Curso Internacional Quantitative Methods for Business
Modalidad: Online - Síncrono (en tiempo real)
El curso está dirigido a ejecutivos, funcionarios de diferentes especialidades (analistas de negocios en Finanzas, Marketing, Ventas, Operaciones y TI,) encargados de implementar, gestionar, analizar y administrar los recursos claves de una empresa.
Curso dictado en Español
Fecha de inauguración/inicio:
Días de clases: 15, 20, 22, 27 y 29 de septiembre y 4, 6, 11, 13, 20 de octubre
Duración y horario
Horario
Duración
Modificar la fecha en "Curso - Programa" horas
Modalidad
Online - Síncrono (en tiempo real)
Requerimientos
Inversión
Valor del programa
Dsto. por pronto pago hasta el 1 de setiembre de 2022: USD 875
Detalles del programa
Este curso busca el uso de la información para lograr la mejor toma de decisiones, así como proporcionar las habilidades para ubicar y extraer información de diversas fuentes y utilizarlas en el análisis de problemas y en la toma de decisiones para lograr mayor rentabilidad para su empresa.
- Conocimiento de la importancia de la analítica, conceptos clave, clasificación de métodos de analítica empresarial, estadística descriptiva, visualización de datos
- Lidiando con la incertidumbre y el azar: probabilidad, distribuciones de probabilidad
- Datos, estimación y confiabilidad estadística, Intervalos de confianza. Toma de decisiones, prueba de hipótesis y valores P
- Análisis predictivo: uso de la optimización para determinar el más favorable
- Introducción a ciencias de datos y primeros pasos trabajando con R
- Explorando datos usando la consola interactiva
- Explorando datos con R studio
- Aplicando técnicas multivariables usando R
- Practical machine learning usando R
- Francisco Rosales
Ha sido Gerente en la Oficina de Servicios Financieros de Ernst & Young. Ph. D. en Matemática por la universidad de Goettingen (Alemania), Máster en Matemática Aplicada y Estadística con mención en Investigación de Operaciones por New York State University at Stony Brook, Máster en Matemática con mención en Procesos Estocásticos por la Pontificia Universidad Católica de Perú. - Luis Chavez Bedoya
Ha publicado artículos académicos en prestigiosas revistas internacionales y ha realizado trabajos de consultoría a distintas organizaciones tanto públicas como privadas. Sus áreas de investigación son principalmente ingeniería financiera, métodos cuantitativos en administración, finanzas corporativas, teoría del portafolio y fondos de pensiones. Ph. D. y MS in Industrial Engineering and Management Sciences, Northwestern University, Evanston, EE. UU. Maestría en Matemáticas con Especialidad en Procesos Estocásticos. Jefe del Área Académica de Contabilidad, Finanzas y Economía y Profesor Investigador de ESAN Graduate School of Business. Ex-Profesor Asistente del Programa de Maestría en Matemática Financiera de The Johns Hopkins University, Baltimore, Estados Unidos. - Gladys Simpson
Cuenta con experiencia en gestión, diseño y desarrollo de sistemas de información, así como en la aplicación de métodos cuantitativos en negocios y economía. Sus intereses de investigación abarcan las áreas de e-Learning, el impacto económico y organizacional de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) y las aplicaciones de métodos cuantitativos en la toma de decisiones. Ph. D. en Business Administration, Florida International University. Master of Science, Decision and Information Sciences, University of Florida. Master of Science, Economics, Universidad Centro Americana.
Objetivo
Este curso busca el uso de la información para lograr la mejor toma de decisiones, así como proporcionar las habilidades para ubicar y extraer información de diversas fuentes y utilizarlas en el análisis de problemas y en la toma de decisiones para lograr mayor rentabilidad para su empresa.
Temario
- Conocimiento de la importancia de la analítica, conceptos clave, clasificación de métodos de analítica empresarial, estadística descriptiva, visualización de datos
- Lidiando con la incertidumbre y el azar: probabilidad, distribuciones de probabilidad
- Datos, estimación y confiabilidad estadística, Intervalos de confianza. Toma de decisiones, prueba de hipótesis y valores P
- Análisis predictivo: uso de la optimización para determinar el más favorable
- Introducción a ciencias de datos y primeros pasos trabajando con R
- Explorando datos usando la consola interactiva
- Explorando datos con R studio
- Aplicando técnicas multivariables usando R
- Practical machine learning usando R
Docentes
- Francisco Rosales
Ha sido Gerente en la Oficina de Servicios Financieros de Ernst & Young. Ph. D. en Matemática por la universidad de Goettingen (Alemania), Máster en Matemática Aplicada y Estadística con mención en Investigación de Operaciones por New York State University at Stony Brook, Máster en Matemática con mención en Procesos Estocásticos por la Pontificia Universidad Católica de Perú. - Luis Chavez Bedoya
Ha publicado artículos académicos en prestigiosas revistas internacionales y ha realizado trabajos de consultoría a distintas organizaciones tanto públicas como privadas. Ph. D. y MS in Industrial Engineering and Management Sciences, Northwestern University, Evanston, EE. UU. Maestría en Matemáticas con Especialidad en Procesos Estocásticos. - Gladys Simpson
Cuenta con experiencia en gestión, diseño y desarrollo de sistemas de información, así como en la aplicación de métodos cuantitativos en negocios y economía. Ph. D. en Business Administration, Florida International University. Master of Science, Decision and Information Sciences, University of Florida. Master of Science, Economics, Universidad Centro Americana.
Certificado
Los participantes que cumplan satisfactoriamente con los requisitos del curso recibirán un Certificado conjunto de doble certificación a nombre de:
Certificado de participación digital emitido por ESAN Graduate School of Business y la Universidad ESAN.
Certificado de participación digital emitido por Florida International University – FIU
Nota 1: Para la obtención del Certificado se requiere la asistencia del participante durante la duración total del programa, entregar los trabajos encargados en los tiempos establecidos y/o aprobar las evaluaciones previstas en el desarrollo del curso. La nota mínima aprobatoria es 12.
Nota 2: Desde el 2020 la Universidad ESAN emite diplomas y certificados digitales con valor legal para todos sus programas. Los documentos serán enviados al correo electrónico del participante, una vez concluidos los cursos. Asimismo, las firmas consignadas en los documentos serán emitidas en formato digital, al amparo de lo dispuesto en el artículo 141-A del Código Civil.