UNIDADES TEMÁTICAS, CONTENIDOS, BIBLIOGRAFÍA 

Unidad 1: - Tecnología y tipos de información

• Clasificación según un enfoque tecnológico
• Información de negocio digital aplicado al usuario

Bibliografía Obligatoria:

David L. Rogers, Guía estratégica para la transformación digital: Reinventa tu negocio para la era digital, Empresa activa, 2021

Oscar Cárdenas, Javier Alexis García, El Salto Quántico, Cámara colombiana del libro, 2020

Unidad 2: - Data-driven decision-making project:

• Consumer behaviour – Comportamiento del Consumidor en contextos digitales
• e- business Formatos, canales e implementación
• Business intelligence and key analytics management 
• Company’s Digital transformation. El proceso de estructuración de una propuesta digital de alto valor.

Bibliografía Obligatoria:

Santiago Hernán Apaza Delgado, Análisis del comportamiento del consumidor digital, editorial académica española, 2020

Andrés Silva Arancibia, Conexumidor: En la frontera del consumo inteligente, Edición del autor, 2019

Unidad 3: - Data Mining:

• Mostrar técnicas para exploración y preparación de datos
• Conocer diferentes técnicas de minería de datos.
• Generar modelos con conjuntos de datos sencillos
• Desarrollar las competencias necesarias para brindar soluciones de Minería de Datos (Data Mining) que permitan apoyar la toma de decisiones en sus organizaciones.

Bibliografía Obligatoria:

Bernstein, A., Provost, F. and Hill, S., 2005. Toward intelligent assistance for a data mining process: An ontology-based approach for cost-sensitive classification. IEEE Transactions on knowledge and data engineering, 17(4)

Unidad 4: - Aplicaciones de negocios de estadística descriptiva:

• Incrementar la rentabilidad
• Reducir los costos
• Mejorar la eficiencia operativa
• Mejorar la satisfacción del cliente

Bibliografía Obligatoria:

Daniel Arnaiz Boluda, Lo que no se enseña de estadística y deberías saber, Edición del autor, 2020.

Darrell Huff, Cómo mentir con estadísticas, Ares y Mares, 2011

Jay L. Devore, Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias, CENGAGE learning, 2016

Unidad 5: - Aplicaciones de Ciencia de Datos en casos reales de Estudio:

• Entendiendo y segmentando a los clientes
• Entendiendo y optimizando los procesos de negocio
• Cuantificación y optimización de rendimiento personal
• Mejorando la Salud Pública
• Mejorando el rendimiento deportivo
• Optimizando el rendimiento de máquinas y dispositivos
• Trading financiero

Bibliografía Obligatoria:

Herbert Jones, Ciencia de los datos, 2019, Bravex Publications

William, V. 2020, Ciencia de Datos, Joiningthedotstv Limited

Unidad 6: - Tableros de control:

• Tipos de dashboards
• Herramientas del mercado digital
• Modelos de datos integrados para construcción de Dashboards

Bibliografía Obligatoria:

Rober S. Kaplan, Daved P. Norton, The Balanced Scorecard: Translating Strategy into action, Harvard Business Review Press, 1996

Mauricio Castillo Vergara, Implantación del Balanced Screcard y clima organizacional, editorial académica española, 2015

Unidad 7: - Aplicaciones de Machine Learning:

• Machine Learning
• Aporte de Machine Learning a los negocios
• Soluciones para Retails
• Soluciones para Ecommerce
•  

Bibliografía Obligatoria:

• William, V. 2020, Ciencia de Datos, Joiningthedotstv Limited
• García J., Molina J., Berlanga M., Guisado M., Bustamante, A., Padilla W., 2020, Ciencia de Datos, Alfaomega