Analítica de datos aplicada a estudios sobre desarrollo

Curso

Semipresencial en Bogotá, D.C.

$ 3.234.000 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Semipresencial

  • Idiomas

    Castellano

  • Lugar

    Bogotá, d.c.

El curso pretende que los y las estudiantes exploren y comprendan los métodos y herramientas cuantitativas ampliamente utilizadas para el análisis de datos en procesos de investigación y consultoría en el campo de los estudios sobre desarrollo, en diferentes contextos. La analítica de datos es muy usada actualmente por diversas disciplinas. El enfoque diferencial de este curso es el análisis interdisciplinario de datos en el marco del desarrollo en contextos concretos y con foco en la investigación y la consultoría.

Sedes y fechas disponibles

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Bogotá, D.C. (Bogotá)
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A tener en cuenta

Al finalizar el curso, los y las estudiantes estarán en capacidad de: Aplicar los principales métodos de análisis de regresión. Aplicar los principales métodos de análisis multivariado. Combinar distintas herramientas para el análisis cuantitativo. Usar programas estadísticos para analizar datos cuantitativos.

El curso está dirigido a profesionales de cualquier disciplina interesados en el análisis de data cuantitativa del desarrollo con enfoque interdisciplinario. El curso no presupone una amplia y sólida base matemática, se requerirán conceptos básicos.

Participó.

Es un curso de nivel intermedio, para el que los conceptos e intuiciones básicas de estadística son requeridos (por ejemplo, estadística descriptiva, teoría de la probabilidad, estadística inferencial, análisis de correlación, análisis de regresión.

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Logros de este Centro

2022
2019

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Materias

  • Análisis de datos
  • Visualización de datos
  • Análisis de regresión lineal
  • Analítica de Datos
  • Análisis de Componentes

Programa académico

  • Visualización de datos
  • Análisis de datos y comandos en R
  • Análisis de regresión lineal
  • Análisis de regresión no lineal
  • Técnicas multivariadas -análisis de componentes principales, análisis factorial, análisis de correspondencia simple y múltiple.
  • Análisis de conglomerados (cluster), análisis discriminante
  • Construcción de indicadores socio-políticos
  • Análisis de encuestas complejas usando R









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