Optimización para la Toma de Decisiones

Curso

Optimización para la Toma de Decisiones

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Optimización para la Toma de Decisiones

El curso comienza estableciendo la relación que tiene la optimización con la analítica de datos y modelos prescriptivos. Durante el curso, el estudiante desarrolla habilidades para identificar situaciones problemáticas en organizaciones susceptibles de ser mejoradas a través del uso de modelos de optimización. Semana a semana se presentan, de forma progresiva y a través de casos, las técnicas de modelado en optimización lineal que permiten tomar decisiones basadas en modelos prescriptivos. El curso desarrolla en el estudiante habilidades de implementación de los modelos en software especializado de optimización de acceso abierto y de uso cotidiano. Finalmente, el curso ilustra cómo los resultados de un modelo de optimización se pueden traducir y visualizar de forma convincente para que impacte la toma de decisiones en las organizaciones. Semanalmente, el estudiante aplicará lo aprendido en una práctica computacional basada en un caso de estudio. A través de videos, cuestionarios y lecturas complementarias, el estudiante se preparará para desarrollar la práctica computacional de la semana.

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.

Conocimientos mínimos requeridos: Es necesario tener conocimientos básicos de notación algebraica, de programación en Python, uso de listas, diccionarios, condicionales (if, elif, else) y bucles (for, while). Deberás realizar un curso de inducción antes de iniciar tus clases, en donde verás lineamientos sobre la metodología, el programa y los elementos importantes para tener éxito.

Horario:

Viernes de 11:00 am a 12:20 pm hora Colombia. Este horario está sujeto a modificaciones.

Herramientas principales:

Python en Jupyter, PuLP: librería de código abierto para optimización lineal, pandas: librería para análisis de datos, numpy: librería para operaciones matemáticas.

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 podrá realizarlas en el siguiente formulario

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. Es necersario tener en cuenta los conocimientos requeridos y los cursos prerrequisito.

Profesores

Andrés Medaglia González

Profesor titular, Ph.D. de North Carolina State University Co-fundador y actual director del Centro para la Optimización y Probabilidad Aplicada (COPA) de la Universidad de los Andes (Bogotá, Colombia). Su investigación se concentra en el desarrollo y la aplicación de técnicas de optimización, con especial interés en las áreas de logística y transporte; agro-sistemas; ciudades saludables y sostenibles; selección y programación de proyectos; y diseño en ingeniería. Tiene más de 50 publicaciones arbitradas en el área de IO en revistas arbitradas y hace parte del cuerpo editorial de Computers and Operations Research y European Journal of Industrial Engineering.

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.