TABLA DE CONTENIDO. Resumen Introducción Entorno relevante asociado al proyecto Contexto de la Industria...

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "TABLA DE CONTENIDO. Resumen Introducción Entorno relevante asociado al proyecto Contexto de la Industria..."

Transcripción

1 TABLA DE CONTENIDO Resumen Introducción Entorno relevante asociado al proyecto Contexto de la Industria Mercado de metales en el mundo Industria Minera en Chile Contexto de la organización Komatsu Cummins Chile Ltda Distribuidora Cummins Chile S.A Planteamiento del proyecto Introducción El Problema Objetivos Objetivo general Objetivos específicos Producto Alcances Decisiones de negocio Marco teórico conceptual Revisión de la literatura Predicción en motores diésel Proceso KDD, data mining y sus implicaciones Metodología del proyecto... 43

2 4.3 Mantenimiento Definición de mantenimiento Propósito del mantenimiento Objetivo del mantenimiento Qué ocurre cuando se interrumpe un proceso? Gestión del mantenimiento Tipos de mantenimiento Ventajas y desventajas Knowledge Discovery in Databases (KDD) Regresión Logística Objetivos Regresión logística Modelo Logit Árbol de decisión Prueba de Chi-cuadrado (!") (Monge & Pérez, 2002) CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection) Support Vector Machine Comparación de modelos Métricas de evaluación Función de costos Planteamiento estratégico Visión Misión Modelo delta Efectividad operacional

3 5.4 Mapa estratégico Mining Group Modelo de negocio Arquitectura de macroprocesos Modelamiento del Rediseño Macro 1: Cadena de valor Gestión de servicios de mantención y entrega equipos reparados Lógica solución propuesta Modelos de motores Faenas mineras Frecuencia de fallas Metodología Fuentes de datos Situación Actual Lógica implementación Descripción lógicas requeridas Arquitectura de Sistemas Diagrama de paquetes Casos de uso Diagramas de sistemas y de clases Diagrama de secuencia de sistema Diagrama de secuencia de sistema extendido Diagrama de clases Base de datos Diagrama de despliegue

4 8 Gestión del cambio Contexto de la empresa Creación de sentido y narrativas Factores críticos de éxito Aspectos a conservar Gestión de poder Prueba de concepto Consideraciones particulares de la evaluación Faenas objetivos Faena a estudiar Sistema a estudiar Muestra y variables a analizar Evaluación de resultados Datos Definición descarga de información Definición Target Creación Base de datos Análisis exploratorio de la base de datos Calidad de información agrupada: Árbol de decisión (CHAID Exhaustivo) Regresión Logística Support Vector Machines Kernel Lineal Kernel Radial

5 9.5.3 Kernel Sigmoideal Comparación de modelos Análisis de resultados Validación de modelo predictivo Faena y sistema analizado Evaluación de resultados y modelo matemático Evaluación Económica Inversiones Beneficios Costos Gastos Depreciación Otras consideraciones Horizonte de evaluación Impuestos Tasa de descuento Construcción Flujo de Caja Análisis de sensibilidad Generalización de la experiencia Introducción Aplicación del framework Construcción del framework Aplicación generalización en otros dominios Conclusiones

6 12.1 Planteamiento estratégico Arquitectura de macroprocesos Prueba de concepto Evaluación económica Conclusión general Bibliografía Anexos BPMN Determinar motores para mantenimiento BPMN Determinación de equipos Mantenimiento Predictivo BPMN Controlar Mantenimiento BPMN Determinar motores para mantenimiento (actual) Selección campos a considerar en base de datos Análisis gráfico información (Frecuencia valores) SPSS Statistics input: Árbol de decisión CHAID Exhaustivo SPSS Statistics output: Árbol de decisión CHAID Exhaustivo SPSS Statistics input: Regresión Logística SPSS Statistics output: Regresión Logistica The R Project for Statistical Computing SVM Kernel Lineal The R Project for Statistical Computing SVM Kernel Radial The R Project for Statistical Computing SVM Kernel Sigmoide Narrativa casos de uso: Interacción sistema e Ingeniero Planificación Narrativa casos de uso: Sistema de control

7 INDICE DE GRÁFICOS Gráfico 2.1: Consumo mundial cobre Gráfico 2.2: Crecimiento Anual Producción Mundial Cobre Gráfico 2.3: Incremento Producción Mundial Cobre Gráfico 2.4: Contexto Mundial Minería Chilena Gráfico 2.5: Ventas históricas participantes de mercado minería Gráfico 2.6: Participación de mercado, periodo Gráfico 2.7: Participación de mercado histórico principales actores Gráfico 3.1: Frecuencia fallas motores Gráfico 6.1: Frecuencia fallas motores QSK60 QSK Gráfico 9.1: Tiempo vs Frecuencia de falla por faena Gráfico 9.2: Tiempo vs Frecuencia de falla por sistema INDICE DE FIGURAS Figura 2.1: Empresas Holding Komatsu Cummins Chile Ltda Figura 4.1: Metodología Ingeniería Negocios Figura 4.2: Evolución técnicas de mantenimiento Figura 4.3: Aspectos a considerar en interrupción de un proceso Figura 4.4: Relación Tipos de mantenimiento con RCM Figura 4.5: Proceso KDD Figura 4.6: Gráfico de datos clasificados en 2 segmentos Figura 4.7: Transformación no lineal Figura 4.8: Hiperplanos candidatos para datos graficados Figura 4.9: Hiperplano de máximo margen Figura 4.10: Margen blando Figura 5.1: Modelo Delta aplicado a Unidades de negocio

8 Figura 5.2: Mapa estratégico área minería Figura 5.3: Modelo de negocios Mining Group Figura 6.1: Arquitectura de macroprocesos Mining Group Figura 6.2: Primer nivel macro Figura 6.3: Apertura Gestión de servicios mantención y entrega equipos Figura 6.4: Planificación y control de mantenimiento a equipos mineros Figura 6.5: Planificar Mantenimiento Figura 6.6: Despliegue interfaz de usuario Figura 7.1: Diagrama de paquetes Figura 7.2: Interacción sistema e Ingeniero Planificación Figura 7.3: Sistema de Control Figura 7.4: Actualización y revisión de información Figura 7.5: Selección tipo de análisis Figura 7.6: Revisión y descarga de resultados Figura 7.7: Dirección web Figura 7.8: Inicio Specto Figura 7.9: Actualización base de datos Figura 7.10: Actualización base de datos (resumen) Figura 7.11: Selección algoritmo data Mining Figura 7.12: Resumen Resultados Figura 7.13: Procesar más información Figura 7.14: Estimación demanda equipos Figura 7.15: Revisión y determinación de equipos críticos Figura 7.16: Generación de alarmas Figura 7.17: Actualización y revisión de información Figura 7.18: Selección tipo de análisis Figura 7.19: Revisión y descarga de resultados Figura 7.20: Estimación demanda equipos Figura 7.21: Revisión y determinación equipos críticos

