Universidad Nacional de Asunción

Diplomado en Inteligencia de Negocios y Big Data

  • Título del programa: Diplomado en Inteligencia de Negocios y Big Data

  • Dirigido a:

    Profesionales, técnicos, analistas, gestores públicos, estudiantes de áreas TIC y afines, y personas interesadas en desarrollar competencias prácticas en analítica, inteligencia de negocios, dashboards e IA aplicada.

  • Coordinador:  Lic. Andrés Ortiz

Fundamentación

La creciente digitalización de procesos en instituciones públicas, empresas privadas y organizaciones sociales ha incrementado la necesidad de contar con profesionales capaces de gestionar, interpretar y transformar grandes volúmenes de datos en información útil para la toma de decisiones. Hoy, la competencia no depende únicamente de disponer de datos, sino de la capacidad de convertirlos en conocimiento accionable a través de herramientas de Business Intelligence, Big Data y técnicas modernas de análisis.

Los avances tecnológicos en infraestructura, automatización, integración de sistemas, analítica visual y modelos de Inteligencia Artificial aplicada han permitido desarrollar procesos más eficientes, predictivos y orientados a resultados. Estos enfoques son indispensables para mejorar la planificación institucional, fortalecer la transparencia, aumentar la productividad y apoyar la innovación en sectores clave como finanzas, industria, comercio, educación, logística y gobierno electrónico.

En Paraguay, las instituciones públicas y privadas se encuentran en un proceso de transición hacia modelos de gestión basados en evidencia. Esto requiere talento humano con competencias específicas en diseño de indicadores estratégicos, construcción de dashboards ejecutivos, manejo de procesos ETL, modelado dimensional y aplicación de técnicas analíticas avanzadas. Sin embargo, la oferta formativa especializada en estos temas sigue siendo limitada, especialmente aquella que integra BI clásico con metodologías modernas de análisis de datos e IA aplicada.

Este diplomado surge como respuesta directa a esa brecha, proponiendo un programa integral que incorpora las mejores prácticas internacionales, experiencias reales de implementación y una estructura diseñada para fortalecer capacidades técnicas y estratégicas. El enfoque del curso es completamente práctico, basado en proyectos y orientado al desarrollo de habilidades que permitan al participante enfrentar desafíos reales de análisis, optimización de procesos, generación de valor y comunicación efectiva de hallazgos.

De esta manera, el diplomado contribuye al fortalecimiento del ecosistema de talento analítico del país, promoviendo la adopción de tecnologías emergentes, la toma de decisiones basada en datos y el desarrollo de capacidades que impulsen la modernización institucional y la competitividad del sector productivo.

TEMARIO GENERAL:

  • Módulo 1. Fundamentos de BI y Analítica Organizacional (15 h)
  • Módulo 2. ETL, Preparación de Datos y Calidad (20 h)
  • Módulo 3. Modelado Dimensional y Arquitecturas BI (20 h)
  • Módulo 4. Dashboards Estratégicos y Visualización (20 h)
  • Módulo 5. IA aplicada a BI: Prompt Engineering y Narrativa (15 h)

TEMARIO ANALÍTICO:

Módulo 1 — Fundamentos de BI y Analítica Organizacional (Manuel Chaves Maza)

  1. Conceptos fundamentales de BI.
    b. Indicadores estratégicos, KPIs y OKRs.
    c. Analítica organizacional y toma de decisiones basada en datos.
     d. Introducción a narrativa de datos.

Módulo 2 — Procesos ETL, Preparación de Datos y Calidad (Andrés Ortiz)

  1. Extracción, transformación y carga de datos.
    b. Limpieza, normalización y validación.
    c. SQL aplicado a BI.
     d. Integración de múltiples fuentes de datos.
     e. Flujos ETL en contextos reales (sector público, industria).

Módulo 3 — Modelado Dimensional y Arquitecturas BI (Miguel García Torres)

  1. Data Warehouse y Data Marts.
    b. Modelos estrella y copo de nieve.
    c. Buenas prácticas de gobernanza de datos.
     d. Arquitecturas modernas de BI.

Módulo 4 — Dashboards Estratégicos y Visualización (Miguel García Torres)

  1. Diseño y construcción en Power BI.
    b. Storytelling visual.
    c. Reportes ejecutivos y automatización.
     d. Publicación, seguridad y control de acceso.

