INTRODUCCIÓN A CIENCIA DE DATOS APLICADA A LOS NEGOCIOS CON R

25 Septiembre 2023 by Ultimas Novedades 716 Views

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:

Fecha

Duración

Módulo

Tema

Actividad

Viernes 27/10

2,5 horas

Módulo I

Introducción al Uso de R. Entorno de R Studio. Importación de datos. Comandos básicos.

Sincrónica

Sábado 27/10

2,5 horas

Análisis exploratorio. Gráficos. Aplicaciones Prácticas.

Sincrónica

Miércoles 01/11

2,5 horas

Consulta y Resolución de Trabajo Práctico N° 1

Asincrónica

Viernes 03/11

2,5 horas

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.

Sincrónica

Sábado 04/11

2,5 horas

Escalamiento multidimensional.

Regresión lineal múltiple.

Sincrónica

Miércoles 09/11

2,5 horas

Consulta y Resolución de Trabajo Práctico N° 2

Asincrónica

Viernes 11/11

2,5 horas

Módulo III

Análisis discriminante.

Regresión logística.

Sincrónica

Sábado 12/11

2,5 horas

Análisis de Correspondencias.

Análisis de Componentes Principales.

Sincrónica

Miércoles 16/11

2,5 horas

Consulta y Resolución de Trabajo Práctico N° 3

Asincrónica

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

Coordinación de Capacitación

Teléfono: 0387- 4255471
Dirección: Avda. Bolivia 5150 - Complejo Universitario Gral. José de San Martín - Campo Castañares - Salta Capital
Email: coordinaciondecapacitacion@eco.unsa.edu.ar

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