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Introducción

Desarrollar competencias para implementar y fortalecer el razonamiento matemático y estadístico. Así mismo, entender, por medio de herramientas computacionales, cómo se utiliza en la toma de decisiones empresariales e industriales.
 

Imagen del profesor

Henry Laniado Rodas.

Licenciado en Física y Matemáticas de la Universidad de Antioquia, obtuvo una Maestría en Matemáticas Aplicadas de la Universidad EAFIT y un Máster en Ingeniería Matemática en la Universidad Carlos III de Madrid.Posteriormente realizó estudios de doctorado en Ingeniería Matemática con énfasis en estadística, también, en la Universidad Carlos III de Madrid, donde obtuvo su grado de doctor y cuya tesis doctoral ha sido galardonada con tres distinciones, Cum Laude (mención internacional y premio extraordinario). 

Imagen del profesor

Juan Guillermo Lalinde Pulido

Es Ingeniero de Sistemas de la Universidad EAFIT, Matemático de la Universidad Nacional y PhD en Telecomunicaciones de la Universidad Politécnica de Valencia, España. Profesor Investigador de la Universidad EAFIT. Fue jefe del departamento de Ingeniería de Sistemas y del programa de Ingeniería de Sistemas. Fue coordinador de la Maestría en Ingeniería Informática y miembro del Comité de Doctorado en Ingeniería. Investigador visitante en el Institute for Human and Machine Cognition (IHMC), en Pensacola, Florida, Estados Unidos, y de Purdue University, en Indiana, Estados Unidos. Fue consejero del programa de Electrónica, Telecomunicaciones e Informática (ETI) de Colciencias. Es investigador del Centro de Excelencia y Apropiación en Big Data y Analytics - CAOBA, director científico del centro de computación científica APOLO de la Universidad EAFIT, Coordinador de la Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica. Profesor del curso de posgrado Computación Cuántica I, ofrecido por la Universidad EAFIT, y está certificado como IBM Quantum Practitioner - Instructor. 

Imagen del profesor

Santiago Ortiz Arias

Ingeniero Industrial e Ingeniero Administrador de la Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín y Magíster en Matemáticas Aplicadas de la Universidad EAFIT. Actualmente es estudiante del Doctorado en Ingeniería Matemática de la misma institución, con énfasis en modelos estadísticos de supervivencia. Desde el año 2019 se desempeña como consultor y como docente del Departamento de Ciencias Matemáticas en cursos de estadística a nivel de pregrado y extensión. Sus intereses académicos están enfocados en el área de la estadística, específicamente en metodologías robustas y no-paramétricas, modelos de regresión, métodos de detección de outliers, control estadístico de calidad y análisis de supervivencia. 

Dirigido a:

Profesionales graduados que deseen prepararse y nivelarse en los conceptos básicos del álgebra y la estadística enfocados hacia la analítica de datos y que luego quieran, como estudiantes de maestrías en ciencias de los datos, aprender nuevos métodos más sofisticados.
 

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

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Henry Laniado Rodas.

Licenciado en Física y Matemáticas de la Universidad de Antioquia, obtuvo una Maestría en Matemáticas Aplicadas de la Universidad EAFIT y un Máster en Ingeniería Matemática en la Universidad Carlos III de Madrid.Posteriormente realizó estudios de doctorado en Ingeniería Matemática con énfasis en estadística, también, en la Universidad Carlos III de Madrid, donde obtuvo su grado de doctor y cuya tesis doctoral ha sido galardonada con tres distinciones, Cum Laude (mención internacional y premio extraordinario). 

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Juan Guillermo Lalinde Pulido

Es Ingeniero de Sistemas de la Universidad EAFIT, Matemático de la Universidad Nacional y PhD en Telecomunicaciones de la Universidad Politécnica de Valencia, España. Profesor Investigador de la Universidad EAFIT. Fue jefe del departamento de Ingeniería de Sistemas y del programa de Ingeniería de Sistemas. Fue coordinador de la Maestría en Ingeniería Informática y miembro del Comité de Doctorado en Ingeniería. Investigador visitante en el Institute for Human and Machine Cognition (IHMC), en Pensacola, Florida, Estados Unidos, y de Purdue University, en Indiana, Estados Unidos. Fue consejero del programa de Electrónica, Telecomunicaciones e Informática (ETI) de Colciencias. Es investigador del Centro de Excelencia y Apropiación en Big Data y Analytics - CAOBA, director científico del centro de computación científica APOLO de la Universidad EAFIT, Coordinador de la Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica. Profesor del curso de posgrado Computación Cuántica I, ofrecido por la Universidad EAFIT, y está certificado como IBM Quantum Practitioner - Instructor. 

