La toma de decisiones es central en la actividad humana
Podríamos argumentar que los hombres hemos alcanzado nuestro nivel de desarrollo por nuestra capacidad para imaginar formas alternativas de acción, predecir sus posibles consecuencias y elegir entre ellas. No debe sorprender, por tanto, que prácticamente todas las disciplinas, desde la Psicología a la Ciencia Política, pasando por la Zoología, la Filosofía, la Economía, la Informática y las Matemáticas, se hayan preocupado por los problemas de toma de decisiones. Más aún, en un mundo cada vez más globalizado, va resultando más importante tomar mejores decisiones disponiendo de menos tiempo para analizarlas.
Lidera equipos multidisciplinares para resolver problemas de toma de decisiones
Los problemas de toma de decisiones pueden ser extremadamente complejos por la presencia de factores como:
- Objetivos múltiples conflictivos
- Incertidumbre, que impide asegurarnos cuáles van a ser las consecuencias de nuestras decisiones
- Presencia de varios decisores
- Imprecisión en las preferencias de los decisores
- Encadenamiento en el tiempo de varias decisiones
- Efectos de las decisiones en horizontes temporales extensos
- Presencia de varios grupos afectados de distinta manera
En estas condiciones, no es posible resolver tales problemas basándonos sólo en nuestra intuición, pues se ha visto reiteradamente que conduciría a errores e inconsistencias en su solución.
El esfuerzo de modelización que requiere la implementación de las técnicas del Análisis de Decisiones para su utilización en problemas reales es considerable. Por ello, se ha pensado en su implementación informática, lo que da lugar a los denominados Sistemas de Ayuda a la Decisión, que podemos definir como sistemas informáticos que apoyan el proceso de toma de decisiones, ayudando a los decisores a formar y explorar las implicaciones de sus juicios y, por tanto, a tomar decisiones basadas en el entendimiento. Dependiendo del grado de inteligencia y capacidad de aprendizaje del sistema, hablaremos de sistemas de decisión inteligentes o de sistemas adaptativos, destacándose los aspectos normativos de estos sistemas que, en potencia, tienen la posibilidad de mejorar la calidad de las decisiones tomadas por los expertos y, por consiguiente, mejorar los resultados de las decisiones.
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Nuestros Máster están adaptados al EEES (Espacio Europeo de Educación Superior) y cuentan con una metodología innovadora, basada en el aprendizaje a través de la plataforma virtual Moodle. Contarás con el apoyo de nuestro equipo docente y técnico desde Aula Virtual.
Nuestro modelo metodológico garantiza el acceso de cualquier alumno a la enseñanza, gracias al Aula Virtual, basado en tecnología Moodle. Un modelo e-Learning preparado para las nuevas exigencias de los usuarios hiperconectados y vinculados a través de la sociedad-red. Atención individualizada y experta. Modelos de evaluación adaptados al aprendizaje virtual. URJC online te ofrece un modelo de referencia en el panorama universitario europeo.
Qué significa modalidad a distancia
Esta modalidad implica que toda la formación se realiza a través de Aula Virtual, incluidas las pruebas de evaluación, actividades y prácticas.
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Toda la formación se realiza mediante Aula Virtual, nuestra plataforma online de aprendizaje. Por tanto el acceso a los materiales y herramientas no está restringido a un horario concreto, podrás acceder cuando te venga mejor. Las actividades permanecen abiertas durante un período que determina el profesor de la asignatura. Dentro de este plazo puedes entregar tus trabajos o hacer tus pruebas de evaluación en el momento que tú quieras.
Equipo docente
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Equipo Docente
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Dra. Celeste Pizarro Romero
Lda. Matemáticas UEX ’00, Lda. Estadística UEX ’01, Dra. Informática y Modelización Matemática URJC'06... Profesora Contratada Doctor en el área de Estadística e Investigación Operativa. Acreditada a Titular de Universidad por ANECA. Actualmente posee 1 sexenio de investigación y 2 quinquenios docentes, así como 2 evaluaciones favorables DOCENTIA Ha sido becaria de Investigación FPI por el Ministerio de Ciencia y Tecnología en la Universidad Rey Juan Carlos durante 2 años. Previamente colaboró con el Instituto Extremeño de Meteorología y con el Departamento de Estadística Económica en la Universidad de la Pampa (Argentina). Ha participado en proyectos de investigación con empresas y entidades públicas. Sus áreas de interés se centran en la Programación Lineal y Matemática, en particular en la aplicación de métodos de optimización lineal en Programación Estocástica. Javier Martínez Moguerza es Doctor por la Universidad Carlos III de Madrid y en la actualidad es Profesor Titular de Universidad en la Universidad Rey Juan Carlos. Previamente ha impartido docencia en la Universidad Carlos III de Madrid y en la Universidad Pontificia Comillas de Madrid. Sus áreas de interés incluyen la Minería de Datos y la Optimización, con publicaciones científicas en revistas internacionales de alto impacto. Ha colaborado en proyectos de investigación y consultoría financiados tanto por entidades públicas como privadas.
