22 marzo, 2019

Diplomado Técnicas Avanzadas en Econometría con Software R

La Universidad Autónoma del Estado de Morelos, la Facultad de Estudios Superiores de Cuautla en coordinación con el Colegio Científico de Datos invitan al Diplomado:

Técnicas Avanzadas en Econometría con Software R

2nd. Promoción

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Adquirir la habilidad para analizar e interpretar la información econométrica, de Big Data y OLAP con software R para una eficaz toma de decisiones económica, financiera y empresarial.

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Mtro. Tomás Alberto Salmerón Enciso

De nacionalidad española, Maestro en Técnicas Actuales de Estadística Aplicada, con una Especialización en Técnicas Robustas y Avanzadas de Estadística Aplicada y Licenciado en Psicopedagogía por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED – Madrid, España –). Trabajó para el Dpto. de Protección de Cultivos del Instituto de Formación Agraria y Pesquera de Andalucía (IFAPA – Gobierno de Andalucía, España) desarrollando la tarea de asesor en estadística e investigación. Fue jefe del dpto. de estadística operativa de High Quality Statistics (Granada, España). Impartió formación en estadística avanzada y realizó estudios para universidades y centros del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC, España), así como para entidades privadas de investigación biomédica y financiera (Tigenix, Quintiles, Bowbuy). Cabe una labor y mención destacada en el estudio estadístico de la calidad de las aguas subterráneas del Río Duero (Cuenca Hidrográfica del Duero, España) en colaboración con el Comisionado de Energía de la Unión Europea y sus políticas Medioambientales en el año 2014. Especialista en software R, ha realizado publicaciones y desarrollado varios libros de estadística avanzada con software R y temarios para universidades como el Máster de Estadística Aplicada con Software R de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid (España). Actualmente, radica en México, donde ha creado la empresa Colegio Científico de Datos (COCID, www.cocid.com.mx), de la que es director y científico de datos donde imparte formación de posgrado en estadística avanzada con software R para universidades y realiza estudios de investigación.

CV Tómas

  1. Economistas,

  2. Administrativos,

  3. Ejecutivo,

  4. Relacionistas Públicos,

  5. Gestores de Calidad,

  6. Actuarios,

  7. Contadores,

  8. y todas  aquellas áreas relacionadas con la empresa y sus ámbitos económicos y financieros

1.-Estudiar la descriptiva avanzada de empleados y clientes,
2. Relacionar la concentración de salarios y ventas,
3. Conocer el rendimiento de ventas de un producto,
4. Clasificar empleados en función de su rendimiento de ventas,
5. Estudiar la calificación de una empresa por los clientes,
6. Clasificar las oficinas por ganancias,
7. Clasificar ganancias vs. gastos en publicidad,
8. Estudiar la diferenciación y apuesta avanzada por carteras de inversión,
9. Diversificar la inversión,
10. Racionalizar las tareas de los empleados,
11. Diferenciar entre PIBs.
12. Relacionar las tareas de empleados y ventas,
13. Estudiar las ganancias vs. gastos diferenciados,
14. Relacionar de forma avanzada activos financieros en bolsa,
15. Realizar previsiones avanzadas de ganancias por activos financieros,
16. Realizar previsiones de ventas en función de tasas,
17. Seleccionar empleados por previsión de ventas,
18. Realizar búsqueda de personal nuevo en función de previsiones de ventas,
19. Relacionar activos financieros,
20. Diversificar de forma avanzada la inversión en activos financieros,
21. Estudiar la supervivencia de productos en el mercado,
22. Realizar previsiones de ventas de un producto,
23. Realizar previsiones de ganancias de activos bursátiles.
24. Estudiar de forma avanzada encuestas de calidad al cliente,
25. Estudiar la efectividad de programas de marketing en ventas de productos,
26. Clasificar y seleccionar empleados en función del tiempo de cierre de ventas,
27. Cambiar de puestos a empleados en función de su rendimiento.
28. Trabajar BIG DATA.
29. Crear tablas dinámicas.
30. Trabajar cubos OLAP.
31. Realizar operaciones con cubos OLAP.

Número de horas: 160

Modalidad de aprendizaje: 

  1. Híbrido (60h presenciales + 100h virtuales) 
  2.  Completamente Virtual (160 h virtuales)

Puede usted elegir la modalidad educativa que guste:

– En la modalidad híbrida. Durante las dos semanas presenciales se estudiaran las técnicas en las instalaciones de la FESC. Tendrá las ventajas de poder asistir e ir replicando cada técnica en su propia laptop con el apoyo y explicación de personal experto en el tema. Aparte, durante la semana podrá ir trabajando a su ritmo en la plataforma virtual donde encontrará más material complementario, apoyo del profesor continuo y las actividades a realizar.

– En la modalidad virtual. Comenzará a trabajar a su ritmo, en las horas que usted disponga con el apoyo personalizado del tutor experto. Contará con todo el material (pdf, bases de datos, guía didáctica, tareas, video-tutoriales, etc) para sacar el mayor rendimiento a su aprendizaje.

