Listado de cursos


 

Ciclo de fundamentación

Modelos de análisis estadístico (4 créditos – 48 horas)

El objetivo de este curso consiste en proveer a los estudiantes de modelos y herramientas para el análisis estadístico de datos, cubriendo temas que abarcaran el análisis descriptivo, exploratorio, inferencial y predictivo. La aplicación de dichos modelos y herramientas se hará con casos basados en situaciones reales que ilustran procesos de toma de decisiones en las empresas y organizaciones con base en datos.

Herramientas computacionales para el análisis de datos (2 créditos – 24 horas)

Este curso busca desarrollar habilidades de programación de alto nivel para la extracción de datos, su manejo y almacenamiento, y el uso de software estadístico para su procesamiento. Se hace énfasis en el uso de herramientas computacionales para el tratamiento, limpieza, intercambio y visualización de información.

Modelaje y mejora de procesos (4 créditos – 48 horas)

Este curso expone técnicas avanzadas para modelar, diagnosticar y proponer soluciones a problemas estratégicos, tácticos y operacionales dentro de las organizaciones. A través de casos prácticos se muestra el uso de técnicas de optimización y simulación para resolver problemas, entendiendo sus ventajas y limitaciones.

Ciclo de profundización

Minería de datos (4 créditos – 48 horas)

Este curso presenta a los estudiantes los fundamentos básicos de la teoría del aprendizaje estadístico (statistical learning) y la minería de datos con énfasis en la construcción, aplicación y evaluación de modelos predictivos. A través de casos reales, se ilustra el uso de técnicas de regresión, clasificación, y descubrimiento de patrones y tendencias, incluyendo sus ventajas y limitaciones, para dar soporte la toma de decisiones.

Modelos avanzados para el análisis de datos (4 créditos – 48 horas)

A través de este curso se presentan los conceptos fundamentales para la construcción y aplicación de modelos estadísticos especializados que respondan a la estructura particular de los datos disponibles. En general, estos modelos buscan resolver problemas en los datos que involucran una alta dimensionalidad (número de variables), un gran tamaño (número de observaciones) e interacción con el tiempo (datos autocorrelacionados). Utilizando casos reales se busca desarrollar en el estudiante las capacidades para reconocer las características particulares del problema al que se enfrenta, y seleccionar un modelo pertinente, entendiendo los supuestos y limitaciones.

Modelos para el análisis y toma de decisiones (4 créditos – 48 horas)

Se presentan metodologías, modelos y herramientas para el análisis y solución de problemas de decisión bajo incertidumbre, haciendo énfasis en la importancia de utilizar metodologías estructuradas y herramientas apropiadas como soporte para la toma racional de decisiones en las organizaciones. Se estudia, igualmente, la evaluación económica de proyectos, y el análisis de riesgo asociado al comportamiento económico de un proyecto. Se presentan y discuten casos y problemas de situaciones reales, que puedan ser estudiados y solucionados utilizando las herramientas de modelaje y análisis vistas en el curso.

Ciclo de complemento

Modelos de decisión en mercadeo (4 Créditos – 48 horas)

Este curso provee el entrenamiento básico que permite trasladar conceptos en decisiones y acciones de mercadeo efectivas, por medio de técnicas cuantitativas y modelos computacionales. De la misma forma, aporta al estudiante la instrucción requerida para desempeñarse adecuadamente en ambientes intensivos en tecnologías de información a través de ejemplos y casos prácticos de la industria.

Electiva (4 Créditos – 48 horas)

Este es un curso electivo que permite a los estudiantes, con base en sus preferencias e intereses, complementar adecuadamente los conocimientos adquiridos en este programa. El curso en cuestión, podrá ser ofrecido por nuestro programa de maestría en la escuela internacional de verano de cada año o por cualquier programa de maestría de la universidad. En caso de tomar un curso de otro programa de maestría de la universidad, este debe ser aprobado primero por la Coordinación de la Maestría en Inteligencia Analítica para la toma de Decisiones.

Ciclo de integración

Trabajo práctico de grado I & II (6 Créditos – 72 horas)

Durante el último año de la maestría los estudiantes conformaran grupos de trabajo para identificar, formular, analizar y solucionar un problema de la industria. Dentro de este periodo, los estudiantes desarrollarán habilidades de comunicación, liderazgo, trabajo en equipo, gerencia de proyectos y otras habilidades necesarias para desempeñar cargos gerenciales dentro de las organizaciones. En su solución deberán hacer uso de los conceptos, técnicas y herramientas cubiertas en el programa. Este proyecto aplicado permite identificar oportunidades del uso efectivo de la información para la toma de decisiones, aporta una herramienta pedagógica a futuras promociones y sirve de ilustración a las empresas para cooperar en la definición de políticas sectoriales y globales de desarrollo científico y tecnológico.