Decision Analysis

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Decision Analysis

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Decision Analysis

El curso presenta metodologías, modelos y herramientas para el análisis, estructuración y solución de problemas de decisión bajo incertidumbre, con uno o múltiples atributos, incluyendo las dimensiones estratégica y económica, haciendo énfasis en la importancia de utilizar metodologías estructuradas y herramientas apropiadas como soporte para la toma racional de decisiones en las organizaciones y en proyectos de analítica de datos.

Plataforma virtual: Este curso hace parte de la Maestría en Inteligencia Analítica de Datos, el primer posgrado virtual del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes en la plataforma Coursera.

Prerrequisitos: es necesario tener conocimientos en probabilidad, estadística y análisis de datos, así como también habilidades básicas en programación en Python y R” para cursar el programa. Realiza un examen de autodiagnóstico aquí.

Horario*:

Los cursos se realizarán en hora Colombia y el estudiante puede elegir el horario en el que quiere participar de los 2 ofertados, uno en la mañana y otro en la tarde. 

Recuerda que solo debes asistir a una de las dos sesiones, ya que corresponde a la misma clase, ¡tú decides en qué horario participar!

*Horarios por confirmar.

Metodología:

En cada semana del curso contarás con videos, lecturas y tutoriales que te permitirán la preparación y la comprensión de los temas objeto de cada sesión. Tendrás acceso a foros y sesiones sincrónicas que buscan profundizar y abrir discusiones sobre la aplicación de las herramientas, metodologías y modelos vistos en la semana. Podrás desarrollar ejercicios formativos y un conjunto de casos que aportan a la apropiación de los modelos y metodologías vistas.  Por último, tendrás la oportunidad de desarrollar un proyecto final aplicando la metodología de Análisis de Decisiones, en el que debes estructurar y analizar un problema de decisión de alto impacto en una organización.

Herramientas principales:

Para la construcción de los modelos que se cubren en el curso se utilizarán los paquetes computacionales DPL, Expert Choice, Crystal Ball y Hugin, para cuyo uso y aplicación contarás con casos ilustrativos y tutoriales. El acceso a estas herramientas utiliza diferentes plataformas, las cuales serán provistas por la Universidad.

Idioma: Los cursos serán ofrecidos 100% en español. Sin embargo, es recomendable que tengas un buen nivel de compresión de lectura en inglés, pues muchos contenidos académicos serán presentados en este idioma.

Créditos académicos: 2

*Podrás inscribirte a este curso bajo la categoría Extensión, los cursos bajo esta modalidad otorgan créditos y notas, por tanto, pueden ser homologables una vez el estudiante sea admitido a la Universidad, de acuerdo con el reglamento de estudiantes y de homologaciones. La aprobación de los cursos de extensión no garantiza el ingreso a ningún programa regular de la Universidad.

Si deseas homologar cursos vistos por extensión en el programa de maestría, se requiere que:

1. La nota final individual de cada curso sea superior a 3.00

2. El total de créditos del conjunto total de cursos a homologar no sea superior a 16.

Nota: si tiene inquietudes de tipo académico podrá comunicarse a miad@uniandes.edu.co

Este curso hace parte del portafolio de materias de pregrado y posgrado de la Universidad  abiertas a todo público.

Al participar en este curso podrás vivir la experiencia Uniandina, acceder a contenidos de calidad, tomar  clases con estudiantes regulares, acceder al sistema de bibliotecas de Uniandes y participar en las actividades culturales que esta Universidad te ofrece.

Dirigido a

Un profesional hispanohablante con pregrado en cualquier disciplina (no necesariamente STEM) que tenga conocimientos básicos en estadística y programación y esté interesado en generar impacto mediante la transformación de datos en información relevante para la toma de decisiones.

Objetivos

En este curso aprenderás:

  • A identificar y estructurar un problema de decisión de tipo estratégico en una empresa y diseñar una metodología específica para resolverlo, integrando en la solución modelos de analítica de datos y de análisis de decisión, más apropiados. En particular, en problemas de decisión relacionados con el desarrollo de proyectos de fortalecimiento en Inteligencia Analítica (Data Analytics) en las organizaciones.  
  • A entender la dimensión estratégica de la toma de decisiones en proyectos e iniciativas de Analítica de Datos.
  • A construir modelos para realizar la evaluación financiera de proyectos de Analítica de Datos, involucrando los indicadores tradicionales (VPN y TIR) y la dimensión de riesgo e incertidumbre, y contemplando múltiples criterios en la evaluación de las alternativas.
  • Los fundamentos teóricos y propiedades básicas de modelos probabilísticos para estimación de riesgo y la construcción de Redes Bayesianas, Simulaciones de Monte Carlo y Árboles de Decisión, para estimar y cuantificar el riesgo.
  • Metodologías y herramientas para la estimación de probabilidades subjetivas en el contexto de toma de decisiones.
  • A utilizar las herramientas computacionales de uso más común en el tema de análisis de decisiones, para la construcción de modelos para la toma de decisiones, tales como: Árboles de Decisión, Redes Bayesianas, Proceso Analítico Jerárquico, Simulaciones de Monte Carlo, entre otros.
  • A entender la importancia de utilizar metodologías estructuradas y herramientas apropiadas como soporte para la toma racional de decisiones en las organizaciones. 

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.