El doctorado in Business Intelligence (Inteligencia de Negocios), tiene dos salidas: El Doctor of Science y el PhD, aspectos que deben ser definidos en el proceso de admisión, habida cuenta de los ajustes correspondientes.
Este programa doctoral proporciona a los egresados de ingeniería de sistemas, computación, Informática, Management o en áreas afines, que hayan obtenido un título de maestría en el área objeto de estudio o afín a criterio de la Junta de Admisiones de la Universidad, un medio para explorar su disposición personal a ser líderes en su profesión. Los estudiantes ganan un dominio de la literatura de su disciplina, la investigación y el perfeccionamiento de su práctica profesional y académica. Demostrando su competencia mediante la aplicación de este conocimiento en los entornos profesionales actuales. Un doctorado es la máxima recompensa para las personas que desean alcanzar por encima de los resultados promedio y están dispuestos a afrontar los retos de la vida.
La inteligencia de negocios (BI) combina análisis de negocios, minería, visualización, herramientas e infraestructura de datos, además de prácticas recomendadas para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en los datos. En la práctica, implementar la inteligencia de negocios moderna implica contar con una vista integral de todos los datos de la organización. Además, consiste en usar estos datos para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado o la demanda.
Es importante tener en cuenta que esta es una definición muy moderna de la BI. Además, la BI tiene una historia muy breve como palabra de moda. Originalmente, la inteligencia de negocios tradicional surgió en la década de 1960 como un sistema para compartir información entre organizaciones. En la década de 1980 se desarrolló aún más junto con los modelos informáticos. Se utilizó para tomar decisiones y transformar datos en información antes de convertirse en un producto específico de los equipos de BI con soluciones de servicio basadas en TI (Tecnologías de la Información). En las soluciones de BI modernas, se priorizan factores como el análisis de autoservicio flexible, los datos gobernados en plataformas confiables, la capacitación de los usuarios corporativos y la rapidez para obtener información.
La inteligencia de negocios (IN o BI) suele asociarse a las tecnologías de la información, sin embargo la BI es un enfoque y una técnica realmente mucho más amplia. La tecnología es simplemente un aspecto de ésta. En general, todas las empresas e instituciones, y en sí todas las personas, utilizan algún tipo de inteligencia de negocios, sean conscientes o no de ello. En esta perspectiva, el presente programa, es una aportación al estudio superior universitario a nivel doctoral, sobre la Inteligencia de Negocios y la Toma de Decisiones. Su objetivo es el brindar el material necesario para la investigación a nivel doctoral como apoyo teórico/práctico al estudio de las materias de Inteligencia de Negocios, Toma de Decisiones y/o Sistemas de Toma de Decisiones en el área de negocios (business) o gestión empresarial (management), afianzando los conocimientos para la toma de decisiones.
Se enfoca en la investigación y puede ser adaptado a sus intereses específicos en el campo profesional.
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Temas y cursos de este programa:
Temas y Cursos:
Introducción al Doctorado
BI801 Tecnología de la Información y Comunicación
BI802 Toma de Decisiones
BI803 Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones
BI804 Teoría de Conjuntos y SQL
BI805 Técnicas y Modelos para la Toma de Decisiones
BI806 Técnicas y Modelos para la Toma de Decisiones
BI807 Herramientas para la Toma de Decisiones
BI808 Data Analytics (Análisis de Datos)
BI809 Data Science and Tools (Ciencia de Datos y Herramientas)
BI810 Inteligencia Artificial, Toma de Decisiones y Razonamiento Basado en Casos
999A Disertación Doctoral o Tesis
Otros Cursos y Líneas de Investigación:
BI811 La Transformación Digital
BI812 Inteligencia de Negocios en la Empresa del Siglo XXI
BI813 Analítica de Datos
BI814 Base de Datos e Inteligencia de Negocios
BI815 Administración de Proyectos de Inteligencia de Negocios
BI816 Modelos de Negocios Basados en Inteligencia de Negocios
BI817 El Papel de la Analítica en la Inteligencia de Negocios y la Previsión Empresarial. Un Estudio Exploratorio.
BI818 Modelación de Riesgos
BI819 Fundamentos de Robótica
BI820 Minería de Datos
BI821 Inteligencia Artificial
BI822 Ingeniería de Datos
BI823 Big Data
BI824 Análisis de Datos
BI825 Usos de la Inteligencia de Negocios en la Empresa
BI826 Big Data y Sistemas NoSQL
BI827 Fundamentos de Inteligencia de Negocios (BI) y Big Data
BI828 Gestión de Proyectos de BI
BI829 Fundamentos de Big Data
BI830 Business Analytics: modelos y algoritmos
BI831 Reporting y Cuadros de Mando
BI832 Base de Datos para entornos analíticos
BI833 Advanced Program MicroMaster in IoT
BI834 Data Science for Executives
P806 Advanced Methodology of Applied Research
Complementary subjects adapted to the level of study: ... Neuroscience .....; Emotional Intelligence ....; Neuro-Linguistic Programming.
Para mayor información sobre la metodología de estudio y requerimientos de admisión, visite https://tauniversity.org/programas/doctorados-distancia-online
OPCIONES DE ESPECIALIZACIÓN (MAJORS) para este doctorado pueden variar. A continuación, mencionamos algunas de las áreas de especialización que podemos ofrecer:
Análisis de Datos y Big Data/ Data Analysis and Big Data:
Enfocado en técnicas avanzadas para el análisis de grandes volúmenes de datos.
Métodos estadísticos y algoritmos de machine learning.
Gestión del Conocimiento/ Knowledge Management:
Estrategias para capturar, gestionar y utilizar el conocimiento dentro de las organizaciones.
Herramientas de gestión del conocimiento y sistemas de información.
Ciencia de Datos Aplicada/ Applied Data Science:
Aplicación de la ciencia de datos en diversos sectores como marketing, finanzas y operaciones.
Desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos.
Sistemas de Información/ Information Systems:
Diseño, implementación y gestión de sistemas de información.
Seguridad de la información y arquitectura de TI.
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático/ Artificial Intelligence and Machine Learning:
Desarrollo y aplicación de algoritmos de IA para la toma de decisiones empresariales.
Implementación de sistemas de aprendizaje automático.
Estrategia de Negocios y Análisis Competitivo/ Business Strategy and Competitive Analysis:
Análisis del entorno competitivo y desarrollo de estrategias empresariales basadas en datos.
Evaluación de mercados y tendencias.
Minería de Datos y Textos/ Data and Text Mining:
Técnicas de extracción de información útil de grandes conjuntos de datos y textos.
Análisis de sentimientos y minería de opiniones.
Gestión de Operaciones y Logística/ Operations and Logistics Management:
Optimización de procesos operativos y logísticos utilizando análisis de datos.
Modelos de simulación y optimización.
Finanzas y Analítica Cuantitativa/ Finance and Quantitative Analytics:
Aplicación de métodos cuantitativos y analíticos en las finanzas.
Gestión de riesgos y análisis de inversiones.
Marketing Analytics:
Uso de análisis de datos para la toma de decisiones en marketing.
Modelos de comportamiento del consumidor y análisis de campañas.
Management:
Combina habilidades de análisis de datos con la toma de decisiones estratégicas y operativas en el ámbito empresarial.
