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Daniel
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Docente Cuantitativo. Domino Física, Matemáticas y Estadística Aplicada. Convierto teoría compleja en soluciones prácticas (OPEX/Análisis de Datos). Foco en Problem-Based Learning con Python/Power BI
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Lugar de las clases
Sobre Daniel
Soy Ingeniero Industrial y Especialista en convertir la teoría cuantitativa en rentabilidad. Mi enfoque no es la enseñanza académica tradicional, sino la aplicación directa de la Matemática, Física y Estadística para resolver problemas de negocio (OPEX, Logística y Manufactura). He liderado proyectos Lean Six Sigma que generaron y sostuvieron $1.500 millones COP en ahorro anual, demostrando el poder de la analítica en el mundo real. Lo que Aprenderás Conmigo: Estadística Aplicada: Uso de pruebas de hipótesis y regresión lineal para validar ahorros (como en mis proyectos de mejora continua). Data Tools: Dominio práctico de Python, Power BI y SQL para el análisis y visualización de datos. Metodología: Adopción de mi modelo de estudio "MAESTRÍA Aplicada", que te entrena para comunicar el valor financiero de tus modelos, no solo el resultado teórico. Mi Propuesta Única: Te enseño a usar las herramientas cuantitativas para convertirte en un líder de la rentabilidad, capaz de justificar cada decisión con datos rigurosos. Cursos y Habilidades Destacadas: Estadística para Lean Six Sigma: Pruebas de Hipótesis y Muestreo (El corazón del Green Belt). Modelado Predictivo: Introducción a la Regresión Lineal y Series de Tiempo con Python. Análisis de Datos con Power BI y SQL: Construcción de tableros de control para la sostenibilidad de KPIs. Física Aplicada a la Optimización: Principios de la Física en la reducción de tiempos de ciclo y eficiencia energética.
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Acerca de la clase
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Todos los idiomas hablados para las clases :
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Español
1. Modelo y Define (El Problema) Cada módulo inicia con un Caso de Negocio o Ingeniería real (ej. Optimización Logística). El estudiante debe definir las variables y KPIs necesarios para resolverlo, pasando de la teoría a la pregunta de negocio. 2. Analiza con Software La enseñanza se centra en la aplicación inmediata de la teoría usando herramientas robustas (Python, Minitab, Power BI). El estudiante aprende a manipular y modelar datos para identificar la causa raíz, no solo a memorizar fórmulas. 3. Experimenta y Mejora Se promueve el Diseño de Experimentos (DOE) mediante simulación. El estudiante prueba activamente soluciones ajustando el modelo para encontrar la solución óptima (similar a un proyecto Kaizen). 4. Sostiene y Comunica (El Valor) La evaluación final es una "Presentación de Rentabilidad". El estudiante debe comunicar el impacto financiero o físico de sus hallazgos a un "Gerente" (público no técnico) usando dashboards de Power BI, garantizando la sostenibilidad de la solución.
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