Módulo I. Empleados, Ventas y Carteras de Inversión

1.1.- Descripción.
1.2.- Historia.
1.3.- Características.
1.4.- Instalación.
1.5.- Formatos.
1.6.- Transponer datos de hoja de cálculo.
1.7.- Cargado de archivos.

TEMA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA I.
2.1.- Gráficos de barras.
2.2.- Gráficos de sectores.
2.3.- Histograma.
2.4.- Nubes de puntos.
2.5.- Gráficos de cajas.
2.6.- Gráficos para tablas de doble entrada.
2.7.- Conclusión.

TEMA 3. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA II.
3.1.- Medidas de posición y dispersión.
3.1.1.- Media.
3.1.2.- Mediana.
3.1.3.- Cuasivarianza.
3.1.4.- Cuasidesviación típica.
3.1.5.- Cuantiles.
3.1.6.- Resumen.
3.2.- La distribución normal.
3.3- Medidas descriptivas robustas.
3.4.- Medidas descriptivas útiles en investigación económica y empresarial (Coeficiente de variación, de simetría, de kurtosis, rangos intercuartílicos, recorridos, medidas de concentración).
3.5.- Conclusión.

TEMA 4. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS.
4.1.- Test de Wilcoxon.
4.2.- Test de Wilcoxon – Mann-Whitney.
4.3.- Test de Kolmogorov – Smirnov.
4.4.- Test de Kruskal – Wallis.
4.5.- Conclusión.

TEMA 5. CHI-CUADRADO Y T DE STUDENT.
5.1.- Chi- cuadrado de Pearson.
5.1.1.- Introducción.
5.1.2.- Formulación.
5.1.3.- Resolución con R.
5.1.4.- Conclusión.
5.2.- T-Student.
5.2.1.- Distribución t-Student.
5.2.3.- conclusión.

TEMA 6. ANÁLISIS DE VARIANZA. DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIZADO.
6.1.- Un factor clásico. Comparaciones mútiples con HSD de Tukey.
6.2.- Un factor robusto. Test robustos de Welch y Box. Test de comparaciones robustas lincon.
6.3.- Dos factores clásico. Comparaciones mútiples con HSD de Tukey.
6.4.- Dos factores robusto. Test robustos de Welch y Box. Test de comparaciones robustas lincon.

TEMA 7. ANÁLISIS DE VARIANZA. MEDIDAS REPETIDAS.
7.1.- Introducción.
7.2.- Formulación.
7.3.- Análisis de Varianza. Medidas Repetidas con R.
7.4.- Conclusión.

TEMA 8. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLES.
8.1.- Regresión lineal simple.
8.1.1.- Introducción.
8.1.2.- Modelo.
8.1.3.- Contraste.
8.1.4.- Tabla de análisis de varianza.
8.1.5.- Regresión con R.
8.1.6.- Conclusión.
8.2.- Correlación simple.
8.2.1.- Introducción.
8.2.2.- Coeficiente de correlación de Pearson.
8.2.3.- Correlación lineal con R.
8.2.4.- Conclusión.

TEMA 9. REGRESIÓN MÚLTIPLE.
9.1.- Modelo.
9.2.- Contraste de la regresión lineal múltiple.
9.3.- Tabla de análisis de la varianza para la regresión lineal múltiple.
9.4.- Estimación de la varianza común.
9.5.- Contraste de hipótesis sobre los coeficientes de regresión.
9.6.- Regresión múltiple con R.
9.7.- Selección secuencial de variables por pasos.

TEMA 10. CORRELACIÓN MÚLTIPLE.
10.1.- Introducción.
10.2.- Cálculo con R.
10.3.- Representaciones gráficas.
10.4.- Conclusión.

Número Horas: 30 (15 teóricas+15 prácticas)

 

Módulo II. Ganancias y Gastos, Previsión de Ventas y Activos

TEMA 11. TÉCNICAS ACTUALES EN REGRESIÓN. TRATAMIENTO DE DATOS ANÓMALOS.
11.1.- Introducción.
11.2.- Bibliotecas.
11.3.- Formulación.
11.4.- Ejemplo completo:
11.4.1.- Regresión lineal por mínimos cuadrados.
11.4.2.- Técnicas actuales en Regresión (tratamiento de datos anómalos).
11.4.2.1.- Recta de Huber.
11.4.2.2.- LTS-Least Trimmed Squares.
11.4.2.3.- LMS-Least Median of Squares.
11.4.2.4.- Recta MM.
11.5.- Conclusión.

TEMA 12. REGRESIÓN POISSON.
12.1.- Introducción.
12.2.- Cálculo con R.
12.3.- Conclusión.

TEMA 13. MODELOS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA. LOGIT Y PROBIT.
13.1.- Introducción.
13.2.- Modelos logit y probit.
13.3.- Modelos de regresión logit con R.
13.4.- Modelos de regresión probit con R.
13.5.- Conclusión.

