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Modelos predictivos (Python) para la estimación de valores futuros

CURSO-TALLER

OBJETIVO

El participante obtendrá las bases teóricas y habilidades para desarrollar y aplicar algoritmos de pronósticos de series de tiempo, con la finalidad de estimar valores futuros esperados de variables clave, que contribuirán a una mejor toma de decisiones en todos los ámbitos de la organización.

DIRIGIDO A:

Tomadores de decisiones en la micro, pequeña, mediana y gran empresa (en los ámbitos de operaciones, calidad, mantenimiento, compras, almacenes, mercadotecnia, comercial, administración general, finanzas, RH), así como profesionales independientes (consultores) y emprendedores, así como líderes de ONG’s y agencias de gobierno. 

Todos ellos interesados en un aprendizaje auto-dirigido y auto-gestionado.

Cualquier persona que busca mayor conocimiento acerca de las estrategias y las herramientas, enfocadas en la  analítica de datos, para beneficiar la toma de decisiones en su entorno profesional.

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El participante:

a) Obtendrá los conocimientos necesarios para la aplicación de las técnicas de analítica a la solución de problemas de datos o, o en su caso, aprovecharlos para la mejora de las actividades operativas, decisiones gerenciales o la planeación e implementación de proyectos que mejoren la posición competitiva de la empresa.
b) Conocerá los elementos fundamentales de la operación de software especializado para la ejecución de las técnicas de analítica.
c) Resolverá un problema relacionado con datos, o en su caso, identificará un área de oportunidad relacionada con éstos, con el objeto de planear su solución. 

Con esto, la empresa:

1) Desarrollará a sus ejecutivos para poseer una visión integradora para dirigir adecuadamente a una organización, identificando oportunidades mediante el uso de herramientas tecnológicas para analizar datos de la organización y en redes sociales.
2) Estará en la posibilidad de aplicar metodologías de analítica descriptiva, diagnóstica, prescriptiva y predictiva para optimizar sus procesos productivos, administrativos, financieros, y tecnológicos a fin de lograr la misión y los objetivos de la empresa.
3)  Se promoverá la toma de decisiones basada en hechos y en datos.

COMPETENCIAS A DESARROLLAR: 

  • Entendimiento y aplicación de las tipologías de técnicas de analítica de datos y sus aplicaciones.
  • Operación, a nivel básico, de software especializado para la ejecución de técnicas de analítica revisadas en el diplomado.
  • Identificación de problemáticas o área de oportunidad relacionada con datos, surgida del contexto laboral de los asistentes, y darle solución.
     
  1. Introducción R
  2. Series de tiempo
  3. Promedios móviles
  4. Suavización Exponencial
  5. Descomposición
  6. Holt winters /arima
  7. Autocorrelación

Instructores

Dra. Jenny Díaz Ramírez

Estudios:

  • Maestría en Ingeniería Industrial por la Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia.
  • Maestría en Ciencias en Investigación de Operaciones por Georgia Tech, USA.
  • Doctorado en Ingeniería Industrial por el Tecnológico de Monterrey. 
  • Cuenta con una Maestría en Ciencias en Administración de Operaciones por Georgia Tech, USA, y un PhD en Ingeniería Industrial por el Tecnológico de Monterrey. 

Puestos más relevantes:

  • Profesora de tiempo completo en el Departamento de Ingeniería de la Universidad de Monterrey. 
  • Ha trabajado también en el Tecnológico de Monterrey. 
  • En la Pontificia Universidad Javeriana en Cali, Colombia.
  • En la Universidad de los Andes, en Bogotá
  • Premios/ Logros:
  • Ha participado en diversas investigaciones y proyectos de consultoría en la industria alimentaria, logística y petroquímica, para compañías de México y Colombia.
  • Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores (SIN) Nivel 1 del CONACYT, desde 2015


Publicaciones:
Es autora de artículos publicados en revistas científicas de prestigio, en las temáticas de estadística y optimización en sistemas de salud, transporte, manufactura, calidad del aire y efi-ciencia energética en sistemas de logística y transporte
 

Nuestros programas son reconocidos y avalados ampliamente en la industria.

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