cuanto al desarrollo de mediciones aplicadas a la contingencia económica de cada país. Su experiencia se ha construido alrededor del análisis estadístico, la economía y la tecnología, en roles de jefatura y coordinación de proyecto, así como el diseño e implementación de soluciones de Inteligencia de Negocios tanto para la industria como para entidades gubernamentales.

También se ha desempeñado como profesor de la Universidad de Santiago de Chile y Universidad Central de Chile en las cátedras de Investigación de Mercado e Inferencia Estadística.

Chile

CRISTÓBALIBARRA

Magister en Tecnologías de la Información y Gestión, Pontificia Universidad Católica de Chile, Chile; Ingeniero Civil en Computación e Informática, Universidad Arturo Prat Iquique, Chile.

Actualmente es Data Science Manager en Metric Arts, entidad enfocada a entregar soluciones de Inteligencia de Negocios, Business Analytics y Big Data a lo largo de todo Latinoamérica. También ha sido docente para el Diplomado en Gestión de Tecnologías de la Información dictado por la facultad de economía y negocios de la Universidad de Chile; Profesor de Inteligencia de Negocios para programas corporativos de la facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile;

Profesor del Diplomado e-Learning de Data Science en español de Microsoft para Latinoamérica; Profesor de Diplomado Fundamentals Big Data & Business Analytics de Quality Leadership. University, Panamá; Invitado como profesor del Diplomado de Data Science que será dictado el año 2018, en su primera versión, por el Departamento de Matemáticas de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Ha participado como expositor en encuentros de Smart City en Iquique y Chiguayante, Chile; y además ha sido el creador del Grupo de Usuarios de Power BI en Chile.

Laboralmente cuenta con más de 8 años de experiencia en temas de Inteligencia de Negocios, Business Analytics y Big Data donde ha liderado proyectos en empresas multinacionales en Chile. Profesor de Big Data Aplicación para Data Science Institute.

Chile

CÉSARHORMAZÁBAL

Ingeniero Matemático de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Actualmente desempeña el cargo de Jefe Técnico de Data Science en Metric Arts, aplicando modelos analíticos en proyectos de alta relevancia en términos predictivos y analíticos, creando además visualizaciones en tecnologías como en plataformas como Power BI, R y Python.

Líder del equipo técnico de Setimental Anlaytics aplicado a política y ámbito empresarial en proyectos con amplio alcance y de gran relevancia para los gobiernos de Chile y Paraguay.

Profesor para el Diplomado de Big Data en Data UC (Pontificia Universidad Católica de Chile). Ejerció como docente en los pregrados para Universidad Santo Tomás y Austral de Chile para el ramo de Inteligencia de Negocios.

Profesor para Machine Leaning, Predictive Analytics y Deep Learning en Data Science Institute.

Chile

GERARDO CORRO

Posee el diploma de Maestría en Recursos Humanos, Posgrado en Recursos Humanos, Licenciatura en Administración de Empresas, Licenciatura en Administración de Empresas Turísticas, también el diploma de Transformación Organizacional y MIT, en Boston, Massachusetts, EUA.

En su experiencia laboral se ha desempeñado como: Director General, ONCEMÁSUNO, Director General Adjunto, Cajaplax, Director de Comunicación y Desarrollo, Televisa, Director General, Hart and Mind, Director de Recursos Humanos, Baxterm, Director de Planeación y Desarrollo, Aeroméxico, Director de Planeación y Desarrollo, Grupo Financiero Invermexico, Director de Planeación y Desarrollo, CITIBANK, Director de Recursos, McDonald’s, Director de Recursos Humanos, Dicopel. Así también ha brindado sus conocimientos y asesoría en sectores gubernamentales, industria, comercio, servicios y consultoría en Canadá, EUA, Europa, Centro, Sudamérica, Japón y México. Ha sido reconocido como: Mejor Director de Recursos Humanos a nivel mundial McDonalds, Chicago Illinois, mejor contribución de Recursos Humanos.

En el área docente ha sido conferencista y profesor en instituciones importantes tales como Universidad Católica de Ecuador, Universidad Anáhuac, Universidad Iberoamericana, Universidad Intercontinental, Universidad Latino Americana, Universidad La Salle, Universidad del Valle, Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey, Instituto Politécnico Nacional e Instituto Mexicano de Finanzas. Ha sido profesor por varios años en Panamerican Business School en Guatemala, así también ha brindado asesoría en reclutamiento de talento clave en las principales Universidades de los EUA. Ha participado en Diversos cursos y seminarios sobre diferentes temas en México y otros países. Posee un amplio portafolio en temas de negocios siendo experto en planeación estratégica, ventas, mercadotecnia, servicio al cliente, recursos humanos, desarrollo humano, desarrollo profesional, desarrollo organizacional, integración de equipos de trabajo, liderazgo, formación de instructores, entre otros. Otros Temas: Alineamiento Estratégico, Liderazgo y Auto Gestión. Procesos de la Gestión de Personal. Comunicación Asertiva y Habilidades Directivas.

