Evaluación de Proyectos de Data Science

Certificado en Evaluación de Proyectos de Data Science

Diplomatura en Evaluación de Proyectos de Data Science Modalidad Online. Dos clases semanales en vivo por videoconferencias interactivas, una teórica y una práctica. un fuerte componente práctico orientado a proyectos reales para que aprendas haciendo.
Duración: 12 semanas. Dedicación: 10 hs x semana. Carga Horaria: 120 Horas.

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En Argentina

Valor Promoción:
$23920 Pesos Argentinos

6 cuotas sin interés
Otros Países

Valor Promoción:
$262 Dólares

Alumnos del exterior de argentina

Para los alumnos que se inscriban a la Diplomatura en Evaluación de Proyectos de Data Science desde el exterior de Argentina, este precio de promoción es aproximadamente de $262 dólares. Este valor puede variar según la cotización diaria que apliquen las plataformas de cobro PayUPayPal.

Seleccione la fecha que desea comenzar la cursada. Vacantes Disponibles:

Plan de estudios del Certificado en Evaluación de Proyectos

La duración de cada clase es de 30 a 60 minutos dependiendo del tema, la cantidad de participantes y el nivel de intervenciones conseguido.

Los grupos de participantes son reducidos y de varios países hispanoparlantes. Lo que aporta diferentes visiones y la posibilidad de networking internacional.

Soporte docente por Grupo de WhatsApp, email y foro.

El entrenamiento tiene un componente teórico de los conocimientos para que comprendas el por qué se hace lo que se hace, y 

El estudiante tiene actividad complementaria con material de soporte de las clases, material teórico para estudiar, ejercicios resueltos y para resolver. Se realiza corrección de ejercicios y autoevaluaciones.

Destinatarios

  • Empresarios y funcionarios que se desempeñen como responsables de la administración de Proyectos y que requieran decidir la mejor inversión entre alternativas de contratación, compra y asignación de recursos para el desarrollo y ejecución de los mismos.

Objetivos 

  1. Capacitar a los asistentes en las Técnicas Modernas de Evaluación Financiera de Cualquier Proyecto de Inversión y/o  Negociación, detectando su sensibilidad, riesgo y puntos de equilibrio para los diferentes escenarios.
  2. Desarrollar Modelos de análisis y aplicarlos sobre las herramientas y técnicas que ofrecen los Modelos Financieros Computarizados.
  3. Incrementar la rentabilidad  de su organización, aportando las herramientas que ayudan a la pronta y correcta toma de decisiones respecto a las opciones de inversión, contratación, compra, negociación o adquisición de recursos.

Capacidades Adquiridas

Al finalizar el Curso, los asistentes estarán en capacidad de:

  1. Analizar las variables empresarias, la generación de valor y diagnosticar situaciones sobre modelos reales.
  2. Desarrollar habilidades para la toma de decisiones en base a escenarios.
  3. Estructurar Flujos de Fondos Para la Evaluación Financiera de Proyectos, teniendo en cuenta las principales figuras contables y financieras que se deben analizar y Diferenciándolo de los Flujo de Caja que manejan las áreas Financieras y Contables de las Empresas.
  4. Interpretar y Comparar los diferentes Índices de Rentabilidad que muestran la bondad de un proyecto, analizando lsu interpretación.
  5. Formular Potentes Modelos Administrativos y Financieros  que permiten Manipular Variables de Rangos y Datos de forma Dinámica .
  6. Analizar los riesgos, valuarlos y estudiar los impactos.
  7. Plantear  Modelos Financieros no determinísticos y evaluar probabilisticamente las diferentes soluciones.
  8. Desarrollar la capacidad de efectuar las políticas de Control de corto, medio y largo plazo.

