Habilidades analíticas para una gestión moderna

Estudia en la Universidad N°1 de habla hispana en Latinoamérica 2024 por QS World University Rankings

Acerca del programa:

El presente curso introduce a los estudiantes en modelos y herramientas analíticas modernas, utilizadas para apoyar los procesos de toma de decisión en diversas áreas de la gestión.

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Dirigido a:

Este programa está dirigido a todos los profesionales que requieran abordar problemas de gestión de operaciones o desafíos de modelamiento para una óptima toma de decisiones bajo incertidumbre.


Jefe de Programa

Nicolás Majluf

Doctor of Philosophy in Management (Ph.D.) en el MIT. M.Sc. in Operations Research en la Universidad de Stanford. Ingeniero Civil de Industrias de la UC. Profesor emérito en el Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la UC. Ha sido profesor visitante del MIT, de UCLA y del IESE de Barcelona, además de otras Universidades Latinoamericanas. Además, es profesor Emérito del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la UC y Director Académico de su Unidad de Extensión (Clase Ejecutiva)
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Equipo Docente

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Juan Carlos Ferrer 

Ph.D in Management en el Massachussets Institute of Technology (M.I.T.) e Ingeniero Civil Industrial y M.Sc. de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Desde 1995 se ha desempeñado como profesor del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la Pontificia Universidad Católica de Chile, y en dos oportunidades (2009 y 2015) ha sido Visiting Professor en MIT Sloan School of Management. Fue Vicedecano de la Escuela de Ingeniería UC, y actualmente es Director de Ingeniería Industrial UC. Cofundador de Shift SpA, Pricing SpA, y Routing SpA, empresas dedicadas a mejorar ciertos procesos específicos dentro de las organizaciones usando avanzadas herramientas matemáticas.

Mathias A. Klapp

Profesor de la Escuela de Ingeniería UC, afiliado al Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas y al Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística. Es Ph.D y MSc. en Investigación de Operaciones del Georgia Institute of Technology (GaTech) e Ingeniero Civil Industrial UC. Su especialidad es planificar operaciones de logística eficaces y costo-eficientes. Ha desarrollado sistemas de planificación para aplicaciones en logística urbana (despacho a domicilio, ruteo y car-sharing) y en planificación de turnos de trabajo y personal (workforce management).

* La Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de reemplazar, en caso de fuerza mayor, a el o los profesores indicados en este programa.

Descripción

El curso Habilidades analíticas para una gestión moderna aborda conceptos de análisis de datos, fenómenos probabilísticos y modelos de regresión, procesos de decisión secuencial y distintas técnicas de modelación y resolución de problemas. Junto con lo anterior, introduce herramientas y conceptos de aprendizaje de máquina y optimización.

Al finalizar el curso Habilidades analíticas para una gestión moderna, se espera que el estudiante posea una visión preliminar de las técnicas de Investigación de operaciones, emplee el uso de planillas de cálculo como una herramienta eficaz, y sea capaz de realizar un análisis cuantitativo que potencie la gestión de una organización.

El formato e-learning (online + Zoom) surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados, incorporando sus distintas aproximaciones a las temáticas tratadas y su diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves.

Requisitos de Ingreso

Se sugiere tener: 

  • Grado académico, título profesional universitario y/o título técnico.
  • Experiencia profesional en empresas u organizaciones relacionadas al área del curso.
  • Manejo básico de office e internet.
  • Conocimiento del idioma inglés a nivel lectura.

Objetivos de Aprendizaje

  1. Aplicar herramientas analíticas para la toma de decisiones acorde a la mejora de la gestión de la organización.

Desglose de cursos

Horas cronológicas: 75 horas cronológicas (35 horas directas)

Créditos: 5 créditos.