9 Figura 7.22: Generación de alarmas Figura 7.23: Diagrama de clases Figura 7.24: Relación Entity del sistema Figura 7.25: Diagrama de despliegue Figura 8.1: Actores relevantes implementación proyecto Figura 9.1: Ejemplo planilla descarga información Figura 9.2: Variables sistema Specto Figura 11.1: Diagrama de clases de control Figura 11.2: Diagrama Entity Figura 14.1: Proceso Determinar motores para mantenimiento Figura 14.2: Proceso determinación de equipos Mantenimiento Predictivo Figura 14.3: Proceso Controlar mantenimiento Figura 14.4: Proceso determinar motores para mantenimiento (actual) INDICE DE TABLAS Tabla 2.1: Ranking Top 20 Precios del Cobre Tabla 4.1: Elementos de una matriz de confusión Tabla 9.1: Planilla maestra información falla de equipos Tabla 9.2: Balance muestra base entrenamiento Tabla 9.3: Balance base de datos entrenamiento Tabla 9.4: Tabla Variables independientes Tabla 9.5: Matriz de confusión Árbol de decisión CHAID Exhaustivo Tabla 9.6: Modelo Regresión Logística Tabla 9.7: Matriz de confusión Regresión Logística Tabla 9.8: Matriz de confusión Kernel Lineal Tabla 9.9: Matriz de Confusión Kernel Radial Tabla 9.10: Matriz de Confusión Kernel Sigmoideal Tabla 9.11: Comparación Modelos de Predicción Métricas Tabla 9.12: Resultados función de costo

10 Tabla 10.1: Impuesto utilidades para empresas con fines de lucro Tabla 10.2: Flujo de caja para proyecto MBE Tabla 14.1: Selección de variables a considerar para análisis INDICE DE ILUSTRACIONES Ilustración 6.1: Seudocódigo Filtro_data Ilustración 6.2: Seudocódigo función Recepción y almacenaje data Ilustración 6.3: Seudocódigo Envío estado de actualización información Ilustración 6.4: Seudocódigo Entrega información software estadístico Ilustración 6.5: Seudocódigo Despliegue de resultados

TABLA DE CONTENIDO. POSICIONAMIENTO ESTRATÉGICO DE LA ORGANIZACIÓN Clientes, usuarios y beneficiarios... 23

TABLA DE CONTENIDO. POSICIONAMIENTO ESTRATÉGICO DE LA ORGANIZACIÓN Clientes, usuarios y beneficiarios... 23 TABLA DE CONTENIDO TABLA DE CONTENIDO... 5 INDICE DE ILUSTRACIONES... 11 INDICE DE TABLAS... 14 INTRODUCCIÓN... 17 Contexto del sistema de justicia criminal... 18 Contexto de la organización... 21 Análisis

Más detalles

Resumen... i. Agradecimientos... ii. ÍNDICE DE FIGURAS... vi. ÍNDICE DE TABLAS... viii ANTECEDENTES GENERALES... 12

Resumen... i. Agradecimientos... ii. ÍNDICE DE FIGURAS... vi. ÍNDICE DE TABLAS... viii ANTECEDENTES GENERALES... 12 TABLA DE CONTENIDO Resumen... i Agradecimientos... ii ÍNDICE DE FIGURAS... vi ÍNDICE DE TABLAS... viii ANTECEDENTES GENERALES... 12 CAPITULO PLANTEAMIENTO ORGANIZACIONAL... 14 1. Contexto de la Industria...

Más detalles

Capítulo 1 Introducción...1 Capítulo 2 Aprendizaje Automático 10 Capítulo 3 Riesgo Crediticio y Loss Given Default 18

Capítulo 1 Introducción...1 Capítulo 2 Aprendizaje Automático 10 Capítulo 3 Riesgo Crediticio y Loss Given Default 18 INDICE DE CONTENIDOS Capítulo 1 Introducción...1 1.1 Contextualización... 2 1.2 Problemática... 4 1.3 Objetivos... 5 1.3.1 Objetivo general... 5 1.3.2 Objetivos específicos... 5 1.4 Alcance del trabajo...

Más detalles

BIG DATA SCIENCE & ANALYTICS

BIG DATA SCIENCE & ANALYTICS BIG DATA SCIENCE & ANALYTICS Enzo Roccasalva Head of Practice: Advanced Analytics & Risk CONOCIENDO A SAS +40 Años de Experiencia +75,000 Instalaciones +140 Países 1 o Empresa privada de software más grande

Más detalles

TABLA DE CONTENIDO. iii

TABLA DE CONTENIDO. iii TABLA DE CONTENIDO 1. INTRODUCCIÓN... 1 2. PLANTEAMIENTO DEL TRABAJO DE TESIS... 2 2.1 Objetivos... 2 2.1.1 Objetivo general... 2 2.1.2 Objetivos específicos... 2 2.1.3 Resultados esperados... 2 2.1.4

Más detalles

APLICACIONES DE MINERA DE DATOS EN ADUANA DE PERU. Luis Azaña Bocanegra

APLICACIONES DE MINERA DE DATOS EN ADUANA DE PERU. Luis Azaña Bocanegra APLICACIONES DE MINERA DE DATOS EN ADUANA DE PERU Luis Azaña Bocanegra TEMARIO CONCEPTOS DEFINICION DE MINERIA DE DATOS USOS DE LA MINERIA DE DATOS TECNICAS DE MINERIA DE DATOS ETAPAS DE UN PROYECTO DE

Más detalles

Modelos de Scoring para Riesgo de Crédito

Modelos de Scoring para Riesgo de Crédito Modelos de Scoring para Riesgo de Crédito Los modelos de scoring de riesgo, dentro del proceso de otorgamiento de crédito, están orientados a anticipar comportamiento futuro. Podemos dividirlos en tres

