módulo #1 Introducción a los Métodos Cuantitativos Resumen de los métodos cuantitativos, importancia en la toma de decisiones empresariales y objetivos del curso
módulo #2 Estadística Descriptiva Medidas de tendencia central, variabilidad y visualización de datos
módulo #3 Teoría de la probabilidad» Conceptos básicos de probabilidad, probabilidad condicional y teorema de Bayes
módulo #4 Variables aleatorias y distribuciones Variables aleatorias discretas y continuas, distribuciones de probabilidad y valor esperado
módulo #5 Muestreo y distribuciones muestrales Tipos de métodos de muestreo, distribuciones muestrales y teorema del límite central
módulo #6 Intervalos de confianza Construcción e interpretación de intervalos de confianza para medias y proporciones poblacionales
módulo #7 Prueba de hipótesis Conceptos básicos de prueba de hipótesis, prueba estadísticas y valores p
módulo #8 Prueba de hipótesis de una muestra Prueba de hipótesis sobre medias y proporciones poblacionales utilizando pruebas de una muestra
módulo #9 Prueba de hipótesis de dos muestras Prueba de hipótesis sobre la diferencia entre dos medias y proporciones poblacionales
módulo #10 ANOVA y análisis de regresión Introducción a ANOVA y análisis de regresión, incluidas la regresión simple y múltiple
módulo #11 Construcción y validación de modelos Construcción de modelos, validación y diagnóstico en regresión análisis
módulo #12 Análisis de series de tiempo Introducción al análisis de series de tiempo, incluido el análisis de tendencias y estacionalidad
módulo #13 Métodos de pronóstico Descripción general de los métodos de pronóstico, incluidos promedios móviles, suavizado exponencial y modelos ARIMA
módulo #14 Programación lineal Introducción a la programación lineal, incluido el método gráfico y el método simplex
módulo #15 Programación entera Introducción a la programación entera, incluida la programación entera binaria y el método de ramificación y vinculación
módulo #16 Programación dinámica Introducción a la programación dinámica, incluidas aplicaciones en investigación de operaciones
módulo #17 Análisis de decisiones Introducción al análisis de decisiones, incluidos árboles de decisión y análisis de sensibilidad
módulo #18 Modelado de simulación Introducción al modelado de simulación, incluyendo simulación de eventos discretos y simulación de Monte Carlo
módulo #19 Técnicas de optimización Descripción general de las técnicas de optimización, incluido el descenso de gradiente y los algoritmos genéticos
módulo #20 Minería de datos e inteligencia empresarial Introducción a la minería de datos y la inteligencia empresarial, incluido el almacenamiento de datos y OLAP
módulo #21 Modelado predictivo Introducción al modelado predictivo, incluida la regresión logística y los árboles de decisión
módulo #22 Análisis de texto Introducción al análisis de texto, incluido el análisis de sentimientos y el modelado de temas
módulo #23 Métodos cuantitativos en finanzas Aplicaciones de métodos cuantitativos en finanzas, incluido el análisis de riesgos y optimización de cartera
módulo #24 Métodos cuantitativos en marketing Aplicaciones de métodos cuantitativos en marketing, incluido el modelado de marketing mix y la segmentación de clientes
módulo #25 Resumen y conclusión del curso Planificación de los próximos pasos en la carrera de Métodos Cuantitativos para Negocios
