Las matemáticas y disciplinas modernas basadas en ellas en la formación de estudiantes de negocios en México, una área de oportunidad.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29105/vtga3.3-1082

Palabras clave:

Educación para negocios, Investigación de operaciones, Ciencia de Datos, Ciencia de la administración

Resumen

Se suele identificar a los estudiantes de negocios con las ciencias sociales, sin embargo, un mundo más globalizado demanda profesionistas con una formación más orientada hacia la competitividad y la eficiencia; y eso implica una mayor capacidad de aprovechamiento de métodos numéricos y computacionales que apoyen cuantitativamente en la toma de decisiones. En esta investigación se identifica un área de oportunidad que la actividad de toma de decisiones, piedra angular de la administración, a nivel internacional demanda y se presenta una propuesta académica para ampliar las oportunidades de los futuros profesionistas de negocios. El objetivo de esta investigación es presentar un análisis que permita sensibilizar a los responsables en la formación de estudiantes de negocios acerca de la vigencia de la necesidad de dichos estudiantes sean competentes en aprovechar diversos métodos numéricos y computacionales que sustenten y agilicen la toma de decisiones informadas y eficientes.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Métricas

Cargando métricas ...

Citas

Alves, C. A., & Duarte, E. N. (2015). A relação entre a Ciência da Informação e a Ciência da Administração. Transinformação, 27(1), 37–46. http://doi.org/10.1590/0103-37862015000100004

Brunner, R. J., & Kim, E. J. (2016). Teaching Data Science. Procedia Computer Science, 80, 1947–1956. http://doi.org/10.1016/j.procs.2016.05.513

Bulygo, Z. (2013). How Netflix Uses Analytics To Select Movies, Create Content, & Make Multimillion Dollar Decisions. Retrieved May 26, 2017, from https://blog.kissmetrics.com/how-netflix-uses-analytics/

Bussaban, K., & Waraporn, P. (2015). Preparing Undergraduate Students Majoring in Computer Science and Mathematics with Data Science Perspectives and Awareness in the Age of Big Data. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 197, 14431446. http://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.07.092

Carbone, A., Jensen, M., & Sato, A.-H. (2016). Challenges in data science: a complex systems perspective. Chaos, Solitons & Fractals, 90, 1–7. http://doi.org/10.1016/j.chaos.2016.04.020

Cárdenas-Navia, I., & Fitzgerald, B. K. (2015). The Broad Application of Data Science and Analytics: Essential Tools for the Liberal Arts Graduate. Change: The Magazine of Higher Learning, 47(4), 25–32. http://doi.org/10.1080/00091383.2015.1053754

Cleveland, W. S. (2014). Data science: An action plan for expanding the technical areas of the field of statistics. Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, 7(6), 414–417. http://doi.org/10.1002/sam.11239

Companys, R., & Ribas, I. (2015). Some Trends and Applications of Operational Research/Management Science to Operations Management. International Journal of Production Management and Engineering, 3(1), 1. http://doi.org/10.4995/ijpme.2015.3459

Conway, D. (2010). The Data Science Venn Diagram — Drew Conway. Retrieved April 21, 2017, from http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram

Costa, A. M., dos Santos, L. M. R., Alem, D. J., & Santos, R. H. S. (2011). Sustainable vegetable crop supply problem with perishable stocks. Annals of Operations Research, 219(1), 265–265. http://doi.org/10.1007/s10479-010-0830-y

Dawid, H., Decker, R., Hermann, T., Jahnke, H., Klat, W., König, R., & Stummer, C. (2017). Management science in the era of smart consumer products: challenges and research perspectives. Central European Journal of Operations Research, 25(1), 203–230. http://doi.org/10.1007/s10100-016-0436-9

Dhar, V. (2013). Data science and prediction. Communications of the ACM, 56(12), 64–73. http://doi.org/10.1145/2500499 Dias, J. (2017). Teaching operations research to undergraduate management students: The role of gamification. The International Journal of Management Education, 15(1), 98–111. http://doi.org/10.1016/j.ijme.2017.01.002

Ferguson, A. (2004). A History of Computer Programming Languages. Retrieved April 24, 2017, from http://cs.brown.edu/~adf/programming_languages.html

Fernandes Moreno, C. (2016). Aplicación de técnicas de Big Data Science para la gestión de crisis. Retrieved from http://eprints.ucm.es/40606/

Giabbanelli, P. J., & Mago, V. K. (2016). Teaching Computational Modeling in the Data Science Era. Procedia Computer Science, 80, 1968–1977. http://doi.org/10.1016/j.procs.2016.05.517

Lakosh, J. (2017). Netflix Earnings: Beyond Subscriber Growth - Netflix, Inc. Retrieved May 24, 2017, from https://seekingalpha.com/article/4063452-netflix-earnings-beyond-subscriber-growth

Larson, D., & Chang, V. (2016). A review and future direction of agile, business intelligence, analytics and data science. International Journal of Information Management, 36(5), 700–710. http://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.04.013

Las mejores Universidades de México | Ranking 2016 | El Economista. (2016). Retrieved April 20, 2017, from http://eleconomista.com.mx/especiales/americaeconomia/2016/10/30/las-mejores-universidades-mexico-ranking-2016

Lopez, F. (2004). Aplicación de un algoritmo genético generacional para un problema de logística de ruteo con entrega y recolección de producto y con ventanas de horario negociable. Universidad Autónoma de Nuevo León.

Matsudaira, K. (2015). The science of managing data science. Communications of the ACM, 58(6), 44–47. http://doi.org/10.1145/2745390

Monnapa, A. (2016). Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics: Comparison | Simplilearn. Retrieved April 17, 2017, from https://www.simplilearn.com/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics-article

Newman, R., Chang, V., Walters, R. J., & Wills, G. B. (2016). Model and experimental development for Business Data Science. International Journal of Information Management, 36(4), 607–617. http://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.04.004

Palocsay, S. W., & Markham, I. S. (2014). Management Science in U.S. AACSB International-Accredited Core Undergraduate Business School Curricula. Journal of Education for Business, 89(2), 110–117. http://doi.org/10.1080/08832323.2013.763755

Pérez, G. (2016). Peligros del uso de los big data en la investigación en salud pública y en epidemiología. Gaceta Sanitaria, 30(1), 66–68. http://doi.org/10.1016/j.gaceta.2015.09.007

RAE. (2014). Real Academia Española. Diccionario Usual. Retrieved April 20, 2017, from http://dle.rae.es/srv/search?m=30&w=empírico

Ragsdale, C. T. (2014). Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to Business Analytics (7th ed.).

Salazar, B., Balczewski, E., Ung, C., & Zhu, S. (2016). Neuroblastoma, a Paradigm for Big Data Science in Pediatric Oncology. International Journal of Molecular Sciences, 18(1), 37. http://doi.org/10.3390/ijms18010037

Staford, B. (1967). Management Science: The Business Use of Operations Research. Aldus.

The OR Society: Society - History of O.R. (n.d.). Retrieved April 21, 2017, from https://www.theorsociety.com/Pages/Society/SocietyHistory.aspx

Wu, D. (2016). Risk management and operations research: a review and introduction to the special volume. Annals of Operations Research, 237(1–2), 1–5. http://doi.org/10.1007/s10479-015-2101-4

Descargas

Publicado

29-06-2018

Cómo citar

Salazar, F., Alarcón, G., & López, F. (2018). Las matemáticas y disciplinas modernas basadas en ellas en la formación de estudiantes de negocios en México, una área de oportunidad . Vinculatégica EFAN, 3(3), 412–419. https://doi.org/10.29105/vtga3.3-1082