Más detalles

RESUMEN EJECUTIVO... 2 TABLA DE CONTENIDOS... 4 I ANÁLISIS DE LA INDUSTRIA, COMPETIDORES Y CLIENTES... 8

RESUMEN EJECUTIVO... 2 TABLA DE CONTENIDOS... 4 I ANÁLISIS DE LA INDUSTRIA, COMPETIDORES Y CLIENTES... 8 TABLA DE CONTENIDOS RESUMEN EJECUTIVO... 2 TABLA DE CONTENIDOS... 4 I ANÁLISIS DE LA INDUSTRIA, COMPETIDORES Y CLIENTES... 8 1.1 ANÁLISIS DE LA INDUSTRIA... 8 1.1.1 Identificación de actores claves de

Más detalles

6.3.1 Revisión de Misión y Visión Análisis de correspondencia Organigrama vs Estrategia Brechas respecto a ejecución

6.3.1 Revisión de Misión y Visión Análisis de correspondencia Organigrama vs Estrategia Brechas respecto a ejecución TABLA DE CONTENIDO 1. Introducción...1 2. Objetivos...2 2.1 Objetivo general...2 2.2 Objetivos específicos...2 3. Alcance...2 4. Marco Conceptual...3 5. Análisis de la Situación Inicial del Entorno Externo...5

Más detalles

Método de trabajo. El modelo de producto es el conjunto de conceptos que se pueden utilizar para construir un producto o sistema determinado.

Método de trabajo. El modelo de producto es el conjunto de conceptos que se pueden utilizar para construir un producto o sistema determinado. Método de trabajo Método: Un método define de manera formal el conjunto de conceptos que se deben conocer y las actividades que se deben ejecutar para resolver un problema. Un método está compuesto por

Más detalles

Automatización de la Evaluación del Impacto Social en Proyectos de Inversión Publica

Automatización de la Evaluación del Impacto Social en Proyectos de Inversión Publica Automatización de la Evaluación del Impacto Social en Proyectos de Inversión Publica Ronald René Vergara Pareja 1 Agenda Objetivo de la Investigación. Situación Actual de los Proyectos de Inversión Publica.

Más detalles

I. RESUMEN EJECUTIVO... 1 II. TABLA DE CONTENIDOS... 3 III. INDICE DE TABLAS Y FIGURAS... 7 IV. ANALISIS DE LA INDUSTRIA, COMPETIDORES Y CLIENTES...

I. RESUMEN EJECUTIVO... 1 II. TABLA DE CONTENIDOS... 3 III. INDICE DE TABLAS Y FIGURAS... 7 IV. ANALISIS DE LA INDUSTRIA, COMPETIDORES Y CLIENTES... TABLA DE CONTENIDOS Parte I I. RESUMEN EJECUTIVO... 1 II. TABLA DE CONTENIDOS... 3 III. INDICE DE TABLAS Y FIGURAS... 7 IV. ANALISIS DE LA INDUSTRIA, COMPETIDORES Y CLIENTES... 9 4.1. Análisis de la Industria...

Más detalles

Índice general. Prefacio...5

Índice general. Prefacio...5 Índice general Prefacio...5 Capítulo 1 Introducción...13 1.1 Introducción...13 1.2 Los datos...19 1.3 Etapas en los procesos de big data...20 1.4 Minería de datos...21 1.5 Estructura de un proyecto de

Más detalles

Tabla de contenido 1. Introducción Antecedentes Situación de las enfermedades crónicas La importancia de las

Tabla de contenido 1. Introducción Antecedentes Situación de las enfermedades crónicas La importancia de las Tabla de contenido 1. Introducción... 1 1.1. Antecedentes... 1 1.1.1. Situación de las enfermedades crónicas... 1 1.1.2. La importancia de las tecnologías de la información en el abordaje de las enfermedades

Más detalles

ÍNDICE DE CONTENIDOS

ÍNDICE DE CONTENIDOS ÍNDICE DE CONTENIDOS 1 Introducción... ii 2 Objetivos... iv 2.1 Objetivo General... iv 2.2 Objetivos Específicos... iv 3 Marco Teórico... vi 4 Alternativas de solución tecnológica en energía solar para

Más detalles

PROGRAMA DE CURSO. Código Nombre INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS Nombre en Inglés Introduction to Data Mining Unidades

PROGRAMA DE CURSO. Código Nombre INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS Nombre en Inglés Introduction to Data Mining Unidades PROGRAMA DE CURSO Código Nombre IN 4521 INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS Nombre en Inglés Introduction to Data Mining es Horas Docencia Horas de Trabajo SCT Horas de Cátedra Docentes Auxiliar Personal

Más detalles

Índice de Contenidos.

Índice de Contenidos. Índice de Contenidos. Contenido Resumen Ejecutivo... 3 1. Introducción.... 2 1.1. Lugar de aplicación.... 2 1.2. Definición del problema.... 3 1.2.1. Diagrama causa efecto de las problemáticas del área

Más detalles

7.5.2 Medición de la Experiencia del Cliente Estrategia de Negocio Modelo de Negocio (CANVAS) Análisis Interno...

7.5.2 Medición de la Experiencia del Cliente Estrategia de Negocio Modelo de Negocio (CANVAS) Análisis Interno... TABLA DE CONTENIDO 1 Introducción... 1 2 Planteamiento del tema en estudio.... 2 2.1 Primeros antecedentes.... 2 2.2 Descripción del Mercado... 2 2.3 Descripción del tema en estudio... 4 2.4 Alcance del

Más detalles

Tabla de Contenido. iii

Tabla de Contenido. iii Tabla de Contenido Índice de tablas... iv Índice de ilustraciones... viii 1 Introducción... 1 1.1 Objetivos... 1 1.1.1 Objetivos específicos... 2 1.2 Alcances... 2 1.3 Motivación... 2 2 Antecedentes...