Módulo 5 — IA Aplicada a BI y Prompt Engineering (Manuel Chaves Maza)

  1. LLMs aplicados al análisis.
    b. Técnicas avanzadas de prompt engineering.
    c. Generación automatizada de reportes y narrativas.
     d. Casos de uso en negocios.

Módulo 6 — Cierre, integración y trabajo final (Andrés Ortiz)

  1. Integración del flujo completo de Inteligencia de Negocios.
  2. Revisión y validación de indicadores, métricas y dashboards.
  3. Evaluación técnica del proyecto final (ETL, modelo, visualizaciones y narrativa).
  4. Presentación, defensa y cierre del trabajo final aplicado.

DOCENTES / INSTRUCTORES

Dr. Miguel García Torres

 

Doctor en Física e Informática por la Universidad de La Laguna, España (2007), con tesis sobre técnicas metaheurísticas aplicadas a minería de datos. Máster en Física e Informática por la misma universidad (2004) y Licenciado en Física (2001).
Sus áreas de actuación incluyen ciencias de la computación, inteligencia artificial, física computacional y bioinformática.
Posee experiencia investigativa en algoritmos inteligentes, IA aplicada, optimización, análisis de datos y visión por computadora, con producción científica vinculada a minería de datos y modelos de IA.
Ha ejercido docencia universitaria y participa en líneas de investigación relacionadas a ciencias naturales, computación e inteligencia artificial, aportando un sólido perfil teórico y aplicado para programas avanzados en IA y Ciencia de Datos.

 

Dr. Manuel Chavez Maza

 

Doctor en Administración y Dirección de Empresas por la Universidad Pablo de Olavide, con formación en IA, análisis de datos y técnicas cuantitativas. Su experiencia abarca matemáticas, econometría, automatización y desarrollo de sistemas de inteligencia artificial aplicados a gestión, emprendimiento y negocios.

Lic. Andrés Emilio Ortiz Villalba

 

Licenciado en Análisis de sistemas Informáticos, desarrollador full-stack con amplia experiencia en procesamiento de datos, ETL, dashboards institucionales y sistemas de análisis. Consultor y docente universitario, desarrolla plataformas de visualización, sistemas de monitoreo, analítica aplicada y soluciones tecnológicas para instituciones públicas y privadas. Coordinador académico de diplomados y proyectos TIC.

CERTIFICACION

El cursante que haya cumplido con las condiciones de aprobación y acreditación requeridas, accede al Certificado de Aprobación impreso o digital, avalado por la Coordinación de Formación Continua dependiente de la Dirección de Extensión Universitaria.

El cursante que solo haya cumplido con las condiciones de participación requeridas, accede al Certificado de Participación impreso o digital, avalado por la Coordinación de Formación Continua dependiente de la Dirección de Extensión Universitaria.

 

Condiciones para la aprobación:

 

Actividad

Condiciones de aprobación

Observación

 

 

Promedio ponderado

 

 

40%

Como mínimo debe alcanzar el 40% de las actividades consideradas en el promedio ponderado

  1. Participación en clase y en foros
  2. Evaluaciones formativas, semanales
  3. Presentación de avances de Trabajos Prácticos

 

 

Trabajo Final

 

 

30%

Como mínimo debe alcanzar el 40% del trabajo final de curso:

incluye:

  1. Trabajo escrito
  2. Presentación en Power Point
  3. Defensa Oral

 

 

Mínimo para certificar

 

 

70%

Suma de los porcentajes alcanzados en:

  1. Promedio ponderado
  2. Trabajo Final

Siempre y cuando se haya alcanzado los requerimientos mínimos ya mencionados.

 

CARGA HORARIA:

 

  • Modalidad: Virtual
  • Inicio: marzo 2026
  • Duración: 15 semanas (3 meses y medio aproximadamente)
  • Horario: Martes y Jueves, 19:00 a 21:30
  • Inicio: marzo 2026
  • Total: 90 horas reloj
  • 6 hs semanales

 

Requerimientos mínimos del estudiante

  • PC con conexión a internet
  • Cuenta de correo electrónico.:

COSTO Y FINANCIACIÓN: SUJETO A APROBACIÓN DE BECA DE MITIC

Correo electrónico: consultasdiplomadosfp@pol.una.py

Contacto Coordinador: andresortiz@pol.una.py

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