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 tomar un curso en otra maestría, con base en sus preferencias e intereses, para complementar los conocimientos adquiridos en este programa.

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.