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Diplomado Finanzas y Analítica de Datos para la Toma de Decisiones

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Facultad de Administración

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Contenidos Principales

¿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: 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

Módulo I – BigData e inteligencia artificial.
  • Introducción.
  • Fundamentos de BigData
  • Fundamentos de Inteligencia Artificial
  • Convergencia de BigData y AI
  • Tendencias futuras
  • Descanso
  • Estudio de Caso.
Módulo II – Dominando el análisis de datos con Excel, Power Query y Power BI
  • 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
Módulo III – Software R
  • Introducción a R y RStudio
  • Fundamentos de R
  • Análisis Estadístico y Visualización
Módulo IV – Análisis exploratorio de datos financieros y empresariales usando R y Excel
  • 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
Módulo V – Análisis de gráficos de datos macroeconómicos, de ventas, de costos y de producción empresarial
  • 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
Módulo VI – Uso de los softwares de Excel y R para la aplicación de las distribuciones de probabilidad en las finanzas y en el análisis empresarial
  • Introducción a la probabilidad en finanzas
  • Distribución uniforme
  • Distribución normal
  • Distribución binomial y distribución Poisson
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo VII – Análisis de regresión en finanzas y empresas para realizar pronósticos: Simple y Múltiple
  • Introducción a la regresión.
  • Regresión simple
  •  Interpretación y evaluación de modelos de regresión financieros
  • Regresión Múltiple
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo VIII – modelos de regresión de series de tiempo de datos macroeconómicos, de ventas, de costos y de producción empresarial
  • 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
Módulo IX – Descomposición de series de tiempo, suavizado exponencial, modelo holt-winters y modelo Facebook Prohet para datos financieros y empresariales
  • Descomposición de las series de tiempo
  • Modelos de suavizado exponencial
  • Modelo Facebook Prophet
  •  Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo X – Modelado avanzado para datos financieros y empresariales: Regresión logística y regresión Poisson
  • Introducción al Modelado Avanzado
  • Regresión Logística en R y Excel
  • Regresión Poisson en R
  • Descanso
  • Preguntas Y Cierre De La Sesión
Módulo XI – Modelos de clasificación para inversiones y cartera de clientes
  • Árboles de regresión en R
  • Conglomerado K-Medias en R para datos bursátiles
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XII – Modelos de clasificación para inversiones y cartera de clientes (3 horas)
  • Bosque aleatorio en R
  • Análisis de componentes principales en R
  • Análisis de correspondencia en R
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XIII – Modelos de clasificación de empresas y de riesgos financieros (3 horas)
  • Aglomeración Jerárquica En R (55 minutos)
  • Bayes Ingenuo En R (50 minutos)
  • Análisis Discriminante En R
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XIV – Toma de decisión con probabilidades
  • Árbol de decisión.
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión.
Módulo XV – Toma de decisión con probabilidades
  • Simulación Montecarlo en Excel y R
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XVI – Toma de decisión con probabilidades
  • Simulación Montecarlo en Excel
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XVII – Programación lineal para la toma de decisiones financieras y operativas en Excel
  • Maximización de ingresos
  • Minimización de costos operativos y logísticos en Excel
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XVIII – Programación lineal para la toma de decisiones financieras y operativas en Excel
  • Un problema de flujo de caja multi-periodo para maximización de ingresos
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión.
Módulo XIX – Programación lineal para la toma de decisiones financieras y operativas en Excel
  • Análisis envolvente de datos para bonificación de Gerentes y Unidades de Negocios
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XX – Programación lineal para la toma de decisiones financieras y operativas en Excel
  • Planificación de la producción y las existencias para minimizar costos
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión.
Módulo XXII – Usos de escenarios financieros para compras apalancadas de empresas: Caso práctico empresa APPLE
  • Proyección de los estados financieros en Excel
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XXIII – Usos de escenarios financieros para compras apalancadas de empresas: Caso práctico empresa APPLE
  • Proyección de los Estados Financieros en Excel
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XXIV – Usos de escenarios financieros para compras apalancadas de empresas: Caso práctico empresa APPLE
  • 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.
Módulo XXV – Usos de escenarios financieros para compras apalancadas de empresas: Caso práctico empresa Apple.
  • Proyección de los Estados Financieros en Excel
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XXVI – Usos de escenarios financieros para compras apalancadas de empresas: Caso practico empresa Apple
  •  Proyección de los Estados Financieros en Excel
  • Descanso
  • Preguntas y cierre de la sesión
Módulo XXVII – Usos de escenarios financieros para compras apalancadas de empresas: Caso práctico empresa APPLE.
  • 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 15 de abril al 2 de junio del 2024.
Valor periodo académico
$ 1.654.000
Modalidad
Presencial-conoce-mas-aqui
Horario
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.
*La Universidad se reserva el derecho de cambio en los facilitadores , contenidos y fechas programadas.
*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.

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