México

ROBERTOMUÑOZ

Roberto Muñoz es Doctor en Astrofísica de la Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC) y Licenciado en Astronomía de la misma casa de estudios.

Sus principales líneas de investigación son el análisis masivo de datos y el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Ha realizado estadías de investigación en las Universidades de Princeton y Chicago en Estados Unidos, y trabajado como investigador científico en el Observatorio astronómico de Strasbourg en Francia.

Actualmente se desempeña como Director científico en la empresa MetricArts y Data scientist en el Centro de I+D MetricArts. Es el líder científico del proyecto Metric Video Analytics, el cual consiste en el desarrollo de un sistema inteligente que permita analizar de manera automatizada cientos de cámaras de seguridad instaladas en el transporte público y tiendas del retail.

Ha dictado múltiples cursos de programación y análisis de datos en Universidades y Centros de formación técnica en Chile. Se especializa en la enseñanza de lenguajes de programación enfocados al análisis de datos, en particular el lenguaje de programación Python. Entre los cursos que ha dictado destacan “Introducción a la programación con Python”, “Análisis de datos con Python” e “Introducción al Machine learning con Python”.

Chile

ÁLVAROGÓMEZ VIEITES

Doctor en Economía y Administración de Empresas y Especialista en Economía de la Innovación, por UNED; Premio Extraordinario de Doctorado; Licenciado en Economía, UNED; Licenciado en Administración y Dirección de Empresas, UNED; Ingeniero Técnico en Informática de Gestión, UNED. Premio al mejor expediente académico en Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de UNED.

Executive MBA y Diploma in Business Administration, Escuela de Negocios Caixanova. Ingeniero de Telecomunicación, Especialidades de Telemática y de Comunicaciones, Universidad de Vigo. Cursos en Universidad de Georgetown, Universidad de Harvard, Universidad NCUT de Pekín (en colaboración con la Escuela de Negocios ESEUNE), London School of Economics y Escuela de Negocios ESADE. Ha sido Director de Sistemas de Información y Control de Gestión en la Escuela de Negocios Caixanova, Gestor TIC del Plan Gallego de I+D+i en la Dirección General de I+D+i del Gobierno de Galicia y socio-consultor de las empresas EOSA y SIMCe.

En su carrera profesional ha sido responsable de la dirección y ejecución de numerosos proyectos de consultoría y de formación para empresas de diversos sectores y para la Administración Pública en España, relacionados con la Innovación y la aplicación de las Tecnologías de la Información, el desarrollo e implantación de Sistemas de Información, la Administración Electrónica, el Marketing Digital, el Comercio Electrónico, las Redes Sociales, la Seguridad Informática y Protección de Datos de Carácter Personal.

Profesor asociado de varias Escuelas de Negocios desde el año 1996 (IESIDE, ESIC-ICEMD, ESEUNE), actividad que compagina con la consultoría sobre Innovación, TIC, Sistemas de Información y Seguridad Informática. Es socio-consultor de la empresa de ciberseguridad Inprosec. Es autor de 31 libros y de numerosos artículos y comunicaciones a congresos.

España

JESÚSHERNÁNDEZ

Fundador y director gerente A04media por Publixed, empresa consultora de innovación tecnológica, en mobile y marketing digital y estrategias, que cuenta además con varias divisiones sectoriales, así como CEO del Social Mobile Group con sede en Miami (USA).

Ha desempeñado toda su carrera profesional en áreas de innovación en marketing, nueva comunicación, dirección de empresas, docencia y formación.

Es experto en nuevas tendencias aplicadas al mobile marketing y la comunicación, consultor internacional digital, internet y nuevas formas de comunicación. Es considerado como uno de los profesionales más influyentes en tendencias móviles top 25 en Europa y top 100 mundial.

Profesor de Digital Business y Estrategia y Producción de Mobile Marketing, Internet, Social Media, Marketing Online, etc. en ESIC e ICEMD.

Doctor en Economía de la Empresa por la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid, España. Posee un Diploma de Estudios Avanzados. DEA y es Master MBA en Dirección de Empresas y Marketing. Licenciado en Administración de Empresas por la Universidad de Lincoln del Reino Unido y Licenciado en Marketing por ESIC.

