Tecnología Digital y Ciencia de Datos

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  1. Big Data SI2-107-I-M

    Este tutorial está dirigido a introducir a los estudiantes a los conceptos principales de grandes volúmenes de datos. El material incluye videos de ejercicios interactivos, material complementario y elementos de gamification. Los estudiantes aprenden acerca de los orígenes del concepto de su definición y características de grandes volúmenes de datos y las tecnologías utilizadas cuando Big Data es adecuado para los negocios.

    Además, los alumnos tendrán la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos y tener en cuenta las últimas tendencias en los alrededores de esta tecnología. Todo esto entrelazados con los elementos que mantendrán a los estudiantes entretenidos durante todo el aprendizaje. Por ejemplo premios pueden ser ganado en reconocimiento de los conocimientos adquiridos mientras que ayuda a aumentar el compromiso con el contenido.

    Este material se puede utilizar en programas de pregrado y posgrado (especialmente MBA y otros programas de management), así como en cursos de educación ejecutiva donde se incorporan temas como administración de tecnología y digital business.

    Área académica:
    Tecnología Digital y Ciencia de Datos
  2. Big Data SI2-107-M

    Este tutorial está dirigido a introducir a los estudiantes a los conceptos principales de grandes volúmenes de datos. El material incluye videos de ejercicios interactivos, material complementario y elementos de gamification. Los estudiantes aprenden acerca de los orígenes del concepto de su definición y características de grandes volúmenes de datos y las tecnologías utilizadas cuando Big Data es adecuado para los negocios.

    Además, los alumnos tendrán la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos y tener en cuenta las últimas tendencias en los alrededores de esta tecnología. Todo esto entrelazados con los elementos que mantendrán a los estudiantes entretenidos durante todo el aprendizaje. Por ejemplo premios pueden ser ganado en reconocimiento de los conocimientos adquiridos mientras que ayuda a aumentar el compromiso con el contenido.

    Este material se puede utilizar en programas de pregrado y posgrado (especialmente MBA y otros programas de management), así como en cursos de educación ejecutiva donde se incorporan temas como administración de tecnología y digital business.

    Área académica:
    Tecnología Digital y Ciencia de Datos
  3. Do you fear an analytics-driven competitor? You shou … SI1-156-I

    ¿Le temes a un competidor orientado a analítica? Este material explica por qué es importante discutir cómo la empresas integran la capacidad de analizar sus datos como parte de su estrategia competitiva para fortalecer su posición. Se describen los términos relativos a competidores orientados a analítica de datos como la estrategia basada en la información, las decisiones basadas en evidencia, la analítica de datos y big data. Luego se describe los tres tipos de empresas que están compitiendo con analítica de datos: aquellas que lo usan como centro de su ventaja competitiva, las empresas que integran esta capacidad con otras ventajas competitivas y las startups que tienen un fuerte compromiso con el uso de la analítica de datos. También describe en detalle los distintos tipos de modelos y termina explicando por qué este tipo de competidores debe ser tomado muy en serio en esta época.

    Área académica:
    Tecnología Digital y Ciencia de Datos
  4. Math Pre-program, videos EC1-130-I-M

    Este material sirve como introducción para conceptos fundamentales de matemáticas: reglas básicas sobre los números y operaciones ecuaciones y tópicos generales como notación y lógica. Éste sirve como documentación o referencia general para siguientes cursos como Matemáticas I y II en la IE University.

    Área académica:
    Otros
  5. Principales conceptos sobre métodos cuantitativos DO2-129-M

    Serie de vídeos que ayudan a los alumnos a comprender los principales conceptos del curso métodos cuantitativos. Estos vídeos contienen presentaciones y diagramas escritos en una pizarra interactiva para facilitar la comprensión de los temas tratados.

    Los temas cubiertos en el material son los siguientes:

    - Introducción a la probabilidad.
    - Probabilidad condicional y el Teorema de Bayes.
    - Variables aleatorias.
    - La distribución normal.
    - Muestreo e intervalos de confianza.
    - Test de hipótesis.

    Área académica:
    Operaciones y Gestión de la Cadena de Suministro | Otros
  6. Business Intelligence SI1-131-M

    Esta pequeña píldora sobre business intelligence explica el funcionamiento de las herramientas de business intelligence de una manera completamente interactiva de forma que el alumno comprenda tanto la estructura de estos sistemas como el componente multidimensional de los mismos.

    Dentro del área de conocimiento business intelligence este tutorial se centra sobre todo en dos tipos de sistemas:
    - Data warehouses
    - Online Analytical Processing (OLAP)

    Dado que el componente multidimensional de OLAP es un concepto complicado de entender para los alumnos los gráficos y animaciones interactivas permitirán la perfecta comprensión de una forma amena y rápida.

    Área académica:
    Tecnología Digital y Ciencia de Datos
  7. Business Intelligence SI1-131-I-M

    Esta pequeña píldora sobre business intelligence explica el funcionamiento de las herramientas de business intelligence de una manera completamente interactiva de forma que el alumno comprenda tanto la estructura de estos sistemas como el componente multidimensional de los mismos.

    Dentro del área de conocimiento business intelligence este tutorial se centra sobre todo en dos tipos de sistemas:
    - Data warehouses
    - Online Analytical Processing (OLAP)

    Dado que el componente multidimensional de OLAP es un concepto complicado de entender para los alumnos los gráficos y animaciones interactivas permitirán la perfecta comprensión de una forma amena y rápida.

    Área académica:
    Tecnología Digital y Ciencia de Datos
  8. Quantitative decision analysis MC021-021-I

    Esta nota técnica presenta a los estudiantes los métodos cuantitativos y algunas técnicas para facilitar la toma de decisiones. Sirve también para aprender a aplicar métodos científicos y para ayudarles a elegir la mejor estrategia posible para alcanzar su objetivo. Utilizando un ejemplo, a los alumnos se les enseña a tomar una decisión con valores esperados con el fin de transformar las variables no controladas en un valor numérico.

    Se dan varios ejemplos para que los estudiantes aprendan a tomar decisiones basadas en diferentes niveles de aversión al riesgo.

    Área académica:
    Otros
  9. Basic statistical methods MC021-022-I

    Este documento presenta a los estudiantes los modelos estadísticos básicos con unos ejemplos paso a paso. Analiza cómo podemos ir de tener datos básicos a tener muestras de datos de la población mediante el uso de dos métodos: intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.

    Los estudiantes reciben ejemplos prácticos sobre cómo pueden utilizar estos métodos. Analizan cada problema paso a paso y aprenden a resolverlos utilizando funciones de Excel. 

    Área académica:
    Operaciones y Gestión de la Cadena de Suministro | Otros
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