Microcredencial
Técnicas y herramientas de Optimización de Procesos Empresariales. Metaheurísticas y Algoritmos Exactos
¿Quieres utilizar los conocimientos adquiridos en empresas reales?
Esta formación está diseñada con idea de trabajar y adquirir las competencias adecuadas para su posterior especialización profesional en diversos ámbitos de la Investigación Operativa. El curso pretende dar una visión global para futuros consultores y científicos de datos que deben analizar, modelar y resolver problemas de optimización complejos asociados a diversos procesos empresariales.
Entidad colaboradora:
Perfil del alumnado
Este curso se dirige a tres tipos de perfiles, todos ellos con deseos de completar su formación en las especialidades que rodean a la Investigación Operativa y que deseen ampliar o consolidar sus conocimientos en esta área, con el propósito de mejorar y actualizar su formación para conseguir una mayor calidad en sus trabajos y que tengas conocimientos de programación (python y/o java). En concreto:
- Matemáticos/as y Estadísticos/as.
- Ingeniería Informática y similares
- Profesionales del sector de la consultoría tecnológica que deseen completar su formación en el campo de la analítica avanzada en problemas de predicción y optimización.
Dirección académica
- Alfredo García Hernández-Díaz, Catedrático. Departamento de Economía, Métodos Cuantitativos e Historia Económica de la Universidad Pablo de Olavide.
Dirección ejecutiva
- Juan Carlos Rubio Sánchez, CEO de OGA.
Profesorado
- Alfredo García Hernández-Díaz, Catedrático. Departamento de Economía, Métodos Cuantitativos e Historia Económica de la Universidad Pablo de Olavide.
- Ana Dolores López Sánchez, profesora Titular, Departamento de Economía, Métodos Cuantitativos e Historia Económica de la Universidad Pablo de Olavide.
- Jesús Sánchez-Oro Calvo, profesor Titular en Universidad Rey Juan Carlos y miembro del consejo Asesor de OGA.
- Sergio Pérez Peló, doctor en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la Universidad Rey Juan Carlos (URJC).
Metodología
El curso se impartirá en modalidad online/virtual con un total de 10 créditos. Dichos créditos se han estructurado en 2 sesiones semanales de unas 4,5 horas durante un total de 6 semanas. Por tanto, el alumnado recibirá un total de 50 horas de docencia teórico-práctica. A estas 50 horas se le añaden otras 25 horas de trabajo autónomo y de evaluación.
El reparto por módulos sería:
- Tema 1. 7 horas de clase online teórico-prácticas + 1 horas de estudio y evaluación.
- Tema 2. 5 horas de clase online teórico-prácticas + 1 horas de estudio y evaluación
- Tema 3. 14 horas de clase online teórico-prácticas + 10 horas de estudio y evaluación.
- Tema 4. 9 horas de clase online teórico-prácticas + 3 horas de estudio y evaluación.
- Tema 5. 15 horas de clase online teórico-prácticas + 10 horas de estudio y evaluación
Evaluación
Se realizarán pruebas tipo test con múltiples opciones al finalizar cada uno de los 5 módulos. Tendrán un peso del 20 %.
Se solicitará además una tarea final, con un peso del 80 %, con el fin de evaluar las competencias adquiridas por los alumnos:
- Tarea 1 (40 %). Formulación y resolución exacta (con Gurobi o LocalSolver) de un problema real.
- Tarea 2 (40 %). Programación de un algoritmo bioinspirados o trayectorial para el mismo problema real de la Tarea 1. Análisis comparativos de pros y contras entre los enfoques utilizados en las Tareas 1 y 2.
- Formación multidisciplinar en áreas de conocimiento relacionadas con la extracción, tratamiento y carga de los datos.
- Formación experta en Optimización de Procesos Empresariales tanto exacta como aproximada.
- Capacidad de entender un problema de optimización, detectar y proponer las variables de decisión, modelar tanto la función objetivo como las restricciones y obtener soluciones con Gurobi.
- Capacidad para utilizar técnicas actuales en los campos de la Computación Evolutiva, las heurísticas y metaheurísticas desde un punto eminentemente práctico, que le permita incorporarse al mercado laboral en el desarrollo de estas funciones en organizaciones internacionales.
- Conocimiento sobre la realidad de los proyectos de analítica avanzada de datos y que sean capaces de planear y ejecutar de manera solvente proyectos de optimización e investigación en general, así como de interpretar sus resultados y extraer de ellos conclusiones que permitan ampliar el conocimiento y contribuir a la resolución de problemas sociales y económicos.
- Posibilidad de realizar prácticas remuneradas en OGA para seguir profundizando en el uso de ambos tipos de técnicas en clientes reales.