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Dra. Clara Simón de Blas
Lda. Mat. UCM’99, Dra. Matemáticas UCM’04, Profesora Contratada Doctor en el área de Estadística e IO de la URJC... Ha sido profesora en la universidad de San Louis. Ha realizado estancia de investigación en la U. Técnica de Graz y estancia postdoctoral en la U. de Berkeley. Participa en proyectos de investigación con empresas (I.C.A., Agencia Tributaria, Bayes Forecast, SEPLA, Bankinter, BBVA,...) y con la U. de Berkeley. Sus intereses se centran en los problemas combinatorios clásicos de asignación cuadrática, problemas de transporte y rutas, problemas de localización y meta-heurísticas, series temporales, DEA y aplicaciones estadísticas en la medicina. Tiene 9 publicaciones en revistas internacionales de alto nivel (JCR), más de 10 publicaciones indexadas en Scimago, Scopus, Latinidex,… y otras varias en proceso de redacción.
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Roman Efremov
Ha formado parte de diversos proyectos de investigación de MECD, MICINN, CAM, URJC, de la Academia Rusa de Ciencias, de la European Science Foundation y de las Agencias del Agua en Rusia y España... Sus intereses se centran en el desarrollo y análisis de los métodos de optimización multiobjetivo y de apoyo a la toma de decisiones. Entre sus publicaciones recientes, figuran varias en revistas de investigación de alto impacto, como por ejemplo: Environmental Modelling and Software (2005), European Journal of Operational Research (2009), Annals of Operations Research (2009, 2012), Journal of Hydrology (2012), o Group Decision and Negotiation (2014). Tiene un tramo reconocido de actividad investigadora y un quinquenio docente.
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Dr. Ángel Luís Udías Moinelo
Ingeniero de Minas (UPM’95), Doctor en Ingeniería de los recursos minerales materiales, energía y medio ambiente (UPM’04)... Desde el año 2012 trabaja como investigador en el Joint Research Centre de la Comisión Europea. Anteriormente ha sido Profesor Contratado Doctor del Dpto. de Estadística e Investigación Operativa de la URJC (7 años). Previamente, Profesor asociado en la UC3M e Investigador de la UPM (1 año). Ha sido socio fundador y responsable del área de Simulación y Optimización de la Spin-off Inventa Soluciones dedicada a las TIC. Ha publicado 8 artículos en revistas indexadas (JCR), y otras 70 entre capítulos de libros, artículos en revistas no indexadas y actas de congresos. Ha participado en 29 proyectos financiados siendo el investigador principal en cuatro de ellos. Entre las áreas de interés de su trabajo hay que destacar los Modelos hidrológicos, los Sistemas de Ayuda a la Decisión Multicriterio, las Técnicas de Optimización aplicadas a problemas ambientales, Problemas Inversos y de Calibracion, y la Imagen Medica Multimodalidad. Algunas publicaciones recientes: “Framework for Multi-Criteria Decision Management in Watershed Restoration”. Journal of Hydroinformatics (2012); “Robust multi criteria wastewater treatment alternatives selection - a case study” Uncertainty and Robustness in Planning and Decision Making (2010). “A Multi-Objective Optimization tool to model the impact of water and nutrient management of different agricultural management strategies in Africa”. Journal of Environmental Informatics (2015).
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Dr. Mariano Prieto Corcoba
Ingeniero Industrial por la Universidad Nacional de Buenos Aires. Máster en Ingeniería Nuclear por la Junta de Energía Nuclear, Madrid... Black Belt por General Electric, USA. Doctor por la Universidad Rey Juan Carlos. Jefe del Departamento de Mejora Continua de ENUSA Industrias Avanzadas. Colaborador Honorario de la Universidad Rey Juan Carlos.
