Idioma: ES
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Curso Análisis de datos y econometría utilizando los lenguajes de programación R y Python

Información General

Presentación

Análisis de Datos y Econometría utilizando los lenguajes de programación R y Python.

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

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.

"R es un entorno y lenguaje de programación de código abierto con una orientación hacia el análisis estadístico. Es muy potente en la visualización de información y de datos por lo que se ha vuelto muy popular en el análisis de datos masivos y en el análisis econométrico. Python es un lenguaje de programación multipropósito, de código abierto orientado a objetos, sencillo y versátil que se utiliza en diferentes ramas científicas para llevar a cabo desarrollos de inteligencia artificial, análisis de datos masivos, análisis econométrico, programación de video juegos, programación de aplicaciones móviles, entre otros usos".

Álvaro Perdomo

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

Por qué estudiar con nosotros

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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.

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.

Deberes del participante

  • Contar con una conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo y lograr concentrarse.
  • 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 involucren la cuenta en Microsoft Teams, e ingresar con un navegador libre de caché para que no tenga inconvenientes.
  • Conectarse a las sesiones de clase con mínimo 10 minutos de antelación de manera que verifique que cuenta con una conexión adecuada y no pierda clase por realizar ajustes.
  • Disponer de materiales como libreta, esfero, entre otros.

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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  • 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.

Contenido temático

Modulo 1. Introducción a R (repaso econometría, estadística)

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

Modulo 2. Ambientes de desarrollo R, R-Studio, MarkDown

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

Modulo 3. 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 4. Exploración y manipulación de datos

  • Gráficas.
  • Análisis gráfico.

Módulo 5. 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 6. Regresiones lineales generalizadas (GLM)

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

Módulo 7. Series de tiempo

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

Módulo 8. Introducción a Machine Learning y BigData

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

Módulo 9. Introducción a Python

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

Módulo 10. Aplicación sobre Python

  • MCO.
  • GLM.
  • Series de tiempo.

Fechas y horario

El curso se desarrollará entre el 24 de julio y el 4 de septiembre de 2021, el sábado de 8:00 a.m. a 1:00 p.m., en modalidad remota vía Microsoft Teams.

La 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

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El valor de la inversión es de $890.000 (ochocientos noventa mil pesos m/cte.), por participante.

Descuento del 5 % hasta el 9 de julio de 2021.

Inscripciones hasta el 16 de julio de 2021.

Conferencistas de nuestra escuela

Cerrar

Wilmer Darío Pineda Ríos

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Matemático y máster en Ciencias-Matemáticas de la Universidad Nacional de Colombia, candidato a doctor en Ciencias-Estadística de la misma universidad. Ha trabajado en análisis y modelamiento, asesoramiento de proyectos de investigación y trabajos de grado. Profesor de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.

Solicite información

Si desea conocer más sobre este programa, complete el formulario o escríbanos por WhatsApp.

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