¿Por qué tomar el Diplomado?
Este diplomado está diseñado para proporcionar a los participantes una formación integral en el análisis de datos, modelado estadístico y toma de decisiones en el ámbito financiero y empresarial. Los módulos seleccionados cubren una amplia gama de temas relevantes en la actualidad, desde los fundamentos del Big Data e Inteligencia Artificial hasta técnicas avanzadas como la simulación Montecarlo y la programación lineal usando herramientas importantes como Excel y R.
Habilidades que vas a adquirir
● Dominio de Técnicas de Finanzas Cuantitativas y Econométricas
● Aplicación Práctica con Herramientas
● Toma de decisiones informadas
● Autonomía y resolución de problemas
● Análisis profundo de datos financieros
● Capacidad de agrupamiento de datos
Dirigido a
1. Los siguientes sectores: comercial, manufacturero, comercial, bancario y gubernamental.
2. Tamaño de las empresas a los que va dirigido este diplomado: grandes, medianas y pymes.
3. Cargo del participante: directivo o mando medio.
Metodología
La metodología del diplomado se basa en un enfoque práctico y participativo, combinando teoría y aplicación directa de los conocimientos adquiridos. A continuación, se detallan las fases y estrategias metodológicas:
1. Clases teóricas interactivas
2. Estudios de caso y ejemplos empresariales
3. Laboratorios prácticos y software especializado
Docente
Edinson Delgado Martínez
Economista con énfasis en Administración de Negocios, Howard University, 2002. Maestría en Negocios Internacionales, Florida International University, 2005. Conferencista en American University of Nigeria, 2017.
Docente en la Universidad Santiago de Cali, 2008 – 2022. Miembro de la junta directiva de BGP Container & Logistics S.A., 2022 – actual. Jefe de Unidad de Apoyo de la Alcadía de Santiago de Cali, 2020 – 2021.
Plan de estudios
- Introducción.
- Fundamentos de BigData
- Fundamentos de Inteligencia Artificial
- Convergencia de BigData y AI
- Tendencias futuras
- Descanso
- Estudio de Caso.
- Introducción al análisis de datos
- Excel para el análisis de datos
- Introducción a Power Query
- Manos a la obra: Power Query en acción
- Power BI: Creando informes interactivos
- Manos a la obra: Creación de un informe financiero y de ventas en Power BI
- Descanso
- Integración de Power BI con Excel
- Introducción a R y RStudio
- Fundamentos de R
- Análisis Estadístico y Visualización
- Paquetes de R para la exploración de los datos
- Estimaciones de ubicación en los datos
- Estimaciones de variabilidad
- Explorando datos categóricos, binarios y continuos
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Series de tiempo empresariales
- Patrones en las series de tiempo
- Gráficos estacionales
- Patrones en las series de tiempo
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Introducción a la probabilidad en finanzas
- Distribución uniforme
- Distribución normal
- Distribución binomial y distribución Poisson
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Introducción a la regresión.
- Regresión simple
- Interpretación y evaluación de modelos de regresión financieros
- Regresión Múltiple
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Modelo lineal simple de series de tiempo.
- Modelo lineal múltiple de series de tiempo
- Variables importantes en los modelos de regresión financieros
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Descomposición de las series de tiempo
- Modelos de suavizado exponencial
- Modelo Facebook Prophet
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Introducción al Modelado Avanzado
- Regresión Logística en R y Excel
- Regresión Poisson en R
- Descanso
- Preguntas Y Cierre De La Sesión
- Árboles de regresión en R
- Conglomerado K-Medias en R para datos bursátiles
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Bosque aleatorio en R
- Análisis de componentes principales en R
- Análisis de correspondencia en R
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Aglomeración Jerárquica En R (55 minutos)
- Bayes Ingenuo En R (50 minutos)
- Análisis Discriminante En R
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Árbol de decisión.
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión.
- Simulación Montecarlo en Excel y R
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Simulación Montecarlo en Excel
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Maximización de ingresos
- Minimización de costos operativos y logísticos en Excel
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Un problema de flujo de caja multi-periodo para maximización de ingresos
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión.
- Análisis envolvente de datos para bonificación de Gerentes y Unidades de Negocios
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Planificación de la producción y las existencias para minimizar costos
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión.
- Construcción del modelo en Excel
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Proyección de los estados financieros en Excel
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Proyección de los Estados Financieros en Excel
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Proyección de los Estados Financieros en Excel
- Continuación de la Proyección del balance general.
- Flujo de caja libre y tesorería disponible para el reembolso de la deuda.
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión.
- Proyección de los Estados Financieros en Excel
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Proyección de los Estados Financieros en Excel
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Proyección de la rentabilidad de la compra apalancada en Excel
- Descanso
- Preguntas y cierre de la sesión
- Proyección De La Rentabilidad De La Compra Apalancada en Excel
- Descanso
Preguntas Y Cierre De La Sesión
Nivel Académico
Duración del programa
81 horas. Del 17 de junio al 8 de agosto del 2024.Valor periodo académico
$ 1.654.000Modalidad
Presencial-conoce-mas-aquiHorario
Lunes, martes, miércoles y jueves de 6:30 p.m a 9:30 p.m.Título que otorga
Se otorga el certificado con la asistencia al 80% del total de horas del programa académico.*Se dará apertura a la actividad cuando se complete el cupo mínimo.
*El certificado se obtiene con el 80% de asistencia del total de horas del programa académico.