Taller de métodos computacionales

Las clases inician los primeros días de abril.

La Facultad de Ciencias Económicas, Jurídicas y Sociales de la Universidad Nacional de Salta invita al taller sobre métodos computacionales dictado por el Dr. Marcos Herrera Gómez. Esta propuesta está destinada a profesionales que actúen en el sector público, el sector privado o en el tercer sector de disciplinas varias con inclinación por el estudio del desarrollo económico, social y humano. Alumnos avanzados de grado con conocimientos de Estadística.

Asimismo, se informa que el taller se dicta en el marco de la Maestría en Economía del Desarrollo para cursantes externos permitiendo abordar aspectos teóricos y prácticos sobre métodos computacionalmente intensivos. En este sentido, se busca introducir al alumno al análisis moderno de datos en donde el trabajo computacional es central. Trabajar sobre tópicos como métodos de remuestreo, simulación Monte Carlo, clasificación supervisada o bootstrapping no serían posibles sin el desarrollo de algoritmos computacionales. Además, habrán ejercicios aplicados con la finalidad de que se adquiera experiencia en el manejo de las herramientas mencionadas.

INSCRIPCIÓN VIRTUAL

*SI SOS PROFESIONAL enviar correctamente digitalizado, FORMULARIO, foto del DNI (frente y reverso) y TÍTULO DE GRADO (frente y reverso completos). El Título de Grado debe estar Legalizado por el Ministerio de Educación (SELLO AL DORSO)

*SI SOS ESTUDIANTE AVANZADO enviar, FORMULARIO, DNI (frente y reverso) y ESTADO CURRICULAR acreditando requerimientos.

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ARANCEL

Valor del Curso: $8.500 (Pesos Ocho Mil Quinientos)(Pedir Datos Cuenta y Formulario de Inscripción)

CURSADO

El cursado será bajo la Modalidad Virtual con clases sincrónicas durante un fin de semana según cronograma detallado. Las clases grabadas estarán disponibles para su consulta en cualquier horario. Cronograma de clases: Viernes 08/04: 9 a 14 hs. y 16 a 20 hs. Sábado 09/04: 9 a 14 hs.

PROGRAMA

-          Elementos básicos de programación en R y Python.Manejo de bases de datos.

-          Manipulación y limpieza de bases de datos.

-          Aplicaciones bajo R o Python sobre alternativas de regresión comologística, Ridge, Lasso y regression trees Ejercicios en el entorno R sobre métodos de remuestreo:Cross-validation, Jacknife, bootstrapping. Intervalos de confianza obtenidos por bootstrapping

-          Ejercicios aplicados bajo R o Python en tópicos adicionales: Random forests, Boosting, Clasificación supervisada y no supervisada.

CERTIFICACIÓN

Se emitirán certificados de asistencia y aprobación para quienes cumplan con el 75% de la asistencia y aprueben la modalidad de examen o trabajo según corresponda. Dichos certificados tendrán validez nacional.