Seminarios

CYDHEM le ofrece entrenamiento personalizado en las instalaciones de su organización, considerando:

  • Perfil de requerimientos
  • Diseño de contenidos
  • Estudio de casos incluyendo aquellos propios de la organización
  • Solución eficiente en costo y tiempo debido a que los participantes no tienen que desplazarse de su lugar de trabajo
  • Instructor con formación de cuarto nivel y experiencia práctica en el área de entrenamiento

Referencias

Algunas organizaciones que han recibido entrenamiento personalizado por parte de CYDHEM son:

  • Banco Ecuatoriano de la Vivienda         
  • Bolsa de Valores de Quito
  • Credifé Desarrollo Empresarial
  • Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A.
  • Escuela Politécnica Nacional
  • IECE
  • Oleoducto de Crudos Pesados
  • Pontifica Universidad Católica del Ecuador
  • Universidad Católica Boliviana

 

Riesgos en Proyectos de Inversión

Basado en la segunda edición del libro “Riesgos en Proyectos de Inversión” este curso aborda problemas de concepción, modelación, y análisis de riesgos en proyectos de inversión, con soporte de Crystal Ball, el software líder a nivel mundial para aplicaciones que incluyen incertidumbre, variabilidad y riesgos.

Simulación, Pronósticos y Optimización

Este curso de dos días le enseñará los principios de la simulación Monte Carlo, cómo ejecutar un Análisis Tornado, cómo construir modelos de simulación, cómo ejecutar e interpretar los resultados de una simulación y cómo crear reportes personalizados para toma de decisiones.

El segundo día del curso se enfoca en el desarrollo de modelos avanzados de simulación, pronósticos de series temporales y optimización estocástica.

Estadística para Decisiones

    

Este curso de dos días le enseña cómo utilizar principios estadísticos y probabilísticos en la construcción de modelos de decisión.

    

Aplicaciones con Crystal Ball

    

Seminario Ejecutivo de 4 horas que aborda los principales campos de aplicación de Crystal Ball que contribuyen a mejorar drásticamente la calidad de la toma de decisiones a nivel gerencial: modelos de simulación, modelos predictivos y modelos de optimización.

    

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