Desafíos y nuevas técnicas para la estimación de demanda de transporte

Curso

Desafíos y nuevas técnicas para la estimación de demanda de transporte

Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental
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Desafíos y nuevas técnicas para la estimación de demanda de transporte

Tarifas:

Con créditos académicos: 

*El valor del curso es de $4.024.000 si te encuentras en Colombia 

*El valor del curso es de USD 1.118 si te encuentras en el exterior

Para realizar el pago ingresa aquí

Sin créditos académicos:

*El valor del curso es de $3.150.000 si te encuentras en Colombia 

*El valor del curso es de 880 USD si te encuentras en el exterior

Para realizar el pago ingresa aquí

Nota: Si estás interesado en inscribir un grupo de 3 o más personas, deja tus datos en el formulario y un asesor se contactará contigo. 

Horario: Lunes a Viernes de 9:00 a.m. a 12:00 m. y de 2:00 p.m. a 5:00 p.m.

*Los horarios y modalidad (virtual o semipresencial) de los cursos están sujetos a modificaciones de acuerdo a las disposiciones del Gobierno Nacional y Distrital para el manejo del COVID 19. Las fechas y horarios de las sesiones podrán ser consultados en mibanner.uniandes.edu.co

Las metodologías tradicionales para estimación de demanda de transporte han limitado el desarrollo de modelos para la planificación. La elaboración de planes de movilidad urbanos, el análisis de nuevos proyectos de transporte público, la proyección de tráfico de una concesión vial, entre otros, pueden explotar ahora las ventajas que ofrecen nuevas fuentes de datos como por ejemplo las “huellas digitales” generadas por la telefonía móvil y las tarjetas inteligentes. Estas fuentes permiten responder mejor a desafíos asociados con nuevas formas de viajar (Movilidad como Servicio), trabajo a distancia y eventos inesperados como el de la pandemia COVID-19. 

En este sentido, durante este curso se abordarán estas nuevas fuentes de información y técnicas que incorporan conceptos como big data, inteligencia artificial, transporte a demanda y otras consideraciones que nos permiten y obligan a reformular algunos procesos de la estimación de demanda de transporte.  

Este curso se diferencia de un curso tradicional de modelación de transporte en que busca incorporar nuevas fuentes de información recientemente usadas en el mundo así como nuevos conceptos de movilidad, como la movilidad como servicio, los vehículos autónomos, entre otros. También busca incentivar el pensamiento crítico frente a lo que tradicional y convencionalmente se hace en los procesos de estimación de demanda de transporte y estimular la investigación y la curiosidad sobre cómo se podrían cambiar las actividades que llevamos años haciendo para lograr mejores predicciones del futuro para tomar mejores decisiones.

La participación del profesor Luis Willumsen, quien tiene más de 35 años de experiencia en el ejercicio de la modelación de transporte y la estimación de demanda, garantiza una visión integral y detallada de los temas, así como el conocimiento de la evolución de la movilidad en el mundo y de cómo la ingeniería de transporte debe responder a los cambios que se están viviendo para mejorar la calidad de los resultados que se producen. Esto complementado con la visión y experiencia local de María Fernanda Ortiz, quien ha estado en cargos públicos y en empresas privadas a cargo de procesos de planeación de transporte en varias ciudades de Colombia.  

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

Ingenieros de transporte, analistas técnicos y financieros de concesiones, tomadores de decisión del sector transporte, especialistas en planeación urbana, modeladores de transporte

Objetivos

Al finalizar el curso el estudiante estará en capacidad de:

  • Especificar e incorporar nuevas técnicas ya usadas en otros sitios del mundo al proceso de estimación de demanda de transporte. 
  • Pensar en el futuro de la movilidad teniendo en cuenta conceptos como la movilidad como servicio, los vehículos autónomos, la movilidad compartida, entre otros. 
  • Fusionar nuevas fuentes de información con las tradicionales para producir mejores resultados en la estimación de demanda de transporte.
  • Utilizar las nuevas fuentes de información para detectar cambios de tendencia y adaptar modelos y planes a un futuro en constante evolución


Contenido

  • Los desafíos del transporte post-covid: medio ambiente, equidad e incertidumbre
  • Procesos tradicionales de estimación de demanda y modelación de transporte 
  • Las formas tradicionales de recolección de información versus nuevas fuentes
  • Características de las nuevas fuentes: fortalezas y limitaciones
  • Construcción de matrices de viajes a partir de nuevas fuentes y su fusión
  • La especificación de las nuevas fuentes de datos
  • Como usar las nuevas fuentes para enfrentar los desafíos de la modelación de transporte 
  • El futuro de la modelación de transporte


Profesores

Luis (Pilo) Willumsen

Luis (Pilo) Willumsen tiene más de 35 años de experiencia en el campo del transporte, incluyendo años de investigación y enseñanza en la Universidad Católica de Chile, Universidad de Leeds y University College London, 20 años como Director de Steer Davies Gleave y 10 años como consultor independiente y socio de Nommon. Luis es Profesor Visitante en University College London y co-autor del libro “Modelling Transport” publicado por Wiley & Sons, actualmente en su cuarta edición y considerado el texto más importante en la materia. También es autor de “Better Traffic and Revenue Forecasting”, un libro dedicado a las estimaciones de tráfico y recaudación de concesiones de transporte. Ha escrito, además, más de 50 artículos, publicaciones y presentaciones en conferencias en diversos países. Es conocido internacionalmente por su trabajo en el campo de la modelización del transporte y las estimaciones de tráfico y recaudación en concesiones de transporte. Ha dirigido, supervisado y auditado más de 40 estudios de tráfico y recaudación en Gran Bretaña, España, Italia, Australia, Estados Unidos, Canadá y América Latina. Actualmente es un consultor independiente y socio de Nommon Solutions and Technologies, una empresa tecnológica especializada en el uso de big data para estudios de movilidad.

María Fernanda Ortiz

María Fernanda Ortiz tiene 10 años de experiencia en planeación de transporte, en consultoría, investigación y gestión pública. Es ingeniera civil de la Universidad de los Andes, con una maestría en Ingeniería de Transportes de la misma universidad y otra en Ciudades Inteligentes y Analítica Urbana de la University College London en Reino Unido, esta última como becaria Chevening. Ha sido profesora invitada en varias ocasiones al curso de Transportes de Ingeniería Civil de la Universidad de los Andes y dictó dos módulos del curso Movilidad Urbana Sostenible de la Universidad Católica Boliviana “San Pablo”, Regional La Paz. María Fernanda ha participado en varios proyectos de modelación de transporte y estimación de demanda de sistemas urbanos de transporte, tanto en consultoría como en la función pública. Actualmente es consultora independiente y hace parte del equipo de Nommon en LATAM, empresa que se basa en big data e inteligencia artificial para mejorar las proyecciones de transporte y la toma de decisiones.

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.