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Dr. Andrés Redchuk
Ingeniero Industrial, Master en Calidad Total y en Ingeniería Matemática. Doctor en Informática y Modelización Matemática. Master Black Belt de la Asociación Española para la Calidad... Profesor Titular de la Facultad de Ingeniería de la UNLZ. Argentina. Director del Instituto en Mejora de Procesos y Excelencia Operacional. UNLZ. Argentina.
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Antonio Alonso-Ayuso
Profesor Titular Universidad Rey Juan Carlos (Móstoles, Madrid, Spain) Investigación relacionada con Operations Research, Mathematical Optimization, Mathematical Programming, Stochastic Programming.
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Dr. Javier Martínez Moguerza
Doctor por la Universidad Carlos III de Madrid y en la actualidad es Profesor Titular de Universidad en la Universidad Rey Juan Carlos... Previamente ha impartido docencia en la Universidad Carlos III de Madrid y en la Universidad Pontificia Comillas de Madrid. Sus áreas de interés incluyen la Minería de Datos y la Optimización, con publicaciones científicas en revistas internacionales de alto impacto. Ha colaborado en proyectos de investigación y consultoría financiados tanto por entidades públicas como privadas.
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Dra. Esperanza Marcos Martínez
Actualmente es Catedrática de Universidad en la Universidad Rey Juan Carlos (URJC).Es ingeniera y Doctora en Informática por la UPM. Durante 5 años fue profesora del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid, donde fue una de las creadoras del grupo de investigación en BD (LABDA)... Líder del grupo de investigación en el área de Ciencias de los Servicios, Ingeniería del Software y Gestión de la Información. Es coautora de libros, capítulos de libros y mas de 100 artículos en revistas y congresos de reconocido prestigio. Ha dirigido numerosos proyectos de investigación, así como contratos con empresas y Tesis Doctorales. Participa en comités de programa y ha sido revisora en revistas de reconocido prestigio internacional. Ha participado en la organización de congresos y workshops nacionales e internacionales. Cabe destacar que la Dra. Marcos ha trabajado en Modelado y Gestión de Datos desde su Tesis Doctoral en el año 1997. Ha sido representante de AENOR en los comités internacionales del ISO/IEC JTC1/SC21 WG3 DBL para el SQL:1999. Ha sido una de las impulsoras de la Red Nacional de Bases de Datos (BD), con quien se publicó un artículo sobre el estado de la investigación en BD en España en el ACM SIGMOD RECORD, una de las revistas con mayor impacto en la temática.
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Dra. María Valeria de Castro
Es Doctora por la Universidad Rey Juan Carlos e Ingeniera en Sistemas de Información por la Universidad Tecnológica Nacional de Argentina. Actualmente es Profesora Contratada Doctor de la Universidad Rey Juan Carlos.. y pertenece al grupo de investigación Kybele cuya investigación se centra en las áreas de Ciencias, Gestión e Ingeniería de los Servicios, Ingeniería del Software y Gestión de la Información. Su investigación se centra en el área de Servicios, siendo una de las primeras investigadoras en esta área en España. Es miembro de la red nacional en la temática de Servicios desde el año 2009 y ha liderado dicha red entre los años 2010 y 2014. Cuenta con más de 60 publicaciones en revistas y congresos de reconocido prestigio. Ha realizado estancias de investigación en centros internacionales de reconocido prestigio, entre los que destaca el ERISS (European Reseacrch Center on Information Service Sciences). La Dra. De Castro ha impartido clases en numerosos cursos y masters de especialización, especialmente relacionados con el área de Sistemas de Infromación y Bases de Datos y es actualmente subdirectora del “Master de Sistemas de Información y Comunicaciones para la Defensa” que se realiza en colaboración con la Academia de Ingenieros del Ejército de Tierra.