Más detalles

PROPUESTA DE MINOR CIENCIA DE LOS DATOS. DATA SCIENCE Resultados de Aprendizaje del Minor

PROPUESTA DE MINOR CIENCIA DE LOS DATOS. DATA SCIENCE Resultados de Aprendizaje del Minor PROPUESTA DE MINOR Nombre del Minor CIENCIA DE LOS DATOS DATA SCIENCE del Minor Al finalizar el Minor el estudiante logrará: Analizar y representar grandes volúmenes de datos complejos tales como: imágenes,

Más detalles

INTRODUCCIÓN... 1 CAPÍTULO 1 PRESENTACIÓN DE PROBLEMÁTICA Y OBJETIVOS... 2

INTRODUCCIÓN... 1 CAPÍTULO 1 PRESENTACIÓN DE PROBLEMÁTICA Y OBJETIVOS... 2 ÍNDICE DE CONTENIDOS INTRODUCCIÓN... 1 CAPÍTULO 1 PRESENTACIÓN DE PROBLEMÁTICA Y OBJETIVOS.... 2 1.1. Caracterización General de la Empresa... 3 1.1.1. Descripción general de la empresa... 3 1.1.2. Estructura

Más detalles

Complementación y ampliación de la currícula de la Maestría 2017 Maestría en Generación y Análisis de Información Estadística

Complementación y ampliación de la currícula de la Maestría 2017 Maestría en Generación y Análisis de Información Estadística ampliación de la currícula Maestría en Generación y Análisis de Información Estadística Programa abierto de ampliación de la currícula Maestría en Generación y Análisis de Información Estadística La Maestría

Más detalles

ÍNDICE. Introducción... Capítulo 1. Técnicas de minería de datos y herramientas... 1

ÍNDICE. Introducción... Capítulo 1. Técnicas de minería de datos y herramientas... 1 ÍNDICE Introducción... XI Capítulo 1. Técnicas de minería de datos y herramientas... 1 Clasificación de las técnicas de minería de datos y herramientas más comunes... 1 Modelado originado por la teoría

Más detalles

Análisis de Datos con R curso práctico con aplicaciones en ciencia y tecnología

Análisis de Datos con R curso práctico con aplicaciones en ciencia y tecnología curso práctico con aplicaciones en ciencia y tecnología Índice Sobre el curso 3 Descripción del curso Objetivo(s) terminal(es) Modelo del curso 4 Perfil del participante y requisitos de participacion Organiza

Más detalles

ÍNDICE DE CONTENIDOS

ÍNDICE DE CONTENIDOS ÍNDICE DE CONTENIDOS GLOSARIO... 5 INTRODUCCIÓN... 1 CAPÍTULO 1: ESTUDIO DE MERCADO... 2 1. Análisis del mercado... 3 1.1 Análisis de la oferta... 3 1.2 Estadísticas de ventas... 5 1.3 Análisis gama de

Más detalles

CAPÍTULO 1: DEFINICIÓN Y FORMALIZACIÓN DEL PROBLEMA A ESTUDIAR

CAPÍTULO 1: DEFINICIÓN Y FORMALIZACIÓN DEL PROBLEMA A ESTUDIAR ÍNDICE GENERAL Agradecimientos... 11 Resumen... 12 Abstract... 13 Introducción... 14 CAPÍTULO 1: DEFINICIÓN Y FORMALIZACIÓN DEL PROBLEMA A ESTUDIAR 1. CONTEXTUALIZACIÓN DEL LUGAR DE APLICACIÓN... 19 1.1

Más detalles

Minería de Datos. Índice. Raquel M. Crespo García. Julio Villena Román. Definición y conceptos Técnicas y modelos

Minería de Datos. Índice. Raquel M. Crespo García. Julio Villena Román. Definición y conceptos Técnicas y modelos Inteligencia en Redes de Comunicaciones Minería de Datos Raquel M. Crespo García Julio Villena Román {rcrespo, jvillena}@it.uc3m.es Índice Definición y conceptos Técnicas y modelos IRC - JVR, RCG - 1 1

Más detalles

Segmentación de una cartera de clientes usando aprendizaje de máquina

Segmentación de una cartera de clientes usando aprendizaje de máquina Inicio Segmentación de una cartera de clientes usando aprendizaje de máquina Universidad San Ignacio de Loyola I encuentro interdisciplinario de investigación desarrollo y tecnología USIL 2014 Inicio Inicio

Más detalles

EMPRESAS AGRÍCOLAS-GANADERAS

EMPRESAS AGRÍCOLAS-GANADERAS Módulo I DIPLOMATURA EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS AGRÍCOLAS-GANADERAS EL CONTROL DE LA GESTION EN LA EMPRESA AGROPECUARIA Clase 1 CONTABILIDAD: INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES. Contabilidad Agropecuaria:

Más detalles

ÍNDICE CAPÍTULO I ESTUDIO DE MERCADO

ÍNDICE CAPÍTULO I ESTUDIO DE MERCADO ÍNDICE CAPÍTULO I ESTUDIO DE MERCADO 1.1 Objetivos del Estudio de Mercado 1 1.2 Identificación del servicio 2 1.2.1 Clasificación por su uso 2 1.3 Análisis de la Demanda 2 1.3.1 Segmentación de Mercado

Más detalles

Métodos Predictivos en Minería de Datos

Métodos Predictivos en Minería de Datos Métodos Predictivos en Minería de Datos Tutor: El curso será impartido por Dr. Oldemar Rodríguez graduado de la Universidad de París IX y con un postdoctorado en Minería de Datos de la Universidad de Stanford.

Más detalles

Índice de Contenidos ÍNDICE DE CONTENIDOS

Índice de Contenidos ÍNDICE DE CONTENIDOS Índice de Contenidos ÍNDICE DE CONTENIDOS 4 Índice de Contenidos Índice de Contenidos CAPÍTULO 1: ENTORNO DE LAS OPERACIONES... 13 1.1. Descripción de la empresa... 15 1.1.1. Misión... 15 1.3.1. Crecimiento

Más detalles

TABLA DE CONTENIDO CAPÍTULO I: ANTECEDENTES GENERALES Y DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO ANTECEDENTES GENERALES... 2

TABLA DE CONTENIDO CAPÍTULO I: ANTECEDENTES GENERALES Y DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO ANTECEDENTES GENERALES... 2 TABLA DE CONTENIDO CAPÍTULO I: ANTECEDENTES GENERALES Y DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO... 1 1.1. ANTECEDENTES GENERALES... 2 1.1.1. LA MINERÍA EN CHILE... 2 1.1.2. EL MERCADO DE SERVICIOS EN EL PROCESO DE PRODUCCIÓN

Más detalles

Minería de Datos, Análisis Predictivo con Microsoft Analysis Services y PowerPivot Excel (Data Mining, Predictive Analytics with Microsoft Analysis Services and Excel PowerPivot) Duración: 24 horas Código:

Más detalles

ÍNDICE DE CONTENIDOS

ÍNDICE DE CONTENIDOS ÍNDICE DE CONTENIDOS GLOSARIO... 1 INTRODUCCIÓN... 3 1. Planta productora de bins, pallets, cajas y bandejas para la agroindustria... 5 1.1. Objetivo de la Empresa de manufactura... 5 1.2. Cadena de valor...

