ECONOMETRÍA Y EL APRENDIZAJE DE LAS MÁQUINAS: LAS NUEVAS FRONTERAS DE INVESTIGACIÓN EN ECONOMÍA APLICADA

En Bogotá, D.C.

Precio a consultar
  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Lugar

    Bogotá, d.c.

  • Duración

    10 Semanas

  • Inicio

    Fechas a escoger

Descripción

Este curso introduce a los estudiantes a algunas de las aplicaciones más importantes de la minería de datos y el aprendizaje de máquinas (Big Data) a problemas de políticas públicas, economía aplicada y macroeconomía. Como veremos, los economistas tienen bastante que aprender de los ingenieros y los ingenieros tienen bastante que aprender de los economistas, y en este curso usaremos una estrategia que compile lo mejor de los dos mundos Además de aprender los fundamentos teóricos, los estudiantes aprenderán herramientas básicas de programación en R o Python, lo que les permitirá una vez finalizado el curso, plantearse un problema que utilice diversas fuentes de datos y aplicar las técnicas aprendidas en clase para ofrecer una solución novedosa. La primera parte del curso tiene como objetivo aprender los fundamentos teóricos del aprendizaje estadístico como marco teórico de la minería de datos (el problema de aprendizaje máquinas, el compromiso entre sesgo y varianza, aproximación y error, riesgo, consistencia, regularización, complejidad, etc.). Paralelamente se van aprender las principales técnicas de minería de datos (método de vecindades, árboles, boosting, máquinas de vectores de soporte, conglomerados, reglas de asociación, validación cruzada, regularización, etc.) y una introducción a la redes neuronales y el aprendizaje profundo. En la primera semana de clase nos enfocaremos en aplicaciones a políticas públicas: modelos de predicción del crimen, problemas de salud pública, educación y problema en la rama judicial. La segunda semana del curso, exploraremos las soluciones a los problemas de identificación que tanto preocupan a los economistas y se establecerá un puente entre los temas de la primera semana y la teoría económica: predicción, causalidad, identificación y econometría, en donde el énfasis de las aplicaciones será a temas de macroeconomía.

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Bogotá, D.C. (Bogotá)
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¿Qué aprendes en este curso?

  • Asociación
  • Macroeconomía
  • Minería
  • Máquinas
  • Aprendizaje
  • Logístico
  • Diseño experimental
  • Predicción
  • Regularización
  • Validación cruzada
  • Bagging

Programa académico

Tema

Semana 1

Fundamentación estadística del aprendizaje de máquinas y la minería de datos. Aplicación: Breve introducción al Aprendizaje de máquinas en economía: predicción vs. causalidad, diseño experimental, datos panel y llenado de matrices y estimación de demanda

Semana 2

Métodos Lineales de clasificación (regresión lineal, modelo logístico) y tópicos: regularización, validación cruzada, (sub) bagging, boosting, curva ROC. Aplicación: Sesgo, discriminación, riesgo de crédito y riesgo moral

Semana 3

Métodos no lineales: kernels, naive Bayes árboles, bosques aleatorios, Boosting. Aplicación: Predicción del crimen y sesgos de retroalimentación

Semana 4

Análisis no supervisado: Clustering (kmedias), reglas de asociación, minería de texto. Aplicación: Detección automática de tópicos en textos (Gapmaps), Indicd de confianza al consumidor en tiempo real

Semana 5

Introducción a aprendizaje profundo (Deep Learning) Aplicación: Riesgo de crédito, estimación de actividad económica usando imágenes satelitales

Semana 6

Medición, Macroeconomía y las grandes oportunidades deBigData
  • Data Diseñada y Data Orgánica
  • Pilares de las mediciones futuras
  • Debilidades y retos de Big Data
Semana 7

Problemas de Identificación en Macroeconomía: Soluciones Preliminares

Semana 8

Soluciones Part II. Aplicaciones: Problema de atribución y Problema de Contagio

Semana 9

Uniendo BigData y Econometría. ¿Qué puede aprender cada uno del otro?

Semana 10

Aplicaciones: Medición de Estrés, Discriminación, Tráfico Humano, Consumo de Drogas, e Impacto Ambiental
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