Herramientas cuantitativas para la investigación De la Estadística al Machine Learning

Curso

Virtual

$ 590.000 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    24h

  • Duración

    1 Mes

Ciencias económicas y administrativas

En un mundo cada vez más “data-driven”, la capacidad de analizar y comprender información es esencial para cualquier profesional. Este curso te proporcionará las herramientas cuantitativas necesarias para investigar de manera rigurosa y tomar decisiones basadas en datos usando, no solo la estadística tradicional sino también algunos métodos de machine learning. Así aprenderás a aplicar técnicas de análisis avanzadas y comunicar tus hallazgos de manera efectiva. Ya sea que estés interesado en la investigación académica, el análisis de mercado o la evaluación de políticas públicas, este curso te equipará con las habilidades cuantitativas que necesitas para destacar en tu campo.

Por una parte, los métodos estadísticos son herramientas indispensables en la investigación, ya que permiten transformar grandes volúmenes de datos en información valiosa y comprensible. Al aplicar técnicas estadísticas, los investigadores pueden identificar patrones, tendencias y relaciones causales entre variables, lo que les permite formular hipótesis sólidas, evaluar su validez y extraer conclusiones objetivas. Además, la estadística proporciona un marco riguroso para cuantificar la incertidumbre y el error en los resultados, lo que aumenta la confiabilidad de las investigaciones y facilita la toma de decisiones informadas en diversos campos, desde las ciencias sociales y naturales hasta la economía y la medicina.

Por otr parte, los algoritmos de machine learning han revolucionado la investigación al ofrecer herramientas poderosas para descubrir patrones complejos y no lineales en los datos que a menudo están fuera del alcance de los métodos estadísticos tradicionales. Estas técnicas permiten construir modelos predictivos altamente precisos, identificar relaciones ocultas entre variables y extraer insights valiosos de grandes conjuntos de datos. A diferencia de los modelos estadísticos que suelen asumir distribuciones de probabilidad específicas.

A tener en cuenta

Objetivos generales
El objetivo general del presente curso es capacitar a los participantes en la implementación de métodos cuantitativos basados en herramientas estadísticas y de machine learning, analizando grandes volúmenes de datos, construyendo modelos predictivos robustos y extrayendo insights valiosos que permitan tomar decisiones informadas y contribuir al avance del conocimiento en sus respectivos campos.

Objetivos específicos
Conocer las técnicas estadísticas y de machine learning más comunes para analizar diferentes tipos de datos y responder a preguntas de investigación complejas.

Desarrollar habilidades prácticas de análisis de datos.

prender a construir modelos predictivos precisos, evaluando su desempeño y comunicando los resultados de manera efectiva a audiencias diversas.

Resolver problemas de investigación reales

Estudiantes de pregrado o maestría de áreas económicas, financieras y administrativas; Analistas de datos, Consultores, Docentes universitarios y emprendedores.

La Pontificia Universidad Javeriana otorgará certificado de asistencia a quienes hayan cumplido con el 80% de la asistencia a las sesiones programadas.

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Opiniones

Logros de este Centro

2019

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 16 años en Emagister.

Materias

  • Algoritmos
  • Toma de decisiones
  • E learning
  • Estadística
  • Investigación de mercado
  • Ciencias sociales

Programa académico

TEMARIO DEL CURSO:

En estos ocho módulos bien diferenciados por temario, metodología y función en el mercado labora, vas a encontrar todo el contenido necesario para ser un experto en el tema:

  • Introducción a la metodología de la investigación (3 horas)

  • Procesamiento y visualización de datos (3 horas)

  • Técnicas estadísticas bivariadas (3 horas)

  • Métodos estadísticos multivariados (3 horas)

  • Algoritmos de clasificación y regresión (4 horas)

  • Principal component analysis (1 hora)

  • Series de tiempo usando Python (3 horas)

  • Casos prácticos. (4 horas)

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