Descripción:

Los contenidos de la cátedra están elaborados para entregar conceptos y métodos vinculados con el proceso de toma de decisiones, proporcionando herramientas básicas para el análisis y conjeturas orientadas principalmente a las áreas de gestión, administración y negocios. Por esta razón, se hace hincapié en realizar un buen proceso introductorio, con una preparación de los datos que permita hacer un análisis, desarrollando la capacidad de entender de qué se dispone y cuáles son sus alcances y limitaciones, de manera de poder evaluar la normalidad de los datos y así realizar un análisis cuantitativo que permita confirmar el ambiente donde nos movemos, ya que la compresión de la estadística contiene varios aspectos de importancia práctica, los cuales pueden contribuir en el desarrollo profesional de los negocios y la administración de éstos.

Descripción:

Este curso proporcionará a las y los estudiantes los principales fundamentos teóricos y prácticos necesarios para complementar los contenidos vistos en el curso Métodos Cuantitativos I. Esto, en lo que se refiere a ciertas herramientas y contenidos propios de la microeconometría, así como también los elementos necesarios para la formulación, análisis y estimación de modelos de series de tiempo univariados y multivariados, propios de la macroeconometría, que les permitirán responder empíricamente preguntas de investigación de relevancia para instituciones públicas y privadas.

Descripción:

This unit is intended to provide students with a framework for understanding business intelligence systems and data-based applications. The unit focuses on data management and database foundations using relational database models. It also covers multidimensional database modelling as an alternative technique for BI applications. Students will be able to use SQL script to query databases and web-based BI tools to create dashboards and reports. The unit will present this material using relevant research, case studies and practical exercises.

Descripción:

The objective of this course unit is to examine and evaluate the digital technologies leveraged in business operations, emphasizing their significance and implications through practical case studies and hands-on assignments. A focal point of the course is the concept of Business Intelligence (BI) and its technological components, with a detailed study on how these elements can catalyze business innovation.

Business Intelligence refers to the process of gathering and analyzing massive amounts of data to unearth insights that spur innovation and supports decision-making. It represents a wide spectrum of technologies that empower business users to collect, store, access, and scrutinize data to enhance customer-centric information management capabilities.

The three fundamental technological components integrated into Business Intelligence are: Data Warehousing, Analytical Reporting, and a combination of Data Mining and Machine Learning.

This course aims to instil a comprehensive understanding of the fundamentals required for effective management of Business Intelligence within enterprises.

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Este es un curso cuantitativo, aplicado a la gestión de las organizaciones y entendimiento de realidades sobre las que debemos tomar decisiones complejas. La Toma de Decisiones, que implica el seleccionar entre a lo menos dos alternativas, es uno de los elementos centrales de este curso, por lo que la parte inicial del mismo, consiste en entender ese proceso de negocio, para luego pasar a revisar la toma de decisiones en problemas estructurados, donde los modelos son un gran aporte.

La Investigación Operativa (IO), es un campo interdisciplinario que utiliza métodos matemáticos, estadísticos y la modelación matemática para analizar y resolver problemas complejos relacionados con la toma de decisiones en organizaciones y sistemas. Su objetivo principal es mejorar la eficiencia y la efectividad de las operaciones y procesos en una amplia gama de áreas, incluyendo la gestión de la cadena de suministro, la logística, la producción, la planificación financiera, entre muchas otras.

Descripción:

La gestión estratégica de operaciones es el diseño y la gestión de los procesos que transforman los insumos en bienes y servicios finales. Las operaciones constituyen una de las funciones principales de una empresa, y las innovaciones recientes en analítica de datos y digitalización han transformado la manera en que se gestionan. Mientras que el marketing se enfoca en la demanda del producto y las finanzas proveen el capital, la función de operaciones se centra en la producción y entrega del producto.

Este curso proporciona las bases para comprender las operaciones de una empresa. Nuestro objetivo al finalizar el curso es brindar las habilidades fundamentales necesarias para analizar críticamente la eficiencia operativa y su implementación práctica en empresas y organizaciones. A diferencia de otros cursos que tienden a tratar a la empresa como una «caja negra», nos ocuparemos primordialmente de «abrir» dicha caja para descubrir qué hace que una empresa «funcione» o, por el contrario, «deje de funcionar».

Debido a que las operaciones de una empresa varían significativamente de una industria a otra, un curso de esta naturaleza no puede abarcar todos los temas pertinentes a sectores específicos. Por lo tanto, hemos seleccionado un conjunto de temas fundamentales para comprender las operaciones en una amplia gama de industrias. Estos conceptos se ilustran mediante el estudio de casos de un conjunto diverso de empresas.

Descripción:

El curso presenta los principales tópicos de la teoría de competencia imperfecta, la que enfatiza el comportamiento estratégico de los agentes económicos con poder de mercado; los métodos empíricos utilizados, con énfasis en la estimación de modelos estáticos de oferta y demanda; funciones de producción y análisis de fusiones.

