Diplomado en Análisis cuantitativo para la toma de decisiones

El Diplomado en Análisis cuantitativo para la toma de decisiones entrega herramientas de econometría aplicada e inferencia causal para transformar datos en evidencia. Al finalizar, los participantes podrán medir efectos, identificar causas y evaluar intervenciones con rigor, diseñando e interpretando estudios que fundamenten la asignación de recursos en sus organizaciones

El diplomado entrega una formación integrada en econometría aplicada e inferencia causal para evaluación de programas, políticas y decisiones de gestión. A lo largo de tres cursos, el estudiante aprenderá a usar modelos de regresión en software estadístico para analizar datos reales, dominar diseños experimentales y A/B testing para identificar efectos causales con alto grado de confianza, y aplicar métodos cuasiexperimentales avanzados —como regresión discontinua, variables instrumentales, matching y diferencia en diferencias— en contextos donde los datos son imperfectos o las condiciones de experimentación son limitadas. El énfasis está en comprender la lógica de los métodos, sus supuestos, alcances y limitaciones, y en desarrollarlos de forma aplicada sobre problemas de gestión y políticas públicas.

El programa está orientado a profesionales que necesitan fundamentar con evidencia decisiones relevantes en sus organizaciones: priorizar programas, evaluar reformas, rediseñar intervenciones o decidir qué proyectos escalar y cuáles ajustar o cerrar. Al finalizar el diplomado, el participante estará en condiciones de diseñar y ejecutar evaluaciones de impacto con diferentes metodologías, leer críticamente estudios propios y de terceros, distinguir entre correlación y causalidad y comunicar resultados, riesgos y limitaciones a audiencias técnicas y no técnicas.

La modalidad de impartición es online clases en vivo a través de una herramienta streaming.

Las clases combinan sesiones expositivas con talleres prácticos. En las sesiones teóricas se presentan conceptos y ejemplos aplicados, mientras que en los talleres los estudiantes trabajan directamente con software estadístico, resolviendo ejercicios y aplicando las metodologías revisadas a situaciones reales o simuladas.