España

ROLANDOCARRAZCO

Master of Business Administration MBA, ESADE Business School, Barcelona, España; Máster en Dirección de Marketing y Ventas, CEU Business School, Madrid, España; Bachiller en Administración de Empresas, Universidad Católica San Pablo, Arequipa, Perú; International

Business Program, Georgetown University, Washington DC, USA; Channel Management and Retailing Program, IE Business School, Madrid, España; Diploma en Gestión y Desarrollo de Productos, ESAN Business School, Lima, Perú.

Actualmente es socio en ITLand, firma enfocada en la transformación digital de los negocios, dirige la División de Chatbots, implementando proyectos en diversas industrias: automotriz, banca, seguros, turismo, medios y tecnología. También es inversionista en cuatro startups fintech en fase de incubación, conferencista y consultor en estrategia digital. Ha sido Gerente Corporativo de Estrategia Digital en Acceso Corp., Sub Gerente Adjunto de Productos Retail en HSBC Perú (Ahora Banco GNB), Jefe Comercial de Crédito Vehicular en Interbank y Jefe de Marketing e Inteligencia Comercial en La Positiva Seguros.

Trabaja en alianza con la Universidad Tecnológica del Perú UTEC para desarrollar programas académicos de inteligencia artificial. Escribe artículos para su blog y es influencer en temas digitales en LinkedIn con más de 38 mil seguidores en la región.

Perú

JOSÉVENEGAS

Ingeniero Civil Industrial de la Pontificia Universidad Católica de Chile, con experiencia en áreas y proyectos del ámbito tecnológico, especialmente relacionados a la inteligencia de negocios, aplicaciones de Big Data, Streaming Analytics, IoT, entre otras.

Teniendo experiencias exitosas en las industrias bancarias, educación, automotor y de gobierno.

Actualmente es líder de los equipos operativos en Metric Arts, con un rápido éxito proyectos desarrollados durante su gestión (premiados internacionalmente por Microsoft). Su experiencia y capacidad analítica y su potencial para resolver problemas complejos, lo ha llevado a ser un líder en su generación en la implementación de proyectos de alta relevancia para Smart City como Valparaíso, Santiago por nombrar algunas ciudades.

Profesor para el Diplomado de Fundamental Big Data & Business Analytics de Quality Leadership University de Panamá. Profesor de Big Data Aplicación, IoT y experimentos reproducibles para Data Science Institute.

Chile

MARCORAMIREZ

Ingeniero Civil Industrial en C o m p u t a c i ó n , P o n t i f i c i a Universidad Católica de Chile. Ha trabajado en proyectos de inteligencia de negocios desde el año 2011.

Con un marcado interés en la enseñanza, ha capacitado a clientes, tanto en Chile como en el extranjero, así como a sus compañeros en diversos temas tecnológicos.

Actualmente es jefe de Aprendizaje y Desarrollo de Talento en Metric Arts y Director Académico en Metric Learning. Además, se desempeñado como profesor en la FEN de la Universidad de Chile, IEDE y en el diplomado de Inteligencia de Negocios de la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Chile

SAMUEL PILO-PAIS

Ingeniero Comercial con una maestría en Marketing Estratégico en el EOI (España) y otra en Logística Internacional de ENAE (España).

También cuenta con MSc en Marketing y Recursos Humanos de la Universidad Católica de Chile. Es parte del LATAM CEO Program de Kellogg – Northwestern University y ha realizado cursos de especialización en universidades como University of California (Berkeley) y University of Washington (Seattle). Es profesor de maestrías para universidades de España y Argentina en varios países de América Latina.

Cuenta con experiencia profesional en varios mercados de la región (México, Guatemala, Salvador, Costa Rica, Colombia, Ecuador, Perú, Chile) con empresas multinacionales como DHL, TNT, Diners Club, MasterCard, Motorola, Bellsouth, Mexifrost, Unilever, Noel, etc. Ha sido reconocido a nivel regional por su investigación y aportes en CRM y Marketing Metrics. Actualmente es Gerente Regional para el área Andina de Jacobs & Salomon, empresa destacada en Soluciones de Gestión Comercial.

Ecuador

HONDURAS

GrandesIdeas.org

[email protected]

+504 8841 0312 · +504 9496 0003

ARGENTINA

BABS Buenos Aires Business School

www.babs.center · [email protected]

+54 911 6423-8507

ECUADOR

Jacobs & Salomon

[email protected]

MÉXICO

Neurona Digital

www.neuronadigital.org

[email protected]

+52 (55) 55360273 · +52 (55) 6264 0051

NICARAGUA

Grupo Soluciones Empresariales

www.gruposolucionese.com

[email protected]

+505 2278 3951 · +505 8408 9069

PERÚ

Marketing Point

[email protected]

+51 940 185 426

+502 2327 2660 +502 3033 2801 m [email protected] w panamericanlatam.comOficina Central Guatemala

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