Contenido

Primera Parte
Conceptos Financieros
.Contabilidad analítica y Contabilidad tradiciona
.Análisis marginal
.Costeo directo
.Utilidad Marginal por producto/empresa
.Generación de Valor

Segunda Parte  
El  Cuadro de resultados 
.Estados financieros / Cuadro de resultados
.Cuadro de resultados por producto
.Decisiones de corto plazo
.Escenarios

Tercera Parte
Calidad de los datos disponibles
Antecedentes del equipo gerencial
Antecedentes del equipo de ciencia de datos
Caso # 1: Sistema de triage inteligente

Cuarta Parte    

MATEMÁTICA FINANCIERA- Equivalencias entre Tasa de Interés

  • Cálculo De un Flujo de Efectivo con valores constantes.
  • Cálculos basados en Flujos de Efectivo con valores no constantes:
  • Cálculo de la tasa. Un primer acercamiento a la TIR
  • Cálculo del valor presente neto. Un primer acercamiento Al Valor Presente
  • Series y Gradientes

Quinta Parte

FLUJO DE FONDOS

Diferencias entre Estados de Resultados y Flujos Financieros

  • Formulación de los Beneficios y costos que afectan la Base Gravable
  • Manejo de los impuestos más significativos dentro de los modelos de Flujo de Fondos
  • Flujo de Fondos Puro y Financiado

Figuras y Conceptos Financieros que afectan al “Flujo de Fondos”

  • Costos Muertos y Costos de Oportunidad
  • Depreciación de activos
  • El Salvamento Comercial y Contable de Activos
  • Reservas de dinero para el Capital  del Trabajo y los Costos de Cartera.
  • Justificación Financiera de la depreciación acelerada

El Flujo de Fondos Incremental

  • Parámetros que clasifican los Flujos de Fondos y determinan diferencias al evaluar un proyecto de Empresa Nueva Vs. Proyectos de Empresas en funcionamiento Vs Proyectos de Financiación, etc…
  • Flujo de fondos de Proyectos Paralelos
  • Alternativas mutuamente excluyentes y con diferente vida útil.

Sexta Parte                

  • Medición de la complejidad
  • Calidad de la propuesta de negocios:
    • Cronograma
    • Beneficios
    • Costos
    • Riesgos
  • Caso #2

Séptima Parte

El Manejo de la Inflación y la Inversión en moneda extranjera 

La Inflación pura (o constante)

  • Formulación Matricial requerida para convertir un Flujo de Fondos a precios Constantes
  • Análisis de los cambios obtenidos en los indicadores de rentabilidad con inflación constante

La Inflación Diferencial (o variable)

  • Modelo matricial para la formulación de la variación por periodos
  • Modelo matricial para la formulación de la variación por ítems
  • Un caso de inflación diferencial que salva un negocio 
  • Conceptos que justifican el análisis financiero con o sin inflación
  • Transformación de los Indicadores de Rentabilidad, Liquidez y Gestión en un escenario con inflación.

Octava Parte 

LOS MODELOS ALEATORIOS

La INCERTIDUMBRE Y EL RIESGO

  • Análisis de los cambios obtenidos en variables probabiliasticas
  • Modelos 
  • Transformación de los Indicadores de Rentabilidad, Liquidez y Gestión en un escenario con aleatoriedad

Inversión en Moneda Extranjera con aleatoriedad

  • Proyectos en Dólares / Euros / Otras monedas.
  • Planteamiento de variabiliad de tasas. 
  • La inflación en otro país y la valorización del peso, frente a otra moneda
  • Planteamiento de un modelo matemático

Novena Parte Complementación del aprendizaje

  • Múltiples modelos vs modelo único
  • Utilización de aprendizaje no supervisado
  • Predicción de variables intermedias
  • Cisnes negros,
  • Análisis de sensibilidad
  • Ejemplo #3

Décima parte:

Problemas de interpretación de resultados

  • Interpretación de los predictores
  • Valor aportado por los predictores, coeficientes de Shappley
  • Algoritmos transparentes vs algoritmos opacos

Décimo primera parte:

Problemas de convergencia y estabilidad

  • Problemas de optimización y convergencia
  • Atractores y zonas de atracción

Instancias de evaluación

Examen final.

Requisitos de aprobación

Mínimo 60 % de respuestas correctas.

Equipo Docente

Carlos Greco Instituto Data Science Argentina
Carlos Greco
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