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Curso Análisis de Datos y Econometría Utilizando los Lenguajes de Programación R y Python - Presencial
Presencial
Bogotá
890.000 co$
Cursos
Fecha de inicio: 1° de agosto del 2020
Precio: $890.000 (ochocientos noventa mil pesos) por participante.  Este valor incluye material técnico y memorias en medio magnético.

INVERSIÓN, DESCUENTOS Y FORMAS DE PAGO:

Descuentos
5% por pronto pago, hasta el 17 de julio de 2020.
5% para empresas que envíen tres o más participantes.
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Contenido
Curso Análisis de Datos y Econometría Utilizando los Lenguajes de Programación R y Python.

Modalidad: presencial


    Titulo: Análisis de datos y econometría utilizando los lenguajes de programación R y Python
    Programa del que depende: Economía
    Modalidad: Remota
    Duración: 40 horas
    Jornada: Diurna 


PRESENTACIÓN:

R y Python son los lenguajes de programación del momento. Líderes en el análisis estadístico y la manipulación de datos. Son tendencia en la aplicación y uso de Big Data y la inteligencia artificial (IA). Muchos economistas en su desempeño laboral han tenido la necesidad de aprender y desarrollar estas habilidades que potencian su labor profesional.

Para aprovechar estas herramientas sólo se necesita un computador y toda la disposición para aprender, ya que (R-Python) son libres y gratis.


BENEFICIOS:

Para la persona que recién comienza con el uso y aplicación de estos programas este curso lo llevará paso a paso desde cero, escribiendo código en R y Python, empezando por lo básico y aprendiendo los bloques necesarios para entender cómo funcionan para el análisis de datos.

 
OBJETIVOS:

Analizar los hechos económicos históricos y actuales, por medio de los lenguajes de programación (R-Python) para obtener conocimiento práctico del análisis de datos y aplicación en el ejercicio del economista.


PERFIL DEL ASPIRANTE:

Profesionales con fortalezas tanto en la parte teórica como en la cuantitativa, formadas transversalmente en el pregrado, con competencias en pensamiento crítico, capacidad investigativa, conocimiento teórico estadístico y de econometría.



METODOLOGÍA:

Cada tema se abordará en sesiones magistrales y prácticas. Cada estudiante deberá contar con computador y con la guía del tutor para llevar a cabo los ejercicios aplicando los temas en los programas descritos.

Nota: para el desarrollo del curso es esencial tener conocimiento estadístico y econométrico, pero si se desea se puede profundizar en los primeros temas o partir el curso para una mejor experiencia.


Duración:

El curso se desarrollará en 10 módulos, con un total de 40 horas de clase presenciales.


Certificación:

La Escuela otorgará certificado de asistencia al curso Análisis de datos y econometría aplicada en R y Python a quienes participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las actividades programadas.


CONTENIDO TEMÁTICO:

Módulo I. Introducción a R (repaso econometría, estadística) (4 horas)

  • Instalación y entorno.
  • Variables de entorno.
  • Instalación de paquetes.

Módulo II. Ambientes de desarrollo R, R-Studio, MarkDown (2 horas)

  • R-Studio.
  • Guardar archivos y variables.
  • Aplicación de MarkDown.

Módulo III. Trabajo sobre R (6 horas)

  • Scripts, directorio de trabajo, clases de objetos, clases relacionales, vectores, matrices, listas, loops, condicionales y dataframes.
  • Importar y exportar diferentes tipos de datos.
  • Trabajo sobre bases de datos.
  • Exploración y manipulación de datos

Módulo IV. Exploración y manipulación de datos (4 horas)

  • Gráficas.
  • Análisis gráfico.


Módulo V. Regresión lineal (MCO), validación de supuestos (4 horas)

  • Ejecutar una regresión en R.
  • Validación de colinealidad.
  • Validación de heterocedasticidad.
  • Validación de autocorrelación.
  • Pruebas de normalidad de errores.
  • Gráficas y análisis de resultados.


Módulo VI. Regresiones lineales generalizadas (GLM) (4 horas)

  • Logit.
  • Probit.
  • Loglog.
  • Poisson.
  • Multinomial.
  • Validación y análisis de resultados.


Módulo VII. Series de tiempo (4 horas)

  • Tendencias.
  • Pruebas de raíces unitarias.
  • Identificación de modelos AR, MA, arima.
  • Trabajo de función auto-arima.
  • Gráficas.


Módulo VIII. Introducción a Machine Learning y BigData (4 horas)

  • Conceptos generales.
  • Aplicaciones generales.
  • Aplicaciones en economía.
  • Algoritmos y funcionalidades del ML.


Módulo IX. Introducción a Python (4 horas)

  • Conceptos generales y entornos de trabajo.
  • Objetos y scripts.
  • Jupyter Notebook.
  • Librerías.
  • Funcionalidades generales de numpy y pandas.


Módulo X. Aplicación sobre Python (4 horas)

  • MCO.
  • GLM.
  • Series de tiempo.
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