Proporcionar una sólida comprensión de los métodos econométricos avanzados y su aplicación en la ciencia de datos.
Capacitar a los participantes en el uso de herramientas estadísticas y de programación como Python, R, y Stata para análisis y modelado de datos.
Facilitar la habilidad de interpretar y comunicar resultados de modelos econométricos y de machine learning en contextos de negocio y economía.
Contenido del curso
INTRODUCCION
CLASE 1
02:31:30
MATEMÁTICA PARA ECONOMISTAS
CLASE 1
01:57:42
CLASE 2
02:13:39
CLASE 3
01:56:37
CLASE 4
01:56:55
FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA
CLASE 1
02:02:28
CLASE 2
02:24:05
CLASE 3
02:16:32
CLASE 4
02:10:37
ESTADÍSTICA APLICADA, MODELADO MATEMÁTICO Y ANÁLISIS CUANTITATIVO
CLASE 1
02:17:55
CLASE 2
01:59:18
CLASE 3
01:56:59
CLASE 4
02:04:04
FUNDAMENTOS DE LA ECONOMETRIA
CLASE 1
01:57:42
CLASE 2
01:54:10
MICROECONOMETRÍA Y ANÁLISIS DE DATOS
CLASE 24/08
01:49:31
CLASE 30/08
01:56:59
CLASE 31/08
01:56:14
CLASE 06/09
02:09:18
CLASE 07/09
01:43:41
CLASE RECUPERACION 23/08
01:58:03
MACROECONOMETRÍA Y ANÁLISIS DE DATOS
CLASE 1
02:07:12
CLASE 2
01:52:53
CLASE 3
02:08:32
CLASE 4
01:43:56
CLASE 5
01:56:49
CLASE RECUPERACION 02/10
02:08:23
CLASE 6
01:58:16
ECONOMETRÍA FINANCIERA Y BANCARIA
CLASE 1
01:59:15
5
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