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Curso R y Python para econometría y análisis de datos en economía

Información General

Presentación

R, el poderoso maestro de la estadística; Python, el versátil genio multipropósito: ¡Dos lenguajes, un universo de aplicaciones!

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Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.

Los lenguajes de programación del momento son R y Python. Líderes en el análisis estadístico y el manejo de datos. Son tendencia en la aplicación y uso de big data e inteligencia artificial. Muchos economistas han necesitado aprender y desarrollar estas habilidades para potenciar su labor profesional. La ventaja es que ambos lenguajes, R y Python, son de código abierto y gratuitos, lo que significa que sólo se requiere un ordenador y la disposición para aprender.

Este curso es la puerta de entrada al mundo de las oportunidades profesionales del siglo XXI. Al unir el poder de estos dos lenguajes líderes en análisis estadístico y manejo de datos, proporcionamos las habilidades esenciales para triunfar en campos como la economía, la inteligencia artificial y el análisis de datos masivos. Quien participe en este curso se convertirá en un experto en la toma de decisiones respaldadas por datos y estará preparado para afrontar desafíos complejos y prosperar en una economía impulsada por la información. Además, al ser R y Python de código abierto y gratuitos, sólo se necesita un computador y comprometerse para comenzar este emocionante viaje hacia el éxito profesional y personal. Instalaciones adecuadas, amplias y cómodas y conferencistas con experiencia y un alto grado de compromiso hacen de ésta una valiosa propuesta académica.

“Sea Google, Apple o software libre, tenemos competidores fantásticos y eso nos mantiene los pies sobre el suelo”.

Por qué estudiar con nosotros

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El beneficio más importante que brinda el programa es la combinación de una educación de calidad, enfoque práctico, red de contactos, recursos y prestigio, que prepara a los participantes de manera excepcional en competencias indispensables para destacarse en los campos de la economía, la inteligencia artificial y el análisis de datos masivos.

  • Es un programa actualizado con las últimas tendencias y herramientas, lo que asegura que los participantes estén preparados para los desafíos cambiantes del mercado laboral.
  • Al finalizar el curso se contará con un profesional competente en la toma de decisiones defendidas con datos.
  • Se fomenta la colaboración entre los participantes, lo que les brinda la oportunidad de trabajar en proyectos conjuntos y desarrollar habilidades de trabajo en equipo, algo altamente valorado en el entorno laboral actual.
  • Al completar el programa, los participantes obtienen una certificación que es reconocida y respetada en la industria, lo que mejora sus perspectivas de empleo y crecimiento profesional.
  • Se proporciona acceso a una amplia gama de materiales de estudio, tutoriales y recursos en línea que facilitan el aprendizaje autodirigido y la práctica constante.

El programa de análisis de datos con R y Python ofrece una serie de ventajas competitivas significativas tanto para el individuo como para la organización a la que pertenece. Los participantes adquirirán habilidades avanzadas en el manejo y análisis de datos, lo que les permitirá destacarse en un mercado laboral altamente competitivo. Además, podrán aplicar estas habilidades para mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos y brindar un valor añadido a la organización en términos de eficiencia, eficacia y ventaja estratégica.

Metodología

Cada tema se abordará con un enfoque completo que incluye sesiones magistrales y desarrollo práctico. En cada clase, los estudiantes utilizarán sus propios computadores, siguiendo la guía del tutor, quien será el encargado de llevar a cabo una presentación integral de los temas y supervisar la realización de ejercicios para aplicar los conceptos aprendidos en los programas descritos.

Este enfoque pedagógico integral garantiza que los participantes no sólo adquieran conocimientos teóricos, sino que puedan aplicar de manera efectiva esos conocimientos en situaciones reales. El uso de computadores individuales le permite a cada estudiante experimentar la programación en R y Python, lo que refuerza su comprensión y habilidades en el análisis de datos.

Deberes del participante

  • Contar con conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
  • Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché.
  • Conectarse a las sesiones de clase con mínimo diez minutos de antelación, de manera que verifique la conexión y realice los ajustes del caso.
  • Disponer de materiales para tomar apuntes.

Certificación

La Escuela otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las actividades programadas.

Perfil del aspirante

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  • Analista de Datos, Analista de Negocios, Científico de Datos, Analista de Investigación de Mercado, Analista Financiero, Gerente de Inteligencia de Negocios, Analista de Riesgos, Investigador Académico, de las industrias de tecnología y ciencias de catos, finanzas y banca, marketing y publicidad y comercio electrónico.

Contenido temático

Modulo I. Introducción a R (repaso econometría, estadística)

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

Modulo II. Ambientes de desarrollo R, R-Studio, MarkDown

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

Modulo III. Trabajo sobre R

  • 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

  • Gráficas.
  • Análisis gráfico.

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

  • 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)

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

Módulo VII. Series de tiempo

  • 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

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

Módulo IX. Introducción a Python

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

Módulo X. Aplicación sobre Python

  • MCO.
  • GLM.
  • Series de tiempo.

Fechas y horario

El curso se desarrollará entre el 11 de junio y el 8 de julio de 2024, de lunes a jueves de 6:30 p.m. a 8:30 p.m., en modalidad remota a través de Microsoft Teams.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Objetivos alcanzables

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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.

Valor de la inversión

Edificio H de la Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

El valor de la inversión es de $1.605.000 (un millón seiscientos cinco mil pesos m/cte.), por participante.

Descuento del 5 % hasta el 28 de mayo de 2024.

Inscripciones hasta el 7 de junio de 2024.

Conferencistas de nuestra escuela

Álvaro Andrés Perdomo Strauch - Julio Garavito

Álvaro Andrés Perdomo Strauch

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Álvaro Andrés Perdomo Strauch

Álvaro Andrés Perdomo Strauch - Julio Garavito

Economista y magíster en Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Colombia; Master of Science in Economics, máster universitario en Investigación en Economía y doctor en Economía, Finanzas y Empresa de la Universitat Pompeu Fabra.

Entre sus áreas de especialización se encuentran la macroeconomía, la economía experimental y el análisis sectorial. Además de la docencia universitaria cuenta con experiencia laboral en el sector público. Es profesor del Programa de Economía de la Escuela.

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