Más detalles

Minería de datos. Unidad 2. El proceso KDD Evaluación, difusión y uso. M en I Sara Vera Noguez

Minería de datos. Unidad 2. El proceso KDD Evaluación, difusión y uso. M en I Sara Vera Noguez Minería de datos Unidad 2. El proceso KDD Evaluación, difusión y uso M en I Sara Vera Noguez El proceso KDD Hernández, 2008 p.20 La parte iterativa Una vez obtenido el modelo se debe evaluar Si satisface

Más detalles

Programa Educativo (PE): Ingeniería en Ciencias de la Computación. Área: Tecnología. Programa de Asignatura: Minería de Datos.

Programa Educativo (PE): Ingeniería en Ciencias de la Computación. Área: Tecnología. Programa de Asignatura: Minería de Datos. Programa Educativo (PE): Ingeniería en Ciencias de la Computación Área: Tecnología Programa de Asignatura: Minería de Datos Código: CCOM-606 Créditos: 5 Fecha: Julio de 2009 1 1. DATOS GENERALES Nivel

Más detalles

1.-DATOS DE LA ASIGNATURA

1.-DATOS DE LA ASIGNATURA 1.-DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Minería de Datos Carrera: Ingeniería en Sistemas Computacionales Clave de la asignatura: ADM-0701 Horas teoría-horas práctica-créditos: 3-2-8 2.-HISTORIA

Más detalles

Predictive Analytics Análisis Avanzado. web

Predictive Analytics Análisis Avanzado. web Predictive Analytics Análisis Avanzado web Presentación No es secreto que en esta era digital, la data que generan tanto las organizaciones como las mismas personas se vuelve abrumadora. Ahora mismo es

Más detalles

ÍNDICE DE CONTENIDOS

ÍNDICE DE CONTENIDOS ÍNDICE DE CONTENIDOS DEDICATORIA... 2 AGRADECIMIENTOS:... 3 1 DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA... 14 1.1 ORGANIGRAMA... 14 1.2 ESTRATEGIA DE LA EMPRESA SURFRUT LTDA... 15 1.3 VISIÓN... 15 1.4 MISIÓN... 15 1.5

Más detalles

ÍNDICE DE CONTENIDOS INTRODUCCIÓN... 1 CAPÍTULO 1 : ESTUDIO DEL ENTORNO... 2

ÍNDICE DE CONTENIDOS INTRODUCCIÓN... 1 CAPÍTULO 1 : ESTUDIO DEL ENTORNO... 2 ÍNDICE DE CONTENIDOS INTRODUCCIÓN... 1 CAPÍTULO 1 : ESTUDIO DEL ENTORNO... 2 1. Entorno de las Operaciones....3 1.1. Descripción de la Empresa....3 1.1.1. Misión....3 1.1.2. Visión....3 1.1.3. Estructura

Más detalles

Inteligencia Artificial: Su uso para la investigación

Inteligencia Artificial: Su uso para la investigación Inteligencia Artificial: Su uso para la investigación Dra. Helena Montserrat Gómez Adorno Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas helena.adorno@iimas.unam.mx 1 Introducción

Más detalles

TÓPICOS SELECTOS DE OTROS CURSOS

TÓPICOS SELECTOS DE OTROS CURSOS UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA Clave: 08MSU007H Clave: 08USU4053W FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DEL CURSO: TÓPICOS SELECTOS DE OTROS CURSOS DES: Ingeniería Ingeniería en Sistemas Programa(s) Educativo(s):

Más detalles

Determinación de recursos humanos necesarios para la mantención de equipos mineros

Determinación de recursos humanos necesarios para la mantención de equipos mineros 2 Determinación de recursos humanos necesarios para la mantención de equipos mineros Mina Rajo Andina 244 Presentación de Resultados Finales Primer desayuno de clientes DICTUC 12 de julio de 2013 3 SIMULA

Más detalles

ÍNDICE DE CONTENIDOS

ÍNDICE DE CONTENIDOS ÍNDICE DE CONTENIDOS Glosario... 1 Introducción... 3 1. Capítulo 1: Estudio de Mercado... 4 1.1. Gama de productos del sistema de operaciones de producción de Bicicletas... 5 1.2. Nivel de actividad del

Más detalles

TABLA DE EQUIVALENCIAS DE ASIGNATURAS PLAN DE ESTUDIOS PROPUESTO PLAN DE ESTUDIOS

TABLA DE EQUIVALENCIAS DE ASIGNATURAS PLAN DE ESTUDIOS PROPUESTO PLAN DE ESTUDIOS 6500 FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA CARRERA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS TABLA DE EQUIVALENCIAS DE ASIGNATURAS PLAN DE ESTUDIOS PROPUESTO 2018-1 PLAN DE ESTUDIOS 2017-1 PRIMER NIVEL 5111 6506 LENGUAJE

Más detalles

Detalle de contenidos Formación Básica

Detalle de contenidos Formación Básica Detalle de contenidos Formación Básica Servicios Ítems Contenidos Formación Básica info@onemind-datascience.com Descripción del Software R y a la interfaz gráfica RStudio Descarga, instalación y mantenimiento

Más detalles

Introducción a la Estadística Aplicada en la Química

Introducción a la Estadística Aplicada en la Química Detalle de los Cursos de Postgrado y Especialización en Estadística propuestos para 2015 1/5 Introducción a la Estadística Aplicada en la Química FECHAS: 20/04 al 24/04 de 2015 HORARIO: Diario de 10:00

Más detalles

MODELOS PREDICTIVOS PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA Y GESTIÓN DE ACCIDENTES LABORALES Susana Blanco, Walter Rudolph

MODELOS PREDICTIVOS PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA Y GESTIÓN DE ACCIDENTES LABORALES Susana Blanco, Walter Rudolph MODELOS PREDICTIVOS PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA Y GESTIÓN DE ACCIDENTES LABORALES Susana Blanco, Walter Rudolph 25 de Noviembre de 2014 AGENDA Contexto Marco Conceptual Metodología Metodología aplicada

Más detalles

Herramientas para la gestión de procesos

Herramientas para la gestión de procesos Herramientas para la gestión de procesos 1 / 6 Herramientas para la gestión de procesos Detalle del Curso Fecha inicio y término: 25 Octubre, 2018 al 22 Noviembre, 2018 Modalidad: Online Tipo: Curso Valor

Más detalles

PLAN DE ESTUDIOS

PLAN DE ESTUDIOS ESCUELA UNIVERSITARIA DE INGENIERÍA FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL CARRERA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS 6500 PLAN DE ESTUDIOS 2017-1 PRIMER NIVEL 5111 6506 LENGUAJE Y COMUNICACIÓN I ---------------- 5

