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310825PAEGPIA GESTION DE PROYECTOS CON IA PLANIFICACION,COSTOS Y PRESUPUESTOS, GESTION DE RIESGOS Y PREDICCIONES FINANCIERAS

Docente

Nombre del docente

Fecha de inicio

31 de Agosto

Horarios

SABADOS : 06 : 00 .P.M. A 08 : 00 .P.M. DOMINGOS : 06 : 00 .P.M. A 08 : 00 .P.M.

Fecha de finalizacion

28 de Diciembre

¿Qué aprenderás en este curso?

Publico objetivo

Resultados esperados

  • Fundamentos y Ciclo de Vida de un Proyecto
  • Metodologías de Gestión de Proyectos: Tradicionales vs. Ágiles
  • Herramientas Prácticas y Planificación con Software

PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA DE PROYECTOS CON MS PROJECT

  • Fundamentos y Configuración Inicial
  • Gestión de Tareas, Dependencias y Cronograma
  • Asignación Eficiente de Recursos

PLANIFICACIÓN Y CONTROL AVANZADO CON PRIMAVERA P6 Y MODELOS PREDICTIVOS

  • Configuración Avanzada del Entorno de Proyecto
  • Programación Detallada y Gestión de Dependencias
  • Gestión Integral de Recursos
  • Análisis del Camino Crítico y Evaluación del Riesgo
  • Evaluación de sensibilidad del cronograma ante cambios y retrasos.
  • Fundamentos y Estimación de Costos en Proyectos
  • Control Presupuestal y Análisis del Desempeño con Valor Ganado (EVM)
  • Visualización y Reportes Financieros en Excel
  • Preparación y transformación de datos de costos con Power Query
  • Modelado de datos financieros con power Pivot y Dax
  • Análisis y visualización interactiva con Power Bi
  • Fundamentos de Gestión de Riesgos y Configuración en Crystal Ball
  • Simulación de Monte Carlo para Proyectos de Inversión
  • Análisis de Sensibilidad y Priorización de Respuestas
  • Identificación y Clasificación de Riesgos con Machine Learning
  • Predicción de Probabilidad de Ocurrencia y Simulación de Impacto
  • Automatización de Reportes y Tablero de Decisión de Riesgos
  • Fundamentos y Modelado de Viabilidad Financiera con Excel
  • Analisis Finacieros y Predicciones con Python
  • Analisis Finacieros Avanzado y Modelado Predictivo en R Studio
  • Introducción a los indicadores de productividad en proyectos
  • Definición y diseño de kpis con enfoque en ia
  • Medición de productividad en excel y power bi
  • Inteligencia artificial para predicción del desempeño
  • Benchmarking y optimización continua
  • Integración y automatización de indicadores
  • Cierre y aplicación empresarial
  • Introducción breve a la IA generativa aplicada a proyectos
  • Aplicaciones con ChatGPT (OpenAI)
  • Aplicaciones con Microsoft Copilot (Word, Excel, Teams)
  • Taller práctico  
  • Fundamentos y Ciclo de Vida de un Proyecto
  • Metodologías de Gestión de Proyectos: Tradicionales vs. Ágiles
  • Herramientas Prácticas y Planificación con Software

PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA DE PROYECTOS CON MS PROJECT

  • Fundamentos y Configuración Inicial
  • Gestión de Tareas, Dependencias y Cronograma
  • Asignación Eficiente de Recursos

PLANIFICACIÓN Y CONTROL AVANZADO CON PRIMAVERA P6 Y MODELOS PREDICTIVOS

  • Configuración Avanzada del Entorno de Proyecto
  • Programación Detallada y Gestión de Dependencias
  • Gestión Integral de Recursos
  • Análisis del Camino Crítico y Evaluación del Riesgo
  • Evaluación de sensibilidad del cronograma ante cambios y retrasos.
  • Fundamentos y Estimación de Costos en Proyectos
  • Control Presupuestal y Análisis del Desempeño con Valor Ganado (EVM)
  • Visualización y Reportes Financieros en Excel
  • Preparación y transformación de datos de costos con Power Query
  • Modelado de datos financieros con power Pivot y Dax
  • Análisis y visualización interactiva con Power Bi
  • Fundamentos de Gestión de Riesgos y Configuración en Crystal Ball
  • Simulación de Monte Carlo para Proyectos de Inversión
  • Análisis de Sensibilidad y Priorización de Respuestas
  • Identificación y Clasificación de Riesgos con Machine Learning
  • Predicción de Probabilidad de Ocurrencia y Simulación de Impacto
  • Automatización de Reportes y Tablero de Decisión de Riesgos
  • Fundamentos y Modelado de Viabilidad Financiera con Excel
  • Analisis Finacieros y Predicciones con Python
  • Analisis Finacieros Avanzado y Modelado Predictivo en R Studio
  • Introducción a los indicadores de productividad en proyectos
  • Definición y diseño de kpis con enfoque en ia
  • Medición de productividad en excel y power bi
  • Inteligencia artificial para predicción del desempeño
  • Benchmarking y optimización continua
  • Integración y automatización de indicadores
  • Cierre y aplicación empresarial
  • Introducción breve a la IA generativa aplicada a proyectos
  • Aplicaciones con ChatGPT (OpenAI)
  • Aplicaciones con Microsoft Copilot (Word, Excel, Teams)
  • Taller práctico  
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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