SEMESTRE 2023
Diplomatura de Especialización en Herramientas Cuantitativas para la Toma de Decisiones
Especialízate en nuevas técnicas avanzadas de análisis y visualización de datos y de resultados de manera eficiente.
Proximamente
Diplomaturas Semestre 2023 - I
Organizado por
Facultad de Ciencias e Ingeniería
Duración
07 Meses
Reglamento
Interno 2023 - I
La Diplomatura de Especialización en Herramientas cuantitativas para la toma de decisiones está orientado a profesionales interesados en aprender, reforzar, complementar y profundizar los conceptos y aplicaciones de los principales métodos y herramientas vinculados al proceso de toma de decisiones basado en datos.
Ello conlleva a un análisis más exhaustivo y preciso de la situación de las empresas y organizaciones.viabilidad de las diferentes alternativas seleccionadas.
Dirigido a :
Profesionales egresados de las carreras de administración, economía, ingenierías y ramas afines, así como personas encargadas de la toma de decisiones en las empresas.
Objetivos:
- Conocer y aplicar los principales conceptos de la estadística descriptiva e inferencia
- Comprender el uso de diversos softwares
- Identificar un método adecuado para el análisis de una problemática particular
- Aplicar modelos cuantitativos en un proceso de toma de decisiones e interpreta los resultados
- Aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos.
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Acerca de la Diplomatura
Estructura Curricular
Duración - Horario
Inversión Económica
Primer ciclo
- Estructuración de problemas y herramientas básicas en la Toma de Decisiones
24 Horas
- Modelos de Optimización
21 Horas
- Simulación Montecarlo
15 Horas
Segundo ciclo
- Análisis de líneas de espera
15 Horas
- Teoría de juegos
15 Horas
- Modelos Heurísticos
21 Horas
- Gestión de Inventarios
15 Horas
Tercer ciclo
- Teoría de Decisión
15 Horas
- Minería de Datos y modelos predictivos
30 Horas
- Visualizaciones con Power BI
15 Horas
- Análisis de Rentabilidad
15 Horas
Total
201 Horas
Nuestros Docentes
Eduardo Carbajal Lopez
Magister en Estadística de la Escuela de Posgrado de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Ingeniero Industrial de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Consultor en procesos y análisis de datos con amplia experiencia en servicios. Amplia experiencia como expositor en temas de Minería de datos, Mejora de Procesos, Análisis Estadístico de Datos y Simulación Discreta. del Perú. Docente del Instituto para la Calidad PUCP y Consultor en Innova PUCP.
Daniel Romero Rodriguez
PhD in Industrial Engineering, University of South Florida (USF), Tampa – USA. MSC in Industrial Engineering – USF. Assistant Professor en la Universidad del Norte, Colombia. Sus áreas de experticia incluyen la gestión de cadenas de suministro, la aplicación de la ciencia de datos en la cadena de suministro y análisis de resiliencia en operaciones. Ha participado en proyectos de consultoría en gestión de inventario de inventarios perecederos, MRO, y multi-eslabón.
Telmo Quiroz Martinez
Master of Science in Marketing, Florida International University (FIU) ¿ USA, Master of International Business, Florida International University (FIU), – USA, Master of Business Administration, ESAN Graduate School of Business – PERU, Post Graduate Degree in Data Science & Business Analytics, University of Texas at Austin (UTA) ¿ USA, Ingeniero Industrial, Pontificia Universidad Católica (PUCP) PERU. Profesional especializado en Gerencia de Proyectos y Business Analytics con más de 10 años de experiencia.
Ernesto Ríos Valladares
Master – Diem en Finanzas, PUCP; Master – Diem en Marketing, PUCP; Bachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Industrial; Asistente a tiempo completo, Dirección de Asuntos Estudiantiles, PUCP (2013 a la actualidad); Consultor para el proyecto RUMBA (2002); Director de Proyectos, 8020 Consultores (2000 – 2001); Analista de Organización, Nestlé Perú SA (1999); Docente, Cursos de Especialización FCI, PUCP.
Edward Jonatan Rojas Polo
Magister en Ingeniería Industrial con mención en Gestión de Operaciones de la Escuela de Posgrado de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Ingeniero Industrial de la Universidad Nacional de Trujillo. Consultor en mejora de procesos con herramientas de Lean Manufacturing, Lean Service, Optimización Matemática, Simulación de Eventos Discretos, Análisis Estadísticos de procesos, Data Science, Machine Learning y Data Mining.
Alan Ferrandiz Langley
Actualmente cursando un Master of Sciences (MSc) in Industrial Engineering en la University of South Florida en Tampa, FL -USA. Posee las certificaciones Microsoft Certified Trainer (MCT) y la
certificación Microsoft Certified Solution Expert (MCSE) en Data Management and Analytics;. MBA con mención en Business Intelligence y Big Data por la Universidad Rey Juan Carlos de España. Ingeniero empresarial y de sistemas, con experiencia en negocios digitales, gestión de la innovación y analítica de datos.
Walter Alejandro Silva Sotillo
PhD in Industrial Engineering, University of South Florida (USF) , Tampa, USA. MSC in Industrial Engineering – USF, Maitrise en Sciences et Technologies, Université d’Orléans, France, Master en Matematiques et aide a la decisión, Université d’Orléans. Ingenierio Industrial, PUCP. Certificado en Six Sigma – Green belt y Quality Process Analyst. Profesor consultor de la USF. Ha desarrollado proyectos en modelos predictivos, modelos de optimización / simulación, análisis de datos. Docente y expositor en diversas universidades con más de 20 años de experiencia