Más detalles

INDICE Parte Uno Técnicas Básicas de Evaluación de Proyectos de Capital 1. Introducción y Conceptos de Costos 2. Cálculos que implica interés

INDICE Parte Uno Técnicas Básicas de Evaluación de Proyectos de Capital 1. Introducción y Conceptos de Costos 2. Cálculos que implica interés INDICE Prefacio XIX Parte Uno Técnicas Básicas de Evaluación de Proyectos de Capital 1. Introducción y Conceptos de Costos 1 1.1. Reconocimiento de una oportunidad o problema 1 1.2. Análisis de sistemas

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL JOSE FAUSTINO SANCHEZ CARRION ESCUELA DE POSGRADO

UNIVERSIDAD NACIONAL JOSE FAUSTINO SANCHEZ CARRION ESCUELA DE POSGRADO MAESTRIA EN INGENIERIA INDUSTRIAL PERFIL DE COMPETENCIA DEL EGRESADO(A) DE MAESTRIA EN INGENIERIA INDUSTRIAL: 1. Explica y desarrolla la capacidad para el análisis, diseño, simulación y optimización de

Más detalles

Diplomado en Estadística e Investigación Científica

Diplomado en Estadística e Investigación Científica Sociedad Hispana de Investigadores Científicos Diplomado en Estadística e Investigación Científica Introducción Durante mucho tiempo se consideró a la investigación científica como una actividad de unos

Más detalles

ÍNDICE DE CONTENIDOS

ÍNDICE DE CONTENIDOS ÍNDICE DE CONTENIDOS CAPÍTULO 1. ESTUDIO DE MERCADO... 13 1. Antecedentes Generales... 14 1.1. Gama de Servicios en el Mercado... 15 1.1.1. Servicio de Ventas... 15 1.1.2. Servicios de Reparación y Mantención...

Más detalles

CAPITULO 1 Introducción Acerca de la compañía Ubicación de instalaciones Área cordillera Área puerto...

CAPITULO 1 Introducción Acerca de la compañía Ubicación de instalaciones Área cordillera Área puerto... TABLA DE CONTENIDO CAPITULO 1 Introducción... 1 1.1 Acerca de la compañía... 1 1.2 Ubicación de instalaciones... 3 1.2.1 Área cordillera... 3 1.2.2 Área puerto... 3 1.3 Visión y valores... 4 1.4 Presidencia

Más detalles

Métodos Descriptivos en Minería de Datos

Métodos Descriptivos en Minería de Datos Métodos Descriptivos en Minería de Datos Descripción: En este curso se presentarán los principales conceptos y métodos en Minería de Datos. El énfasis principal del curso será examinar dichos métodos desde

Más detalles

DIPLOMADO EN DATA MINING

DIPLOMADO EN DATA MINING DIPLOMADO EN DATA MINING DIPLOMADO EN DATA MINING Los datos que tienen relevancia para las decisiones de gestión, se están acumulando a un ritmo increíble, debido a una serie de avances tecnológicos. La

Más detalles

Programa Educativo (PE): Licenciatura en Ciencias de la Computación. Área: Tecnología. Programa de Asignatura: Minería de Datos.

Programa Educativo (PE): Licenciatura en Ciencias de la Computación. Área: Tecnología. Programa de Asignatura: Minería de Datos. Programa Educativo (PE): Licenciatura en Ciencias de la Computación Área: Tecnología Programa de Asignatura: Minería de Datos Código: CCOM-606 Créditos: 5 Fecha: Julio de 2009 1 1. DATOS GENERALES Nivel

Más detalles

Proyectos: Formulación y evaluación

Proyectos: Formulación y evaluación Pág. N. 1 Proyectos: Formulación y evaluación Familia: Editorial: Autor: Ingeniería Macro Luis Angulo Aguirre ISBN: 978-612-304-335-3 N. de páginas: 440 Edición: 1. a 2016 Medida: 17.5 x 24.8 Colores:

Más detalles

Curso: R for Data Mining. Análisis de datos, segmentación y técnicas de predicción con R

Curso: R for Data Mining. Análisis de datos, segmentación y técnicas de predicción con R 1 Curso: R for Data Mining Análisis de datos, segmentación y técnicas de predicción con R 2 Presentación R es el lenguaje de programación estadístico por excelencia. Se destaca por que es una las herramientas

Más detalles

FUNDAMENTOS Y APLICACIONES DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

FUNDAMENTOS Y APLICACIONES DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO FUNDAMENTOS Y APLICACIONES DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Año 2016 Carrera/ Plan: Licenciatura en Informática Plan 2015 Licenciatura en Sistemas Plan 2015 Licenciatura en Informática Plan 2003-07/Plan 2012

Más detalles

Plan de Negocio para la implementación de una Empresa Consultora de Servicios de Simulación de Procesos en el Perú

Plan de Negocio para la implementación de una Empresa Consultora de Servicios de Simulación de Procesos en el Perú Plan de Negocio para la implementación de una Empresa Consultora de Servicios de Simulación de Procesos en el Perú Tesis presentada a satisfacción de los requerimientos para optar el grado de Magíster

Más detalles

Maptek Evolution. Software de Planificación Marcelo Arancibia Vicepresidente Senior Maptek SA

Maptek Evolution. Software de Planificación Marcelo Arancibia Vicepresidente Senior Maptek SA Rompiendo el paradigma de la productividad en Reservas. Maptek Evolution. Software de Planificación Marcelo Arancibia Vicepresidente Senior Maptek SA marcelo@maptek.cl Recursos y Reservas Recursos y Reservas

Más detalles

Rompiendo el Paradigma de la Productividad en Planificación Estratégica

Rompiendo el Paradigma de la Productividad en Planificación Estratégica Rompiendo el Paradigma de la Productividad en Planificación Estratégica Fabián Toro G. Maptek Sudamérica www.maptek Introducción Planteamiento del problema Solución propuesta Conclusiones Definición del

Más detalles

Aumento en disponibilidad y confiabilidad de equipos: Nuevos lubricantes para motores de combustión interna.

