Probabilidad y Estadística para Profesionales

Curso

Probabilidad y Estadística para Profesionales

Departamento de Ingeniería Industrial
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Curso Probabilidad y Estadística para Profesionales

Este curso busca poner en contexto, actualizar y fortalecer los conceptos de Probabilidad y Estadística, necesarios para desarrollar una adecuada comprensión de modelos no determinísticos. Asimismo, este curso buscar nivelar los conocimientos requeridos en probabilidad y estadística para iniciar programas de posgrado en ingeniería, economía y administración. 
Adicionalmente, busca satisfacer los requerimientos en conceptos básicos de los profesionales admitidos en la maestría en Inteligencia Analítica a la Toma de Decisiones (Analytics). 
 

Dirigido a

Personas interesadas en formación básica en probabilidad y estadística, interesados en realizar programas de posgrado como especializaciones o maestrías en economía, administración o MBA, gerencia estratégica, ingeniería de petróleos, ingeniería industrial, entre otros.
No se tienen prerrequisitos o necesidad de contar con conocimientos previos para tomar el curso. 
 

Objetivos

Familiarizar a los participantes con el uso de algunas técnicas y herramientas que les permitan comprender el comportamiento aleatorio de las variables y forma de modelarlas, así como formalizar conceptos básicos de probabilidad y estadística que le permitirán avanzar de forma más rápida y segura en la construcción de modelos estadísticos básicos y avanzados. 

Metodología

El programa del curso se cubrirá mediante sesiones sincrónicas de 2 o 3 horas, a cargo de un profeso, así como sesiones asincrónicas para la realización de talleres y ejercicios de afianzamiento. Las sesiones serán dedicadas a la exposición de los principales temas y se complementan con el desarrollo de ejercicios ilustrativos, talleres individuales y/o grupales, casos y actividades diseñadas para favorecer el proceso de aprendizaje y la participación activa. Se contempla el uso de diferentes plataformas tecnológicas para la realización de ejercicios. 
Las clases se realizarán de forma remota y sincrónica a través de Sicuaplus en la opción de clase remota, Collaborate. 
 

Contenido

1. Probabilidad.
1.1 Conceptos básicos de probabilidad
1.2 Probabilidad condicional e independencia de eventos
1.3 Teorema de Bayes y Árboles de Probabilidad. 

2. Variables aleatorias
2.1 Variables aleatorias con Distribuciones discretas y continuas. 
2.2 Caracterización de variables aleatorias.  
2.3 Distribuciones discretas de mayor aplicación: Bernoulli, Binomial, Geométrica, Poisson. 
2.4 Distribuciones continuas de mayor aplicación: Normal, Triangular, Exponencial. 

3. Variables aleatorias conjuntas
3.1. Variables aleatorias conjuntas discretas y continuas
3.2 Independencia de variables aleatorias. 
3.3 Valor esperado de una función de varias variables aleatorias. Valor esperado condicional. Covarianza y Correlación.

4. Estadística
4.1 Suma de variables aleatorias independientes y Teorema del Límite Central. 
4.2 Estimación puntual. Estimadores y propiedades. 
4.3 Distribuciones muestrales, Chi-cuadrado, Fisher y T-Student. 
4.4 Pruebas de hipótesis. Construcción y Evaluación de pruebas de hipótesis para parámetros poblacionales. 
4.5 Construcción de Intervalos de Confianza. 
 

Profesores

Astrid Johanna Bernal Rueda

Ingeniera Industrial de la Universidad Industrial de Santander con Maestría en Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes. Es profesora de planta del Departamento de Ingeniería Industrial en temas de Probabilidad, Estadística y Análisis de Decisiones; y miembro del grupo de investigación del Centro para la Optimización y Probabilidad Aplicada (COPA). Adicionalmente, es coordinadora académica de la Maestría en Inteligencia Analítica para la Toma de Decisiones del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes. Tiene 10 años de experiencia en proyectos de consultoría y entrenamiento en Análisis de Datos, Análisis de Decisiones bajo Riesgo e Incertidumbre y Evaluación Cuantitativa del Riesgo; en empresas del sector público y privado, como Ecopetrol, Equión Energía Limited, Emerald, Mansarovar, Universidad Javeriana, Universidad de Ibagué, Une, Liberty Seguros, Fundación Santa Fé, entre otras. Ha sido asesora de proyectos a nivel de pregrado, especialización y maestría, en diversos temas, entre ellos proyectos relacionados con el análisis estadístico de datos, estructuración de problemas y construcción de modelos cuantitativos orientados a evaluación de riesgos, priorización de proyectos y generación de escenarios para el análisis de alternativas de decisión, definición de estrategias para el desarrollo de competencias analíticas, construcción de modelos estadísticos para el uso eficiente de información, entre otros.