ANALÍTICA ECONÓMICA

TÉCNICAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS

Certifica tus competencias en analítica avanzada.

Inicio

Julio 2021

Duración

4 asignaturas

Costo

$250.000
cada crédito Académico.


Sí, autorizo el uso de los datos aquí consignados, por parte de la Universidad Sergio Arboleda y su Política de Tratamiento de Información.

¿Por qué adquirir competencias en analítica económica?

La dinámica económica actual, la globalización, la hiperconectividad, la generación y el creciente flujo de información demandan nuevas herramientas de programación y técnicas para el análisis de datos, como big data y machine learning, que faciliten la interpretación de patrones ocultos dentro de los datos.

La competencia en Analítica Económica de La Sergio centra su atención en el desarrollo de las capacidades necesarias para analizar entornos altamente dinámicos y captar la realidad de diversos fenómenos socioeconómicos.

* El valor de la inscripción de cada asignatura dependerá de la cantidad de créditos.

* Deben inscribir dos módulos dependiendo de la línea de competencia que escojan dentro de las opciones disponibles para estudiantes externos para adquirir la competencia.

Tres competencias

para mejorar tu perfil profesional

Formula y aplica modelos socioeconómicos utilizando técnicas estadísticas y herramientas matemáticas para la toma de decisiones.

Identifica y utiliza fuentes de información primaria y secundaria, apoyado de técnicas para la recolección, construcción y manejo de bases de datos.

Aplica herramientas digitales, de mayor alcance, para generar diagnósticos y soluciones a los desafíos que imprime la Cuarta Revolución Industrial.

Tu camino

de formación

Este curso está diseñado para aquellos estudiantes de pregrado de la Universidad Sergio Arboleda que buscan desarrollar las habilidades, destrezas y conocimientos para tomar decisiones en entornos de incertidumbre, a partir de las técnicas avanzadas de análisis de datos y el uso de tecnologías como el big data y el marchine learning.

Para esto, el participante tendrá la oportunidad de aproximarse a la interpretación y técnicas de análisis de datos para el desarrollo de herramientas estadísticas, la investigación de datos experimentales y las habilidades en el manejo de herramientas informáticas y de programación, entre otros.

Escoge tus asignaturas

Estadística I
(3 créditos)
DPTM0037

Estadística I proporciona los instrumentos para analizar e interpretar correctamente los datos, además de las bases de la probabilidad para el desarrollo de herramientas para la toma de decisiones en entornos bajo incertidumbre.
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Temas que abordarás:

• Estadística descriptiva
• Probabilidad
• Variables aleatorias y distribución de probabilidad
• Esperanza matemática
• Distribuciones discretas de probabilidad

Estadística II
(3 créditos)
DPTM0038

Este módulo profundiza en las técnicas para el análisis e investigación de datos experimentales, con el fin de hacer inferencia sobre la población o universo de estudio.
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Temas que abordarás:

· Distribución normal y distribuciones muestrales
· Estimación – Introducción a la inferencia estadística
· Pruebas de hipótesis
· Regresión lineal y correlación

Informática para economistas I
(2 créditos)
ECON5023

A través del conocimiento de los programas y sistemas de información, la asignatura busca desarrollar habilidades en el manejo de herramientas informáticas y de programación, como elementos fundamentales para el análisis de datos.
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Temas que abordarás:

· Introducción a Arcgis, Sistema de Información · Geográfica
· Introducción a Stata
· Introducción a R
· Introducción a Python

Machine learning – optativa
(2 créditos)
ECON5051

* Taxonomía de problemas sobre datos / enfoques de solución analítica computacional Exploración de datos. Data wrangling Elementos de optimización y álgebra lineal. Aspectos teóricos generales. Métodos básicos de regresión y clasificación
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Temas que abordarás:

* Taxonomía de problemas sobre datos / enfoques de solución analítica computacional Exploración de datos. Data wrangling Elementos de optimización y álgebra lineal. Aspectos teóricos generales. Métodos básicos de regresión y clasificación
* Análisis de Componentes Principales Derivación y aplicaciones de análisis de componentes principales desde la perspectiva de datos Reducción de dimensionalidad, análisis de anomalías, proyección al espacio nulo Rellenado de datos faltantes Métodos de clustering: k-means, jerárquico, SOM
* Tipología de problemas de aprendizaje supervisado Clasificación binaria y multietiqueta Análisis sensible al costo Aprendizaje en línea. Support Vector Machines: derivación, interpretación y ejemplos.
* Técnicas de combinación de modelos Random Forest. Boosting
* Redes Neuronales Algoritmo de backpropagation, algunos resultados teóricos y aplicaciones. Fundamentos de Deep Learning Autoencoders

Big data – optativa
(2 créditos)
ECON5050

* Programación en Python - Subtema 2 Tipos de variables, datos, estructuras de control y funciones Data wrangling y exploración de datos * Modelos de regresión Ficheros, limpieza y descripción Arquitectura Big data, ¿cómo funciona? RDD’s Estructuras de control y funciones Data wrangling
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Temas que abordarás:

* Programación en Python - Subtema 2 Tipos de variables, datos, estructuras de control y funciones Data wrangling y exploración de datos
* Modelos de regresión Ficheros, limpieza y descripción Arquitectura Big data, ¿cómo funciona? RDD’s Estructuras de control y funciones Data wrangling
* Segmentación Exploración de datos Clustering, K-means y Knn
* Modeling Conceptos: modelos de regresión Regresión lineal Regresión logística
* Predicción Matriz de confusión Métricas de resultados Análisis de resultados y selección de modelos RQ

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El mundo requiere profesionales con competencias 4.0, que sepan leer y analizar data, que conozcan las tendencias del mercado y puedan hacer predicciones sustentadas en datos educados y que aporten desde un conocimiento sistemático.

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