Práctica empresarial mejoras para el área de T&M (Training and Mentoring) en GPVCM (Global Pharmacovigilance Case Management)
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Este informe detalla las actividades realizadas durante la práctica empresarial en la empresa Merck Sharp Dohme (MSD), centradas en la mejora de procesos mediante la aplicación de metodologías agiles y la ciencia de datos a los procesos administrativos en el área de T&M. Se abordaron desafíos relacionados con la gestión de datos y procesos, como la realización de un estudio estadístico completo con datos de entrenamiento y calidad, una revisión de las tareas realizadas y la identificación de las que poseían una oportunidad de mejora, la utilización de modelos de machine learning para la toma de decisiones, utilizando herramientas como Visual Studio Code, Python, Jupyter Notebooks, Excel y librerías necesarias para el análisis de datos tales como: Numpy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn. El resultado fue una notable mejora en la optimización del tiempo en las tareas administrativas, una estandarización en la cantidad de días de entrenamiento para los nuevos colaboradores y los que quieren extender sus habilidades, la identificación de la problemática del tipo de entrenamiento según el ambiente, se encontró las tendencias de los findings más comunes según el tipo del ambiente del entrenamiento y con esto el enfoque del entrenamiento para mejorar la calidad
Abstract
This report details the activities carried out during the business internship at Merck Sharp Dohme (MSD), focusing on process improvement through the application of agile methodologies and data science to administrative processes in the T&M area. Challenges related to data and process management were addressed, such as conducting a comprehensive statistical study with training and quality data, reviewing the tasks performed and identifying those with improvement opportunities, using machine learning models for decision-making, utilizing tools like Visual Studio Code, Python, Jupyter Notebooks, Excel, and necessary libraries for data analysis such as: Numpy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn. The result was a notable improvement in the optimization of time in administrative tasks, standardization in the number of training days for new employees and those who want to extend their skills, identification of the training type issues according to the environment, finding the trends of the most common findings according to the training environment type, and thus focusing the training to improve quality
Idioma
spa
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Citación
Duarte Peña, E. J. (2025). Práctica empresarial mejoras para el área de T&M (Training and Mentoring) en GPVCM (Global Pharmacovigilance Case Management). [Trabajo de pregrado]. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia
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