Aumento en disponibilidad y confiabilidad de equipos: Nuevos lubricantes para motores de combustión interna. Aumento en disponibilidad y confiabilidad de equipos: Nuevos lubricantes para motores de combustión interna. De qué vamos a hablar? Las ventajas del lubricante sintético Mobil Delvac 1 sobre los lubricantes

Más detalles

METRICA VERSION MÉTRICA versión 3. Metodología de Planificación, Desarrollo y Mantenimiento de Sistemas de Información

METRICA VERSION MÉTRICA versión 3. Metodología de Planificación, Desarrollo y Mantenimiento de Sistemas de Información 9.000 MÉTRICA versión 3 Metodología de Planificación, Desarrollo y Mantenimiento de Sistemas de Información 9.010 Enero 2000 borrador de metodología MÉTRICA v. 3 Ofrece a las organizaciones un instrumento

Más detalles

ORGANIZACIÓN DOCENTE del curso

ORGANIZACIÓN DOCENTE del curso ORGANIZACIÓN DOCENTE del curso 2009-10 1. DATOS GENERALES DE LA ASIGNATURA NOMBRE Ingeniería del Software I PÁGINA WEB www.ctr.unican.es/asignaturas/is1 CÓDIGO DEPARTAMENTO Matemáticas, Estadística y Computación

Más detalles

Sistemas de Información Multiprocesos

Sistemas de Información Multiprocesos Sistemas de Información Multiprocesos Sistemas de Información Administrativos Departamento de Ingeniería Industrial Universidad de Chile derechos reservados Modelo de S.A. s El SA es el punto de partida

Más detalles

PROGRAMA DE CURSO. Código Nombre ESTADISTICA PARA ECONOMIA Y GESTION Nombre en Inglés STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS Unidades

PROGRAMA DE CURSO. Código Nombre ESTADISTICA PARA ECONOMIA Y GESTION Nombre en Inglés STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS Unidades PROGRAMA DE CURSO Código Nombre IN 3401 ESTADISTICA PARA ECONOMIA Y GESTION Nombre en Inglés STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS es Horas Docencia Horas de Trabajo SCT Horas de Cátedra Docentes Auxiliar

Más detalles

MATERIA DE SIMULACION

MATERIA DE SIMULACION 1. NOMBRE DEL PROYECTO: Pelotas Rebotando Fecha de elaboración: 22/11/17 Versión: 1.0 Grupo: 9F2A Proyecto: Individual Grupal Nombre del equipo: Morozumi Participantes 1. Castillo Morozumi Hector_ Caracterización

Más detalles

Estadística Computacional

Estadística Computacional Estadística Computacional Profesor : Héctor Allende O. Departamento de Informática Universidad Técnica Federico Santa María Estructura del Curso 1.- Introducción. 2.- Análisis Exploratorio de Datos. 3.-

Más detalles

Aprendizaje Supervisado Máquinas Vectoriales de Soporte

Aprendizaje Supervisado Máquinas Vectoriales de Soporte Aprendizaje Supervisado Máquinas Vectoriales de Soporte Tipos de Variables 10 10 Modelo general de los métodos de Clasificación Id Reembolso Estado Civil Ingresos Anuales 1 Sí Soltero 125K No 2 No Casado

Más detalles

3.4 MODELADO DEL SISTEMA

3.4 MODELADO DEL SISTEMA 3.4 MODELADO DEL SISTEMA El modelado del sistema permite al analista crear una jerarquía en detalle. El modelo de análisis es un puente entre la descripción del sistema y el modelo de diseño. Descripción

Más detalles

LOGÍSTICA Capítulo 1: Introducción. Profesor: Juan Pérez R.

LOGÍSTICA Capítulo 1: Introducción. Profesor: Juan Pérez R. LOGÍSTICA Capítulo 1: Introducción Profesor: Juan Pérez R. Agenda 1. Qué es logística? 2. Motivación 3. La Red Logística y sus Complejidades 4. Casos 5. El Curso Agenda 1. Qué es logística? 2. Motivación

Más detalles

La aplicación de la estadística a la consultoría Financiera

La aplicación de la estadística a la consultoría Financiera Management Solutions 2016. Todos los derechos reservados La aplicación de la estadística a la consultoría Financiera I Jornada de Orientación Profesional del MTE Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales,

Más detalles

PROGRAMA DE CURSO. Código Nombre ESTADISTICA PARA ECONOMIA Y GESTION Nombre en Inglés STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS Unidades

PROGRAMA DE CURSO. Código Nombre ESTADISTICA PARA ECONOMIA Y GESTION Nombre en Inglés STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS Unidades PROGRAMA DE CURSO Código Nombre IN 3401 ESTADISTICA PARA ECONOMIA Y GESTION Nombre en Inglés STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS es Horas Docencia Horas de Trabajo SCT Horas de Cátedra Docentes Auxiliar

Más detalles

TÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO EN PROCESOS ALIMENTARIOS

TÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO EN PROCESOS ALIMENTARIOS TÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO EN PROCESOS ALIMENTARIOS HOJA DE ASIGNATURA CON DESGLOSE DE UNIDADES TEMÁTICAS 1. Nombre de la asignatura Estadística para el control de procesos 2. Competencias a la que

Más detalles

Curso Aseguramiento de la Calidad De los Procesos y Productos de Software

Curso Aseguramiento de la Calidad De los Procesos y Productos de Software Curso Aseguramiento de la Calidad De los Procesos y Productos de Software Objetivos Este curso tiene por finalidad el aseguramiento de la calidad que pueden afectar al software, identificar las diferentes

Más detalles

Índice de contenido. Introducción

Índice de contenido. Introducción Índice de contenido 1. Introducción... 7 2. Objetivos... 8 2.1 Objetivos Generales... 8 2.2 Objetivos Específicos... 8 3. Marco Teórico... 9 4. Definición de la Situación Tecnológica y el Contexto Asociado...

Más detalles

Estadistica II. Carrera: INB Diseñar e implantar sistemas y procedimientos para la toma de decisiones.

