Diplomado en Modelamiento y Simulación de Procesos

CONTENIDOS
Facultad de Ingeniería y Negocios
AsignaturaAnálisis Estadístico para la Toma de DecisionesLa asignatura tiene como propósito que los estudiantes adquieran las habilidades y conocimientosnecesarios para analizar datos y utilizarlos en la toma de decisiones efectivas. Profundizarán entemas de estadística, limpieza y preparación de datos, y la visualización de datos utilizandoherramientas de software como Tableau.Contenidos:• Introducción a la estadística y su importancia en la toma de decisiones.• Estadística descriptiva e inferencial: medidas de tendencia central, dispersión, distribuciones deprobabilidad y pruebas de hipótesis.• Limpieza y preparación de datos: identificación de datos faltantes y atípicos, transformación ynormalización de datos.• Introducción al uso de software de visualización y análisis de datos: Tableau.• Creación de gráficos y tableros de control.• Análisis de casos prácticos para la toma de decisiones basadas en datos.AsignaturaFundamentos de Modelamiento MatemáticoLa asignatura tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes una comprensión sólida de losconceptos y técnicas de modelamiento matemático y optimización, y su aplicación prácticautilizando software especializado como IBM ILOG CPLEX. Los estudiantes aprenderán cómodesarrollar, analizar y resolver modelos matemáticos para abordar problemas complejos endiversos campos.Contenidos:• Introducción al modelamiento matemático.• Construcción de modelos matemáticos.• Programación lineal.• Problemas de flujo en redes y grafos.• Introducción a la optimización bajo incertidumbre.• Implementación computacional en IBM ILOG CPLEX.
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AsignaturaModelos Estocásticos con RLa asignatura tiene como propósito el estudio y aplicación de modelos matemáticos que incorporanelementos de aleatoriedad. En un mundo caracterizado por la incertidumbre y la variabilidad, losmodelos estocásticos son herramientas esenciales para analizar y predecir el comportamiento desistemas en una amplia gama de campos, incluyendo finanzas, operaciones, ingeniería y más. Estaasignatura no solo proporciona una base sólida en la teoría de la modelación estocástica, sino quetambién pone un fuerte énfasis en la aplicación práctica de estas técnicas utilizando el lenguaje deprogramación R.Contenidos:• Introducción a la Modelación Estocástica: Probabilidades, Distribuciones de probabilidadeselementales, Simulación de Montecarlo y Concepto de proceso estocástico.• Cadenas de Markov en Tiempo Discreto: Definición y propiedades, Simulación del procesoestocástico en R, Clasificación de estados y Análisis de largo plazo.• Cadenas de Markov en Tiempo Continuo: La distribución exponencial, Definición y propiedades,Simulación del proceso estocástico en R y Análisis de largo plazo.• Sistemas de Espera: Proceso Poisson, Indicadores de desempeño, La ecuación de Little ySistemas M/M/c/K.• Introducción al Lenguaje de Programación R: Fundamentos de R para análisis de datos,Implementación de modelos estocásticos en R, y Visualización de datos y resultados desimulación en R.
AsignaturaSimulación con SimioLa asignatura tiene como objetivo entregar a los estudiantes una comprensión profunda de lastécnicas y herramientas de Simulación. A través de esta asignatura, los estudiantes aprenderáncómo desarrollar modelos de Simulación, ajustar distribuciones, validar y verificar modelos, ygenerar variables aleatorias. Además, se utilizará el software de simulación especializado, SIMIO,para la creación y análisis de modelos de simulación.Contenidos:• Introducción a la Simulación (conceptos básicos de Simulación, importancia y aplicaciones de laSimulación).• Generación de variables aleatorias y ajuste de distribuciones.• Introducción a software de Simulación (características y funcionalidades de SIMIO, creación yanálisis de modelos de Simulación en SIMIO).• Modelamiento en SIMIO basado en datos.• Inventarios, cadenas de suministro y optimización en SIMIO.