Duración: 60 horas   |   Metodología: Online

Herramientas Cuantitativas para la Toma de Decisiones Financieras y Gerenciales

Adquiera las competencias que le permitan estructurar un modelo de financiamiento a través de nuevas tecnologías financieras (Fintech), apalancados a través del uso de grandes volúmenes de datos sistematizados a través del Big Data, Machine Learning y el Análisis Econométrico con Stata.

Información General
INFORMACIÓN GENERAL
  • Inscripciones abiertas.
  • Duración: 60 horas.
  • Metodología: Online.
  • Horario: lunes a jueves de 6:00p.m. a 9:00 p.m.
FORMAS DE PAGO
  • Efectivo.
  • Tarjetas débito y crédito.

En caso que usted requiera para el pago de su matrícula la orden de pago a nombre de empresa, deberá tener en cuenta que, de acuerdo a los procesos internos la solicitud de dicho documento deberá realizarse con siete (7) días hábiles de anticipación, anexando los documentos que le sean requeridos. Cabe resaltar, que el pago empresa debe efectuarse mediante transferencia y dentro de los plazos estipulados por la Universidad.

REQUISITOS
  • Formulario de inscripción diligenciado y con firma.
  • 2 fotografías tipo documento 3×4 fondo blanco.
  • Fotocopia de la cédula de ciudadanía ampliada al 150% o equivalente según el país de origen del estudiante, pasaporte y visa.
  • Consignación del pago de matrícula.
Información del Programa
JUSTIFICACIÓN

Dotar al participante de competencias específicas que le permitan estructurar un modelo de financiamiento a través de nuevas tecnologías financieras (Fintech), apalancados a través del uso de grandes volúmenes de datos sistematizados a través del Big Data, Machine Learning y el Análisis Econométrico con Stata.

PERFIL DE INGRESO REQUERIDO

Estudiantes, egresados, profesionales, especialistas en áreas financieras, administrativas y contables con conocimientos básicos en: programación, estadística y  probabilidad y matemáticas.

PROPÓSITOS DE FORMACIÓN

El curso de Herramientas Cuantitativas para la Toma de Decisiones Financieras y Gerenciales tiene como propósito:

Socializar los conocimientos relacionados con las nuevas tecnologías de la información (Fintech) a través del Big Data, Machine Learning y Análisis Econométrico con Stata, R (rstudio). Igualmente, contribuir en el desarrollo de las destrezas y habilidades para crear modelos que generen crecimiento, aristas de entrada y aristas de salida, liderando el impacto social y la calidad del conocimiento.

COMPETENCIAS A DESARROLLAR

Las competencias que se desarrollarán durante este curso serán las siguientes:

  • Comprensión de las nuevas tecnologías y aplicativos financieros que faciliten el análisis de datos y la toma de decisiones gerenciales.
  • Habilidad para interpretar indicadores que, a la luz de grandes volúmenes de datos, otorguen información para la toma de decisiones gerenciales y financieras.
  • Comprender la finalidad y la utilidad de la herramienta Python en la toma de decisiones financieras.
  • Correlacionar el manejo de las herramientas Python y Stata en la toma de decisiones gerenciales y financieras.
Plan de Estudios
HCTDFG
Conferencistas
Jorge Mario Salcedo Mayorga

Magister en Ciencias Económicas con enfoque cuantitativo de la Universidad Nacional de Colombia, Economista y Profesional en Finanzas y Comercio Internacional. Analista estadístico y econométrico con habilidades para identificar, analizar y evaluar bases de datos mediante técnicas cuantitativas que permitan generar reportes, proponer estrategias y optimizar procesos. Destreza en la evaluación y medición de riesgos financieros, mercados de capitales, docencia e investigación. Facilidad para la comunicación, las relaciones personales y el trabajo en equipo. Manejo de herramientas ofimáticas y software estadísticos (R, Stata, Python). Conocimiento de los idiomas inglés y francés, virtud para adaptarse al cambio y al aprendizaje continuo, persistente y con énfasis a la obtención de resultados.

Javier Deaza 

Economista con Maestría en Economía y especialista en Ciencia de Datos. Con 12 años de experiencia en análisis de datos, análisis económico, modelación estadística y econométrica utilizando datos numéricos y de texto, enfocados al análisis predictivo. Durante estos años he tenido la oportunidad de aplicar estos conocimientos en diferentes proyectos, en el diseño de políticas públicas y análisis de productividad. Los resultados encontrados en los diferentes análisis han servido como instrumento para la toma de decisiones. Manejo avanzado en R, Eviews y Stata, intermedio en Python, JSON y Mongo DB y básico en SQL.

Gil Robert Romero

MSc en Analítica y Profesional en Estadística con habilidades y experiencia en Muestreo, Modelamiento Estadístico, Minería de Datos y Machine Learning, así como, en la generación y automatización de modelos analíticos y de aprendizaje automático tendientes a generar información de tipo estratégico como apoyo a la toma de decisiones de alto impacto.

Adicionalmente, se desempeñó como docente a nivel de posgrado y pregrado en las áreas de Muestreo, Estadística, Minería de Datos y Simulación. Ha liderado proyectos de Inteligencia Analítica en el sector transporte y en general en empresas del sector público y privado. Entre otros, ha conducido análisis de segmentación de poblaciones, modelos predictivos de riesgo, árboles de decisión para clasificación de poblaciones, demanda de pasajeros de sistemas de transporte, análisis de matrices de origen-destino de pasajeros, simulación de eventos, diseños muestrales para investigaciones de mercados y estudios sociales, análisis de sensibilidad y elasticidad de precios y minería de textos. Utilizando software de análisis y procesamiento de datos como Python, R+, SPSS, SAS Enterprise Guide, SQL, software de información geográfica (Mapinfo, QGIS).

Es un profesional integral con sentido humanista, conciliador y tolerante, comprometido con el desarrollo, con capacidad para interactuar en la toma de decisiones interdisciplinares en el campo social, cultural, económico, ambiental y político. Con capacidad para resolver problemas específicos apoyado en las teorías, métodos y técnicas estadísticas apropiadas para llegar a soluciones reales y efectivas de acuerdo con las necesidades.

CONTÁCTENOS

Para mayor información comunicarse con Fernanda Castillo
Correo electrónico: yuvely-castillo@upc.edu.co

3322900 – 3322972 Ext 272 y 336
Celular: 321 216 2535

Posgrados y Educación Continuada – Universidad Piloto de Colombia

“En caso de no contar con el número mínimo de inscritos, la Universidad se reserva el derecho de apertura o aplazamiento de los cursos, seminarios, diplomados, especializaciones y maestrías. El grupo docente estará sujeto a cambios según disponibilidad de su agenda al igual que el cronograma de actividades académicas”.

Para todos los efectos, la presentación al proceso de inscripción, admisión y matrícula a cada programa hace constar el conocimiento y aceptación de lo dispuesto en el Reglamento Estudiantil de Posgrados vigente, el cual puede consultar en www.unipiloto.edu.co. Se enfatiza de manera particular el Artículo 28 (Cancelación de matrícula), el Artículo 29 (Abonos y devoluciones) y el Artículo 33 (Asistencia y participación en las actividades curriculares).

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