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Dr. Juan Manuel Vara
Ingeniero en Informática, Máster en Tecnologías de la Información y Sistemas Informáticos y Doctor por la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid..., donde lleva más de 10 años desarrollando su carrera docente e investigadora y en la actualidad dirige el Máster en Ingeniería de Sistemas de Información. Anteriormente trabajo en el departamento de sistemas de VivaTours (tour-operador IBERIA) y fue investigador pre-doctoral en la Universidad de Nantes (Francia) e investigador post-doctoral en el Instituto Europeo de Ciencia de los Servicios de la Universidad de Tilburg. Su actividad investigadora ha girado en torno a la Ingeniería Dirigida por Modelos, ámbito en el que ha dirigido su Red Nacional (2011 - 2014), que agrupa a los principales investigadores del área; la Ciencia, Gestión e Ingeniería de Servicios y la aplicación de métodos innovadores en el ámbito docente. Cuenta con numerosas publicaciones en revistas de impacto en cada una de estas áreas, en las que además ha dirigido varias Tesis Doctorales, Igualmente, colabora de manera activa en diversos proyectos con organizaciones y empresas como IBM, Boeing Research Technology, BBVA, etc., ha impartido diversos cursos de especialización para distintas entidades, como el BBVA, la Dirección General de la Guardia Civil, o la Escuela de Informática del Ejército. y ha trabajado como consultor para diferentes organizaciones inmersas en proyectos para la mejora de sus procesos software.
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Dr. Alberto Muñoz García
Doctor por la Universidad de Salamanca y en la actualidad es Profesor Titular de Universidad en la Universidad Carlos III de Madrid... Previamente ha impartido docencia en la Universidad de Salamanca y en la Universidad Pontificia de Salamanca. Sus áreas de interés incluyen la Minería de Datos y el Reconocimiento de Patrones, con publicaciones científicas en revistas internacionales de alto impacto. Ha colaborado en proyectos de investigación y consultoría financiados tanto por entidades públicas como privadas.
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Dra. Ana E. García Sipols
Lda. Mat. UCM '96, Dr. Matemáticas UC3M '04, Profesora Titular de Universidad del Área de Estadística e Investigación operativa. Participa en proyectos de investigación de la UC3M y URJC... Ha cursado el programa de doctorado en Ingeniería Matemática de la UC3M. Es coordinadora e imparte docencia en el Master universitario en Ingeniería de Sistemas de Decisión. Imparte docencia en los grados de Ingenierías de Energía, Ciencias ambientales y Ingeniería Química con 3 evaluaciones positivas del programa Docentia. Ha dirigido 1 tesis doctoral, y 14 Trabajos fin de master y de fin de grado. En los últimos años ha publicado libros, capítulos de libros, informes y 18 artículos en revistas de alto impacto indexadas en JCR y SJR sobre temas relacionados con la modelización y aplicación de series temporales y remuestreo, matemática aplicada y temas relacionados con las aplicaciones estadísticas en diferentes campos. Ha participado en 12 proyectos de I+D+i financiados en convocatorias competitivas de Administraciones o entidades públicas y privadas, en 7 proyectos Contratos, convenios o proyectos de I+D+i no competitivos con Administraciones o entidades públicas o privadas. Ha realizado 2 ESTANCIAS DE INVESTIGACIÓN en la Universidad de Aarhus en el departamento de economía aplicada. Actualmente sus líneas de investigación son el análisis y predicción de series temporales en diversos campos utilizando técnicas de support vector machine dentro de las técnicas de machine learning, redes neuronales y aplicaciones estadísticas en diversos sectores, series temporales no estacionarias, Inferencia no paramétrica y técnicas de remuestreo.
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Dr. Javier Cano Cancela
Licenciado en Ciencias Físicas, Universidad Complutense de Madrid 1996, Dr. Informática y Modelización Matemática, Universidad Rey Juan Carlos, 2008... Profesor Titular de Universidad Interino de la Universidad Rey Juan Carlos, de la que ha sido profesor e investigador desde 2004. Profesor visitante en la Universidad de Uppsala (Suecia), en la que ha impartido clases en los cursos 2012-2013 y 2013-2014. Ha impartido clases en la Universidad de Politécnica y Francisco de Gavidia de El Salvador, así como en la Universidad Técnica de Ambato (Ecuador). Ha participado en proyectos de investigación con financiación pública del Gobierno español y de la Unión Europea. Colabora en proyectos de consultoría con empresas relacionadas con las nuevas tecnologías y en proyectos de cooperación cofinanciados por la Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo (AECID). Sus intereses de investigación se centran en la optimización no lineal, modelos probabilísticos para fiabilidad de sistemas hardware/software, análisis de riesgos y gestión multiobjetivo de recursos hídricos, entre otros.