Resultados del Aprendizaje

  1. Identificar diferentes herramientas analíticas para la toma de decisiones en las organizaciones
  2. Hacer uso de herramientas de Simulación Computacional y Métodos de Aprendizaje de Máquina
  3. Aplicar herramientas analíticas para la toma de decisiones de una organización 

Contenidos: 

  • Clase 1: Análisis de decisión
    • Introducción a la metodología Análisis de Decisión
    • Modelo analítico Árbol de Decisión
    • Valorización de decisiones bajo incertidumbre
    • Aplicaciones
  • Clase 2: Análisis de incertidumbre en escenarios discretos
    • Tabla de probabilidades y probabilidad condicional
    • Variable aleatorias discretas y continuas
    • Distribuciones de probabilidad discreta
    • Estadísticos (media, desviación estándar, coeficiente de variación)
    • Distribución Binomial
    • Aplicaciones
  • Clase 3: Análisis de incertidumbre en escenarios continuos
    • Correlación y covarianza
    • Suma de variables aleatorias.
    • Distribución de probabilidades continua
    • Distribución normal
    • Aplicaciones
  • Clase 4: Simulación
    • ¿Qué es un modelo de simulación? 
    • Beneficios de simulación computacional
    • Conceptos básicos de simulación
    • Metodología
    • Análisis de resultados y comparación de escenarios simulados
    • Aplicaciones
  • Clase 5: modelos de regresión
    • Regresión lineal simple y múltiple
    • Interpretación de resultados
    • Validación del modelo
    • Predicción
  • Clase 6: aprendizaje de máquina 
    • Aplicaciones
    • Clasificación binaria
    • Clasificación multiclase
  • Clase 7: Optimización
    • Concepto de modelo
    • Formulación de problemas prácticos
    • Geometría de la solución
    • Conceptos económicos asociados a la solución óptima
  • Clase 8: sistemas de espera
    • Introducción a sistemas de espera
    • Conceptos de throughput 
    • Estado estacionario y ecuación de Little
    • Aplicaciones

Metodología

El curso está constituido de ocho clases online que son publicadas en pares durante bloques de dos semanas. Cada clase está estructurada utilizando un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje. 

En cada clase están siempre presente los contenidos, evaluaciones con retroalimentación, instancias de reflexión y aplicación de lo aprendido.

El contenido se despliega en un recorrido que utiliza distintos recursos interactivos, tales como videos (con presencia del docente y apoyos visuales), esquemas, audios, gráficas, ilustraciones, lecturas complementarias, preguntas formativas, links a otros recursos, etc. 

El curso cuenta con tutores de contenido que dan respuesta a las preguntas académicas, ya sea directamente, o bien, sirviendo de puente con el equipo docente.

Los estudiantes deben asistir a dos clases en vivo con el docente, donde podrán reforzar conocimientos y resolver dudas. La asistencia a dichas clases es obligatoria vía streaming o asistiendo presencialmente, si esto es posible, en los lugares y horarios de realización que se definan.

Evaluación de los aprendizajes

  • 8 controles individuales que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma (15%)
  • 4 foros de participación individual que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de cada alumno en torno a problemáticas aplicadas (25%)
  • 1 trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales (30%)
  • 1 examen final individual que permite evaluar de manera global los aprendizajes de los contenidos del curso (30%)

Las características de las instancias de evaluación son:

  • Controles: cuestionarios con preguntas de alternativas que miden el nivel de aprendizaje logrado en cada clase y entregan feedback respecto de la opción correcta.
  • Foros: instancias de discusión que permiten la reflexión y la aplicación de los contenidos a temáticas actuales que resultan relevantes, promoviendo la interacción de los participantes con sus compañeros mediante opiniones fundamentadas y que enriquezcan el aprendizaje.
  • Trabajo grupal: desarrollado a lo largo del bimestre, donde se espera que el estudiante aplique los conocimientos adquiridos mediante el diseño de propuestas de mejoras en contextos reales, evaluación de casos, elaboración de prototipos, etc.
  • Examen: al final del curso, cada estudiante desarrolla un examen compuesto por preguntas de alternativas y de desarrollo.

Requisitos Aprobación

Para aprobar el curso, el alumno debe cumplir con los siguientes requisitos:

  • Realizar todas las actividades del curso
  • Obtener una nota final igual o superior a 4.0

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

El alumno que no cumpla con estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación. 

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo: 

  • Fotocopia Carnet de Identidad.

Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir a Romina Muñoz al correo rmunos@uc.cl

VACANTES: Sin límite

Con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria y la asistencia adecuada al inicio y durante las clases para personas con discapacidad: Física o motriz, Sensorial (Visual o auditiva) u otra, los invitamos a informarlo. 

El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.

No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula


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