Descripción:

Este curso presenta una introducción a R. Entre los tópicos a discutir se encuentran: importación y exportación de datos, manipulación de datos, visualización de datos, modelamiento y R Markdown para elaborar informes y presentaciones.

Descripción:

El curso de Inteligencia de Negocios y Gestión del Conocimiento forma a los estudiantes para transformar datos en información valiosa y conocimiento estratégico. A través de metodologías, tecnologías y herramientas de BI, aprenderán a integrar, limpiar y analizar datos, generando reportes y dashboards que apoyan decisiones basadas en evidencia. La experiencia destaca el rol de la analítica como motor de ventaja competitiva, eficiencia y creación de valor, preparando a los estudiantes para liderar iniciativas data-driven en organizaciones modernas.

Descripción:

En esta asignatura se aprenderán a utilizar las herramientas basadas en la lingüística, análisis de discurso y procesamiento de lenguaje natural para aplicar estrategias metodológicas para abordar datos cualitativos con el propósito de comprender y explicar las percepciones y comportamientos de las personas.

Descripción:

A partir de un enfoque teórico y práctico se espera incrementar el acervo de conocimientos estadísticos y econométricos asimilados en cursos de pregrado. Este curso requiere un conocimiento previo de álgebra matricial, probabilidad e inferencia estadística. Las tareas aplicadas requerirán el uso intensivo de software apropiado para cada sección.

Descripción:

Este curso está destinado a los alumnos de segundo semestre del Programa de Postgrado en Economía y está diseñado para brindar bases teóricas y prácticas sólidas en la aplicación de técnicas econométricas modernas utilizadas en economía.

Descripción:

Este curso busca familiarizar a los alumnos con las metodologías micro econométricas más recientes e introducirlos en la aplicación de ellas. Además de los conocimientos teóricos y de aplicación práctica, el desarrollo del curso implica un intenso uso del paquete estadístico STATA, donde se espera que los alumnos logren una expertise relevante al final del semestre. La evaluación del curso contempla diversos instrumentos, como controles, pruebas y examen, y el desarrollo de un trabajo a lo largo del semestre.

Descripción:

This course introduces a variety of statistical models for time series and covers the main methods for analyzing these models, with an emphasis on practical skills. The course starts by introducing basic concepts using linear univariate models and progresses to more complicated multivariate models.

Autoregressive Moving-Average models, VARs and structural VARs are covered. An introduction to non-stationary time series analysis is given. Time permitting, we cover additional topics including volatility models and dynamic panel models. This is an advanced graduate level course. A solid background in multivariate statistics, probability and econometrics is assumed.

Descripción:

El objetivo de éste curso es la revisión avanzada de los sistemas de Inteligencia de Negocios y demostrar su importancia a través del uso de casos de estudio y tareas. El curso definirá qué se entiende por Business Intelligence (BI) y sus componentes tecnológicos y cómo pueden ser aplicados en las problemáticas financieras.

Descripción:

El curso de Ciencias de las Decisiones introduce a los estudiantes en el arte y la ciencia de decidir mejor, combinando método científico, investigación operativa y analítica aplicada. A través de casos reales, simulaciones y trabajo práctico en laboratorio, aprenderán a modelar problemas, evaluar escenarios y optimizar decisiones usando herramientas computacionales y soluciones de optimización. La experiencia desarrolla pensamiento analítico, rigor metodológico y visión estratégica, preparando a los estudiantes para enfrentar desafíos complejos en entornos empresariales reales.

Descripción:

En este curso se muestra exactamente cómo elegir los indicadores adecuados para enfrentar cada acción de marketing. El curso examinará el modo en que las empresas pueden mejorar su desempeño a través del uso de herramientas y técnicas cuantitativas en la toma de decisiones de marketing.

Descripción:

El presente curso prepara a los alumnos para manejar herramientas de análisis de datos específicas para Marketing, con especial foco en aquellas utilizadas en la investigación académica del área. El curso busca fomentar el aprendizaje de herramientas online de diseño de cuestionarios y las herramientas más comunes que permiten concretar la obtención de resultados con las técnicas y metodologías más usadas en la investigación conductual en Marketing (con énfasis en el diseño experimental y el desarrollo de modelos de ecuaciones estructurales).

Descripción:

En este curso se aborda la problemática del análisis masivo de datos, así como también, de las diferentes tecnologías que lo habilitan. Se describe el contexto y las tendencias globales que han hecho posible la generación y recopilación de big data, y luego se profundiza en los conceptos de Business Intelligence y Data Analytics con datos masivos estructurados y no estructurados. Desde el punto de vista de las tecnologías habilitantes, se presenta la relación entre Big Data y Big Compute, explicando las diferencias entre una base de datos transaccional, un data warehouse, un data lake y un lake house, y su relación con las tecnologías de HPC y cómputo distribuido. También se explica la relación con machine learning y AI, y las plataformas computacionales diseñadas para el análisis de big data como Hadoop, Apache Spark y DataBricks.