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Daniel Gómez
Researcher ID G-1586-2010; Scopus ID 7102289879. Es profesor del departamento de Estadística e Investigación Operativa III, de la Facultad de Estudios Estadísticos de la Universidad Complutense de Madrid (España)... Obtuvo su doctorado en la Facultad de Matemáticas de la UCM en el año 2002. Ha pertenecido a proyectos de Investigación obtenidos en convocatorias públicas desde el año 2000. El profesor D. Gómez ha sido autor de más de 60 artículos científicos en revistas con proceso de revisión por pares como Approximate Reasoning, Computer and Operational Research, European Journal of Operational Research, Fuzzy Sets and Systems, General Systems, Remote Sensing Enviroment, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Information Sciences, Knowledge Based Systems, Kybernetes, Kybernetika, Mathware, , Omega, OR Spectrum, Pure and Applied Geophysics, Remote Sensing, Soft Computing and Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. También ha publicado un número similar de artículos científicos con revisión por pares en capítulos de libro. Actualmente tiene 2 tramos de investigación con el tercero en curso (2012-2018) y tiene 3 tramos de docencia (quinquenios). Ha dirigido 3 tesis de doctorales y actualmente es el coordinador del programa de doctorado en Análisis de datos (Data Science) de la universidad Complutense de Madrid.
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Felipe Ortega
Investigador en el Dpto. de Ciencias de la Computación, Arquitectura de la Computación, Lenguajes y Sistemas Informáticos y Estadística e Investigación Operativa de la URJC... Su línea principal de trabajo es el desarrollo de métodos y sistemas para ingeniería y análisis de big data. Ha participado en más de 15 proyectos de investigación nacionales e internacionales, incluyendo varios proyectos europeos del FP6 y FP7, en áreas como desarrollo de software, comunidades de Internet, eficiencia energética o minería de opinión. Cuenta con más de 20 publicaciones científicas en congresos internacionales y revistas indexadas en JCR, así como el libro "El Potlatch Digital", junto a J. Rodríguez, publicado por Ediciones Cátedra (2011). Ha ofrecido numerosas ponencias en instituciones tales como Georgia Institute of Technology, Xerox PARC o el Instituto Cervantes, entre otras.
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Alberto Fernández Isabel
Ingeniero en Informática (2008) y Doctor en Informática (2015) por la Universidad Complutense de Madrid... Ha participado en diversos proyectos europeos como investigador contratado. Ha pertenecido al Consejo Superior de Investigaciones Científicas durante más de 3 años. Allí ha participado en diversos desarrollos de software corporativo. Como docente ha impartido varías asignaturas en relacionadas con el desarrollo software y la programación orientada a objetos. Su investigación se centra en el modelado y simulación de comportamientos de los individuos aplicando técnicas de desarrollo dirigido por modelos. Sus publicaciones más relevantes han sido en el ámbito del modelado y simulación del tráfico rodado y Smart Cities. Además, presenta diversas publicaciones en el campo del Procesamiento de Lenguaje Natural. La extracción de información, la creación de grafos semánticos enriquecidos y la generación de resúmenes están presentes entre sus trabajos más destacados.
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Manuel Arrayás Chazeta
Licenciado en Física por la Universidad de Sevilla, doctorado por la Universidad de Lancaster, Reino Unido, sobre fluctuaciones fuera del equilibrio y procesos estocásticos... Postdoctorado en el Instituut-Lorentz (Universidad de Leiden) y en el Centrum voor Wiskundeen Informatica (CWI) en Amsterdam. Desde 2004 es profesor titular de la Universidad Rey Juan Carlos en el area de electromagnetismo. Parte de su investigación de ha centrado en procesos estocásticos y mecánica estadística fuera del equilibrio. En la actualidad participa en el proyecto ASIM de la ESA sobre análisis de datos de explosiones de rayos gamma en la atmósfera terrestre.
Salidas profesionales
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Los Másteres Universitarios de URJC online están orientados a mejorar y ampliar las expectativas laborales del alumnado que los realiza. Por tanto, se trata cada vez más de tomar mejores decisiones, cada vez más rápidamente. Debe quedar claro que esto no es fácil. Este Máster se enfoca a satisfacer la demanda de este nuevo tipo de profesionales.
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