Estadistica II. Carrera: INB Diseñar e implantar sistemas y procedimientos para la toma de decisiones. 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Estadistica II Ingeniería Industrial INB-9329 4-0-8 2.- UBICACIÓN DE LA ASIGNATURA

Más detalles

SPSS, R y Excel. Modelos de Credit Scoring. Quants Group SAC. Formación Profesional. Una guía práctica y completa de modelos

SPSS, R y Excel. Modelos de Credit Scoring. Quants Group SAC. Formación Profesional. Una guía práctica y completa de modelos Quants Group SAC Formación Profesional SPSS, R y Excel Modelos de Credit Scoring Una guía práctica y completa de modelos Curso Online en Vivo Fechas: En cualquier momento del año 2017 Duración: 30 horas,

Más detalles

TERRITORIAL QUINDÍO - RISARALDA Proyección Institucional. Reciba un cordial saludo y bienvenida a este evento de Capacitación

TERRITORIAL QUINDÍO - RISARALDA Proyección Institucional. Reciba un cordial saludo y bienvenida a este evento de Capacitación TERRITORIAL QUINDÍO - RISARALDA Proyección Institucional Reciba un cordial saludo y bienvenida a este evento de Capacitación GESTION DE PROYECTOS DE INVERSION PUBLICA Docente capacitador: Lida Patricia

Más detalles

Data Mining Introduction Convierte Datos en Conocimiento y Aplicalos al Marketing

Data Mining Introduction Convierte Datos en Conocimiento y Aplicalos al Marketing Data Mining Introduction Convierte Datos en Conocimiento y Aplicalos al Marketing Presentación La generación de conocimiento es el proceso que reditúa las mayores ventajas competitivas en las organizaciones

Más detalles

ÍNDICE DE CONTENIDOS

ÍNDICE DE CONTENIDOS ÍNDICE DE CONTENIDOS INTRODUCCIÓN... 5 CAPÍTULO 1: ESTUDIO DE MERCADO... 7 1 Descripción del servicio... 8 1.1. Clasificación de los parques temáticos... 8 1.1.1. Tema principal del parque... 8 1.1.2.

Más detalles

R for Data Mining Análisis de datos, segmentación y técnicas de predicción con R. web

R for Data Mining Análisis de datos, segmentación y técnicas de predicción con R. web R for Data Mining Análisis de datos, segmentación y técnicas de predicción con R web Presentación R es el lenguaje de programación estadístico por excelencia. Se destaca por que es una las herramientas

Más detalles

Programa de Especialización Para Profesionales

Programa de Especialización Para Profesionales Programa de Especialización Para Profesionales Quienes somos Tecsup es una organización educativa privada de calidad internacional en Ingeniería Aplicada, que forma profesionales en disciplinas para las

Más detalles

Diplomado Ingeniería de Software para Aplicaciones de Negocio

Diplomado Ingeniería de Software para Aplicaciones de Negocio Diplomado Ingeniería de Software para Aplicaciones de Negocio Duración 120 horas Objetivo general: Que los participantes conozcan los conceptos más importantes de la ingeniería de software para construir

Más detalles

Macro para evaluación de modelos con variables de respuesta dicotómicas con fines de priorización.

Macro para evaluación de modelos con variables de respuesta dicotómicas con fines de priorización. Macro para evaluación de modelos con variables de respuesta dicotómicas con fines de priorización. 21-Ago-2014 Introducción Uno de los principales problemas en la construcción de modelos con variables

Más detalles

INDICE DE CONTENIDOS

INDICE DE CONTENIDOS INDICE DE CONTENIDOS INTRODUCCIÓN... 1 OBJETIVO GENERAL... 3 OBJETIVOS ESPECÍFICOS... 3 MARCO TEÓRICO... 4 CAPÍTULO 1: PRESENTACIÓN DE LAS ALTERNATIVAS DE SOLUCIÓN TECNOLOGICA... 6 1.1 Primera alternativa:

Más detalles

R for Business Analytics

R for Business Analytics 1 Curso: R for Business Analytics Introducción al análisis predictivo con R 2 Presentación R es el lenguaje de programación estadístico por excelencia. Se destaca porque es una de las herramientas estadísticas

Más detalles

INDICE Prologo Parte uno El principios básicos de la contabilidad de costos 1 El papel de la contabilidad administrativa y de la contabilidad

INDICE Prologo Parte uno El principios básicos de la contabilidad de costos 1 El papel de la contabilidad administrativa y de la contabilidad INDICE Prologo XIX Parte uno El principios básicos de la contabilidad de costos 1 El papel de la contabilidad administrativa y de la contabilidad 1 financiera Elementos del control administrativo 3 Enfoque

Más detalles

8.2 Presupuestos Proyecto Educacional Proyecto Pub-Restaurant Proyecto Retail

8.2 Presupuestos Proyecto Educacional Proyecto Pub-Restaurant Proyecto Retail Tabla de Contenido 1. INTRODUCCIÓN...1 2. JUSTIFICACIÓN DEL PROYECTO...2 3. OBJETIVOS...4 4. METODOLOGÍA...5 5. ANÁLISIS DE MERCADO...8 5.1 Descripción General de la Industria...8 5.2 Caracterización de

Más detalles

TABLA DE CONTENIDO POSICIONAMIENTO VARIABLES DE DECISIÓN DE MARKETING MARKETING MIX PLAN OPERACIONAL...

TABLA DE CONTENIDO POSICIONAMIENTO VARIABLES DE DECISIÓN DE MARKETING MARKETING MIX PLAN OPERACIONAL... TABLA DE CONTENIDO 1. INTRODUCCIÓN... 9 2. OBJETIVOS... 10 2.1. OBJETIVO GENERAL... 10 2.2. OBJETIVOS ESPEFICICOS... 10 3. METODOLOGÍA... 10 4. ANÁLISIS ESTRATÉGICO... 13 4.1. ANÁLSIS EXTERNO... 13 4.2.

Más detalles

DISEÑO DE LA RED DE FIBRA ÓPTICA METROPOLITANA PARA UNA EMPRESA INTERNET SERVICE PROVIDER (ISP)

DISEÑO DE LA RED DE FIBRA ÓPTICA METROPOLITANA PARA UNA EMPRESA INTERNET SERVICE PROVIDER (ISP) FACULTAD DE INGENIERÍA Carrera de Ingeniería Empresarial y de Sistemas DISEÑO DE LA RED DE FIBRA ÓPTICA METROPOLITANA PARA UNA EMPRESA INTERNET SERVICE PROVIDER (ISP) Tesis para optar el Título Profesional

Más detalles

Análisis de Datos en Física de Partículas

Análisis de Datos en Física de Partículas Análisis de Datos en Física de Partículas Sección de Posgrado Facultad de Ciencias Universidad Nacional de Ingeniería C. Javier Solano jsolano@uni.edu.pe http://compinformatidf.wordpress.com/ Página del

Más detalles

ÍNDICE DE CONTENIDOS

ÍNDICE DE CONTENIDOS ÍNDICE DE CONTENIDOS CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN... 9 1. INTRODUCCIÓN... 10 1.1. LUGAR DE APLICACIÓN... 10 1.2. EL PROBLEMA... 11 1.3. OBJETIVO GENERAL... 13 1.4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS... 13 1.5. RESULTADOS

Más detalles