Diplomado en Transformación Digital

La cuarta revolución industrial implica el uso de un conjunto de tecnologías y el desarrollo de capital humano capaz de plantear soluciones a los desafíos que esta provee.

Este cambio requiere de cambios en las estructuras de las organizaciones, en los modelos de negocio y en las habilidades de los trabajadores. Las tecnologías emergentes de esta cuarta revolución permiten a los negocios incrementar sus ingresos o reducir sus costos. Algunas de estas tecnologías son internet de las cosas, computación en la nube e inteligencia artificial.

• Conocer el concepto de transformación digital y desarrollar habilidades en las tecnologías relacionadas. En el desarrollo del mismo, se planteará una idea de negocio que contenga elementos de transformación digital, se aplicarán los conceptos de Industria 4.0 e Internet de las Cosas en esa misma idea, y por último, se realizarán distintos casos de estudio para análisis de datos.

• Identificar problemas y diseñar soluciones haciendo uso de tecnologías de la Industria 4.0

• Aprender los alcances y los requerimientos para llevar a cabo la transformación digital en los negocios.

• Implementar soluciones que permitan la toma decisiones estratégicas a partir de la analítica de datos.

La metodología propuesta para el desarrollo del curso está enmarcada en el trabajo que se realiza en el aula de clase con el acompañamiento del profesor, quien dinamiza cada encuentro generando sinergia entre los estudiantes participantes.

En el desarrollo del mismo, se planteará una idea de negocio que contenga elementos de transformación digital, se aplicarán los conceptos de Industria 4.0 e Internet de las Cosas en esa misma idea, y por último, se realizarán distintos casos de estudio para análisis de datos.

El trabajo se desenvuelve en diversas actividades entre ellas:

• Código de Honor del curso: Aceptar y aplicarlo en todas las actividades.
• Clases Magistrales. A partir de lecturas y/o casos de estudios asignados en sesiones de clase, el profesor socializa en clase el tema, y se abre un espacio en el que se les presentan preguntas o puntos de discusión antes los cuales los estudiantes deben generar reflexiones analíticas.
• Casos de estudios. Con situaciones problémicas, planteados para resolver a partir de los ejes temáticos. Contiene unas etapas de desarrollo como insumo que conduce al proceso de solución de problemas mediante el uso de computador.

José Luis Villa Ramírez

Ingeniero Electrónico de la Universidad Nacional de Colombia sede Manizales, Magíster en Ing. Electrónica y de Computación de la Universidad de los Andes y Doctor en Ingeniería de la Universidad de los Andes, y Docteur en Automatique de la Universidad de Nantes (Francia). Su área de trabajo es el modelamiento y control de procesos industriales. Desde el año 2004 se encuentra vinculado a la Universidad Tecnológica de Bolívar. Es el director del Grupo de Investigación en Automatización y Control – GAICO. Actualmente es el Decano de la Facultad de Ingeniería de la UTB y coordinador del nodo Caribe del CEA-IoT.

Durvvin Rozo

Ingeniero Electrónico Universidad de Pamplona, Magister en Controles Industriales Universidad de Pamplona, Candidato a Doctor en ciencias CINVESTAV-Unidad de Guadalajara-México. Docente catedrático de la Universidad Tecnológica de Bolívar.

Edwin Alexander Puertas del Castillo

Ingeniero de sistemas, Maestría en Ingeniería, PhD(c) en Ingeniería. Actualmente profesor asistente del programa de Ingeniería de Sistemas y Computación en la UTB e investigador Senior del Centro de Excelencia de Big data y Data Analytics (Alianza CAOBA) en temas de Procesamiento del Lenguaje Natural, Big data, Data Analytics, Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Milton José Acero Dominguez

Científico de Datos. Ingeniero Industrial (2003) Especialista en Logistica Empresarial (2008) y Magíster en Ingeniería Administrativa (2018). Posee experiencia en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. Actualmente se desempeña como Coordinador Nacional de Tecnología de Información en Acesco Colombia. Tiene 16 años de Experiencia en la Industria Privada y 3 años de experiencia en el sector público como asesor estratégico en Ciencia de datos. Ha sido docente en educación continuada en varias instituciones de Educación Superior. Adicionalmente, está certificado en Ciencia de Datos en Inteligencia Artificial con la empresa Correlation One.

Yennifer Rios

Ingeniera en Mecatrónica Universidad de Pamplona, Magister en Controles Industriales Universidad de Pamplona, Doctora en ciencias CINVESTAV-Unidad de Guadalajara-México. Docente tiempo completo de la Universidad Tecnológica de Bolívar.

Leonardo Enrique Castellanos Acuña

Ingeniero de Sistemas y Magíster en Ingeniería con Énfasis en Sistemas y Computación de la Universidad Tecnológica de Bolívar. Posee experiencia en analitica de datos y Machine Learning. Actualmente se desempeña como Machine Learning Engineer en Mercado Libre Colombia. Fue Miembro del Centro de Excelencia y Apropiación en Internet de las Cosas (CEA IoT) y docente de tiempo completo de la Universidad Tecnológica de Bolívar. Adicionalmente, está certificado como Google Cloud Machine Learning Engineer.