Responsables de la elaboración de la Propuesta Formativa:

• Einer Batista. MBA IAE Business School. Especialista en Costos. Contador Público Nacional. Director General de Grupo Borigen Betzel. Docente de Catedra de Estadística en Cs. Económicas UNSa.
• Miguel Quintana Medina. MBA Universidad Siglo XXI. Especialista en Docencia. Especialista en Tributación. Contador Público Nacional. Consultor Privado. Docente de Catedra de Estadística en Cs. Económicas UNSa y Cs. Jurídicas UCASAL.

Objetivos:

• Que el participante pueda identificar necesidades y oportunidades en los negocios en los que la ciencia de datos forme parte de la solución y desarrolle las capacidades para enfrentar dichas situaciones de aplicación con el abordaje y las herramientas adecuadas del análisis multivariado utilizando el software R.
• Mejorar la productividad en el uso del software R utilizado para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
• Introducir herramientas de aprendizaje supervisado y no supervisado dentro del análisis multivariado que le permitan al participante generar valor agregado a su tarea y mejorar la toma de decisiones.
• Generar visualizaciones efectivas que cumplan con las mejores prácticas.
• Introducir al participante en los conceptos básicos necesarios para la ciencia de datos aplicada a los negocios y las ciencias sociales.
• Desarrollar las habilidades de análisis del participante para que ante situaciones particulares pueda elegir la herramienta adecuada para su abordaje.

Modalidad:

Dictado virtual.

Contenidos mínimos:

Módulo I

• Introducción al uso de R para el análisis estadístico de datos: Importación de datos. Análisis exploratorio. Comandos básicos. Gráficos. Pruebas estadísticas.

Módulo II

• Clasificación de las técnicas multivariantes.
• Análisis previo de los datos.
• Métodos de Clasificación: Análisis de Conglomerados: Medidas de similaridad. Análisis jerárquico y no jerárquico de conglomerados.
• Escalamiento multidimensional.
• Regresión lineal múltiple.

Módulo III

• Análisis discriminante.
• Regresión logística binomial y multinomial.
• Análisis de Correspondencias.
• Análisis de Componentes Principales.

Metodología de Dictado:

Si bien este curso contiene una base teórica, el dictado del mismo está focalizado en aplicaciones prácticas para profesionales. Se tiene previsto realizar 6 encuentros de 2,5 horas cada uno (15 horas en total), el seguimiento con actividades semanales de autogestión durante cada una de las 3 semanas de duración con 2,5 horas cada una (7,5 horas en total) y una carga horaria destinada a las tres trabajos prácticos evaluativos (en su elaboración, consultas y correcciones) de 7,5 horas. Totalizando este curso una carga horaria de 30 horas.

Horario de las clases:  viernes de 18:00 a 20:30 hs. y los sábados de 9:00 a 11:30 hs.

Cronograma:

Sistema de Evaluación:

Son requisitos para aprobar el curso obtener el 60 % o más en cada uno de los tres trabajos prácticos propuestos.

Conocimientos previos necesarios:

Título de grado en carrera de Ciencias Económicas o títulos afines con conocimiento intermedio de planilla de cálculos.

Equipo docente a cargo del dictado con los correspondientes Curriculum Vitae:

• Mg. Batista, Einer
• Mg. Quintana, Miguel
• Esp. Silisque, Celso

Destinatarios: El curso estará dirigido a profesionales de las Ciencias Económicas en general y a otros interesados egresados de distintas disciplinas interesados en dar los primeros pasos en el análisis de datos y avanzar posteriormente con el aprendizaje especializado en ciencia de datos. Se aceptarán estudiantes universitarios avanzados solo en calidad de asistentes.

Presupuesto y aranceles

Se adjunta presupuesto y aranceles en archivo Excel.

Bibliografía:

• Deepayan Sarkar. Lattice. Multivariate Data Visualization with R.
• Peter Dalgaard. Introductory Statistics witch R. 2da. Edición.
• Badiella. Blasco. Boixadera. Espinal. Valero. Vazquez. Manual de Introducción a R Commander: una interfaz gráfica para usuarios de R. Servei d’Estadística. Universitat Autónoma de Barcelona.
• Jose Luis Cañadas Reche. Regresión Logística. Tratamiento computacional con R. 2013.
• Hadley Wickham. Ggplot2. Elegant Graphics for Data Analisys. Springer.
• Peter Bruce. Andrew Bruce y Peter Gedek. Estadística practica para ciencias de datos con R y Python. 2da. Edición. Marcombo. España. 2022.
• Matiias Liberty Vittert. 50 principios de las ciencias de datos. Blume. Barcelona. 2021.
• F. Tusell. Análisis Multivariante. 2012.
• Daniel Peña. Análisis de Datos Multivariantes. 2002.
• C. M. Cuadras. Nuevos Metodos Multivariantes. CMC Editions. Barcelona. 2019.
• Joaquin Aldas. Ezequiel Uriel. Analisis Multivariante aplicado con R. 2da. Edición. Ediciones Paraninfo. España. 2017.

Link de Inscripción

Link de inscripción

Desde la Secretaría de Investigación y Extensión de la Facultad queremos comunicar que la prórroga para envío de resúmenes para la 3° Edición de las Jornadas de Investigación en Ciencias Económicas, Jurídicas y Sociales (JICES), VENCE HOY 22 de septiembre del corriente año.

Estimados Docentes:

Nos comunicamos con ustedes con el propósito de recordarles que a partir del día martes 26 de septiembre, se procederá con el borrado definitivo de cursos anteriores al año 2022 de la plataforma Moodle de la Facultad, por motivos de espacio de almacenamiento limitado en el servidor. 

El Dpto de Servicios Informáticos y Tecnología envió un comunicado, el día 28 de julio del corriente año, recomendando realizar el respaldo de los cursos que cada cátedra administra, puede consultar el comunicado haciendo click aquí.

Si tiene alguna pregunta o inquietud relacionada con la eliminación de los cursos, no dude en ponerse en contacto con el departamento, a través de mensaje de WhatsApp o llamando al número: 387-5356565.