Curso Análisis de Datos y Econometría Utilizando los Lenguajes de Programación R y Python.
Modalidad: presencial
Titulo: Análisis de datos y econometría utilizando los lenguajes de programación R y Python
Programa del que depende: Economía
Modalidad: Remota
Duración: 40 horas
Jornada: Diurna
PRESENTACIÓN:
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.
Para aprovechar estas herramientas sólo se necesita un computador y toda la disposición para aprender, ya que (R-Python) son libres y gratis.
BENEFICIOS:
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.
OBJETIVOS:
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.
PERFIL DEL ASPIRANTE:
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.
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.
Duración:
El curso se desarrollará en 10 módulos, con un total de 40 horas de clase presenciales.
Certificación:
La Escuela otorgará certificado de asistencia al curso Análisis de datos y econometría aplicada en R y Python a quienes participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las actividades programadas.
CONTENIDO TEMÁTICO:
Módulo I. Introducción a R (repaso econometría, estadística) (4 horas)
- Instalación y entorno.
- Variables de entorno.
- Instalación de paquetes.
Módulo II. Ambientes de desarrollo R, R-Studio, MarkDown (2 horas)
- R-Studio.
- Guardar archivos y variables.
- Aplicación de MarkDown.
Módulo III. Trabajo sobre R (6 horas)
- 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 IV. Exploración y manipulación de datos (4 horas)
- Gráficas.
- Análisis gráfico.
Módulo V. Regresión lineal (MCO), validación de supuestos (4 horas)
- 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 VI. Regresiones lineales generalizadas (GLM) (4 horas)
- Logit.
- Probit.
- Loglog.
- Poisson.
- Multinomial.
- Validación y análisis de resultados.
Módulo VII. Series de tiempo (4 horas)
- Tendencias.
- Pruebas de raíces unitarias.
- Identificación de modelos AR, MA, arima.
- Trabajo de función auto-arima.
- Gráficas.
Módulo VIII. Introducción a Machine Learning y BigData (4 horas)
- Conceptos generales.
- Aplicaciones generales.
- Aplicaciones en economía.
- Algoritmos y funcionalidades del ML.
Módulo IX. Introducción a Python (4 horas)
- Conceptos generales y entornos de trabajo.
- Objetos y scripts.
- Jupyter Notebook.
- Librerías.
- Funcionalidades generales de numpy y pandas.
Módulo X. Aplicación sobre Python (4 horas)
- MCO.
- GLM.
- Series de tiempo.