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Santiago Ortiz Arias

Ingeniero Industrial e Ingeniero Administrador de la Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín y Magíster en Matemáticas Aplicadas de la Universidad EAFIT. Actualmente es estudiante del Doctorado en Ingeniería Matemática de la misma institución, con énfasis en modelos estadísticos de supervivencia. Desde el año 2019 se desempeña como consultor y como docente del Departamento de Ciencias Matemáticas en cursos de estadística a nivel de pregrado y extensión. Sus intereses académicos están enfocados en el área de la estadística, específicamente en metodologías robustas y no-paramétricas, modelos de regresión, métodos de detección de outliers, control estadístico de calidad y análisis de supervivencia. 

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Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Duración

48 horas

Horario

Martes y jueves de 6:00 p.m a 10:00 p.m.

Modalidad

Presencial

Lugar

Medellín

Contenidos del programa

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE COMPUTACIÓN
Introducción a la programación y diseño de algoritmos.
Conceptos básicos de complejidad, coste computacional y procesamiento en nube.
Ejercicios prácticos.
 

MÓDULO 2: FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS
Idea intuitiva de límite de funciones, y convergencia de sucesiones.
Aproximación computacional al valor de convergencia.
Conceptos básicos de diferenciación e integración y métodos computacionales de solución.
Álgebra de matrices y su utilidad en analítica de datos y grandes volúmenes de información.
Valores y vectores propios, interpretación y aplicabilidad en analítica de datos para el diseño de indicadores de impacto.
Métricas, normas, producto escalar, propiedades e interpretación en el contexto de las ciencias de los datos y su aplicabilidad en el filtrado y limpieza de bases de datos.
Optimización, métodos de solución computacionales y aplicaciones en escenarios reales.
 

MÓDULO 3: FUNDAMENTOS ESTADÍSTICOS
Descripción gráfica, visual y tabular de los datos.
Indicadores de centralidad, dispersión y forma y su interpretación.
Análisis de normalidad y de otros modelos explicativos de la incertidumbre detrás de los datos (Modelos Probabilísticos).
Estimación puntal de indicadores y su margen de error.
Validación estadística de conjeturas empresariales.
Introducción breve al análisis de dependencia y correlaciones entre variables.
Descripción gráfica, visual y tabular de datos multivariantes.
 

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE COMPUTACIÓN
Introducción a la programación y diseño de algoritmos.
Conceptos básicos de complejidad, coste computacional y procesamiento en nube.
Ejercicios prácticos.
 

MÓDULO 2: FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS
Idea intuitiva de límite de funciones, y convergencia de sucesiones.
Aproximación computacional al valor de convergencia.
Conceptos básicos de diferenciación e integración y métodos computacionales de solución.
Álgebra de matrices y su utilidad en analítica de datos y grandes volúmenes de información.
Valores y vectores propios, interpretación y aplicabilidad en analítica de datos para el diseño de indicadores de impacto.
Métricas, normas, producto escalar, propiedades e interpretación en el contexto de las ciencias de los datos y su aplicabilidad en el filtrado y limpieza de bases de datos.
Optimización, métodos de solución computacionales y aplicaciones en escenarios reales.
 

MÓDULO 3: FUNDAMENTOS ESTADÍSTICOS
Descripción gráfica, visual y tabular de los datos.
Indicadores de centralidad, dispersión y forma y su interpretación.
Análisis de normalidad y de otros modelos explicativos de la incertidumbre detrás de los datos (Modelos Probabilísticos).
Estimación puntal de indicadores y su margen de error.
Validación estadística de conjeturas empresariales.
Introducción breve al análisis de dependencia y correlaciones entre variables.
Descripción gráfica, visual y tabular de datos multivariantes.
 

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