Universidad Veracruzana

Descripción:

Este curso enseña a tomar decisiones estratégicas basadas en distintos tipos de análisis de datos como descriptivo, exploratorio, inferencial, predictivo y explicativo. Además, se abordan técnicas avanzadas como análisis avanzado, inteligencia de negocios, big data, inteligencia artificial y minería de datos.
Los participantes mejoran sus habilidades de toma de decisiones estratégicas, lo que les permite resolver problemas complejos, optimizar procesos, aumentar la eficiencia operativa y tomar decisiones informadas. Los participantes también aprenden sobre algoritmos de análisis de datos con los que se realizan análisis de casos en varios contextos trabajando en la recopilación, preparación y análisis de datos, y diseño de interfaces. Finalmente, se presenta un mapa de ruta para proyectos institucionales de análisis de datos, abordando captura, procesamiento, análisis, seguridad y calidad de datos, y aspectos logísticos, técnicos y financieros.

Objetivo

Diseñar proyectos institucionales de análisis avanzado de datos con la finalidad de facilitar la toma de decisiones usando técnicas estadísticas, inteligencia de negocios, big data, inteligencia artificial, y minería de datos.

Costo: $ 4,500.00 (Cuatro mil quinientos pesos 00/100 M/N)
Importe y fecha:

1er. Pago: $2,331.00 (26 al 30 de mayo 2025)
2do. Pago: $2,169.00 (16 al 20 de junio 2025)

Modalidad
Línea

Horarios y sesiones

12 sesiones

• Viernes: 30 de mayo en horario de 19:00 a 21:00 h, 6, 13, 20, 27 de junio y 04 de julio en horario de 19:00 a 21:00 h;
• Sábados: 31 de mayo en horario de 9:00 a 14:00 h; 07, 14, 21,28 de junio y 05 de julio en horario de 9:00 a 14:00h

Módulo 1. Decisiones estratégicas basadas en datos.

1.1. Las decisiones en una organización
1.2. Modelos de tomas de decisiones
1.3. Modelo DIKW para toma de decisiones
1.4. Calidad de las decisiones y calidad de datos

Módulo 2. Tipos de análisis de datos.

2.1. Definiendo un proceso de análisis-síntesis
2.2. Tipos de análisis

2.2.1. Exploratorio de datos
2.2.2. Descriptivo de datos
2.2.3. Comparativo de datos
2.2.4. Diagnóstico de datos
2.2.5. Predictivo de datos
2.2.6. Agrupación de datos
2.2.7. Clasificación de datos

2.3. Tomando decisiones basadas en procesos de análisis-síntesis de datos

Módulo 3. Técnicas avanzadas para análisis de datos.

3.1. Decisiones que dependen de datos no-convencionales o complejas
3.2. Tipos de análisis

3.2.1. Datos cualitativos
3.2.2. Datos geoespaciales
3.2.3. Datos temporales
3.2.4. Flujo de datos
3.2.5. Simulación de escenarios
3.2.6. Reconocimiento de patrones
3.2.7. Comportamiento de usuarios en web
3.2.8. Datos masivos

Módulo 4. Algoritmos de análisis de datos.

4.1. Software para el análisis de datos
4.2. Visualización de datos
4.3. Revisión de ejercicios

4.3.1. Filtrado de datos
4.3.2. Agrupación de datos
4.3.3. Clasificación de datos
4.3.4. Simulación monte carlo
4.3.5. Optimización multi-objetivo
4.3.6. Detección de patrones
4.3.7. Algoritmos de regresión
4.3.8. Cómputo paralelo y distribuido

Módulo 5. Análisis de casos de aplicación.

5.1. Análisis de datos en decisiones complejas
5.2. Pronóstico de movimiento aleatorio de sujetos
5.3. Simulación 3D de un río
5.4. Optimización de rutas de navegación de un automóvil
5.5. Optimización de rutas de evacuación con restricciones de salud
5.6. Análisis de datos del entorno en tiempo real
5.7. Pronóstico de datos a partir de un modelo basado en redes neuronales
5.8. Visualización geoespacial de datos
5.9. Análisis histórico de datos ambientales

5.10. Filtrado de datos para toma de decisiones
5.11. Análisis de datos masivos de puestos laborales

Módulo 6. Mapa de ruta de proyectos institucionales de análisis de datos.

6.1. Planeación de la toma de decisiones.
6.2. Metodología para la toma de decisiones estratégicas.
6.3. Consideraciones de hardware y software.
6.4. Pasos para adoptar un enfoque data-driven.
6.5. Desafíos en los sistemas de toma de decisiones.
6.6. El rol de los líderes en la toma de decisiones.
6.7. Rumbo al diseño de Centro de Control, Comando, Comunicaciones, Cómputo, Coordinación e Inteligencia (C5i).

Liga de preinscripción
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Dr.: Alfredo Cristóbal Salas

Alfredo Cristóbal Salas tiene licenciatura en ciencias computacionales, maestría en ciencias de la computación, doctorado en electrónica y telecomunicaciones. Hizo una estancia posdoctoral en la Escuela de Ingeniería Henry Samueli de la Universidad de California, Irvine, EEUU. Él ha sido profesor por asignatura en la Facultad de Ciencias en la Universidad Autónoma de Baja California campus Ensenada durante el periodo 1996-2000 y profesor de tiempo completo en la Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería en la Universidad Autónoma de Baja California campus Tijuana en el periodo 2003-2009. También, el Dr. Cristóbal ha sido profesor por asignatura en la Facultad de Ciencias en la Universidad de Sonora campus Hermosillo durante el periodo 2005-2006. A lo largo de su carrera profesional, el Dr. Cristóbal ha obtenido la distinción de Profesor con Perfil Deseable de manera ininterrumpida desde el 2003 a la fecha otorgado por la SEP-PRODEP.

El Dr. Cristóbal maneja distintos modelos de enseñanza como la enseñanza en línea síncrona y asíncrona, así como el uso de herramientas tecnológicas como los dispositivos móviles, objetos virtuales de aprendizaje, simuladores, MOOC, etc. De igual forma, el Dr. Cristóbal basa su método de enseñanza en el aseguramiento del desarrollo del pensamiento de orden superior, así como el aseguramiento de competencias académicas y laborales. De igual forma, trabaja con el aprendizaje basado en proyectos con andamiaje con evaluación multivariada.

Actualmente, el Dr. Cristóbal es profesor de la Facultad de Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones de la Universidad Veracruzana  desde el 2009 a la fecha. Su enseñanza se centra en temas como: teoría de computación, compiladores, documentación, computadoras en paralelo, ingeniería del software, proyectos de ingeniería, microprocesadores, microcontroladores, investigación aplicada, multimedia y gráficos.

L.C. Ana Alejandra Ceballos García
coordest3@uv.mx
Teléfono: 22-88-4217-00 Ext. 11538

L.A.E. Jesus Efrén Martínez Rojas

efmartinez@uv.mx
tel. 8 42 17 00 ext. 11667

Programa registrado y autorizado por el Departamento de Educación Continua de la Dirección de Desarrollo Académico e Innovación Educativa de la Universidad Veracruzana.

CLAVE ACADÉMICA: CEC-095-0325

“La Universidad Veracruzana se reserva el derecho de cancelar o posponer el presente
programa académico de educación continua, si no se cubre el cupo mínimo requerido”.