TEAM 14. REGRESIÓN MÚLTIPLE ROBUSTA.
14.1.- Introducción.
14.2.- Regresión de Huber.
14.3.- Regresión múltiple robusta de Huber.
14.4.- MM-estimadores.
14.5.- Regresión múltiple M-estimadores.
14.6.- Conclusión.

TEMA 15. CORRELACIÓN SIMPLE Y MÚLTIPLE ROBUSTAS.
15.1.- Introducción.
15.2.- Correlación robusta para dos variables.
15.2.1.- Correlación de porcentaje ajustado.
15.2.2.- Correlación winsorizada.
15.2.3.- M-estimadores de Goldberg e Iglewicz (1992).
15.3.- Correlación robusta para p variables.
15.3.1.- Correlación de porcentaje ajustado entre p variables.
15.3.2.- Correlación winsorizada entre p variables.
15.4.- Conclusión.

TEMA 16. MODELOS LINEALES GENERALIZADOS UNIVARIANTES.
16.1.- Desarrollo.
16.2.- Conclusión.

TEMA 17. MODELOS LINEALES MIXTOS GENERALIZADOS. DISEÑO POR BLOQUES ALEATORIOS.
17.1.- Introducción.
17.2.- Formulación.
17.3.- Modelos lineales generalizados y mixtos generalizados con R. Diseño por bloques aleatorios.
17.4.- Conclusión.

TEMA 18. ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN (CARTS).
18.1.- Introducción.
18.2.- Árboles de regresión con R.
18.3.- Prunned o podado del Árbol.
18.4.- Árboles de clasificación con R.
18.5.- Conclusión.

TEMA 19. MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS GAM.
19.1.- Introducción.
19.2.- Formulación.
19.3.- Modelos GAM con R.
19.4.- Conclusión.

TEMA 20. ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA.
20.1.- Introducción.
20.2.- Cálculo completo en R. Uno y dos grupos.

TEMA 21. MODELOS SARIMA DE SERIES TEMPORALES.
21.1.- Introducción.
21.2.- Objetivos y usos en las diferentes ciencias.
21.3.- Paquetes a instalar en R.
21.4.- Bibliotecas a abrir en R.
21.5.- Cómo introducir los datos en R.
21.6.- Ejemplo completo:
21.6.1.- Cálculo con R.
21.6.2.- Filtrado lineal.
21.6.3.- Modelos SARIMA:
21.6.3.1.- Identificación del modelo.
21.6.3.2.- Estimación de los parámetros.
21.6.3.3.- Diagnosis.
21.6.3.4.- Predicción.
21.6.3.5.- Test de serie estacionaria.
21.6.4.- Cointegración de Series.
21.7.- Conclusión.

TEMA 22. PARÁMETROS GRÁFICOS AVANZADOS.
22.1.- Gráfico plot. Función legend.
22.2.- Recta de regresión.
22.3.- Histograma.
22.4.- Gráfico de cajas.
22.5.- Gráficos de barras con barras de error.

Número Horas: 40 (15 teóricas+25 prácticas)

 

Módulo III. Calidad al Cliente y marketing con Software R

TEMA 23. AM – ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS.
23.1.- Introducción.
23.2.- Análisis de correspondencias bidimensional con R.
23.3.- Análisis de correspondencias múltiple con R.
23.4.- Conclusión.

TEMA 24. AM – ANÁLISIS FACTORIAL.
24.1.- Introducción.
24.2.- Formulación.
24.3.- Análisis factorial con R.
24.4.- Conclusión.

TEMA 25. AM – ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES.
25.1.- Introducción.
25.2.- Formulación.
25.3.- Análisis de componentes principales con R.
25.4.- Representaciones gráficas
25.5.- Conclusión.

TEMA 26. AM – ANÁLISIS DISCRIMINANTE.
26.1.- Introducción.
26.2.- Formulación.
26.3.- Análisis discriminante con R.
26.4.- Validación cruzada.
26.5.- Método de los k vecinos más próximos.
26.6.- Método de los k vecinos más próximos. Validación cruzada.
26.7.- Análisis discriminante. K grupos y clasificación desconocida.
26.8.- Conclusión.

TEMA 27. AM – ESCALADO MULTIDIMENSIONAL.
27.1.- Introducción.
27.2.- Formulación.
27.3.- Escalado multidimensional con R. Métrico y no métrico.
27.4.- Cálculo de matrices.
27.5.- Conclusión.

TEMA 28. AM – ANÁLISIS CLUSTERS.
28.1.- Introducción.
28.2.- Formulación.
28.3.- Análisis clusters con R.
28.4.- Elección del número de clusters.
28.5.- Conclusión.

Número Horas: 50 (20 teóricas+30 prácticas)

 

Módulo IV. Herramientas ETL: BIG DATA y Cubos OLAP

Temario:
Tema 29.-Trabajar BIG DATA.
Tema 30.-Crear tablas dinámicas.
Tema 31.-Trabajar cubos OLAP.
Tema 32.-Operaciones con cubos OLAP.

Número Horas: 40 (10 teóricas+30 prácticas)

-Modalidad híbrida:

1) Fecha de comienzo de diplomado: 2 de octubre de 2019.
2) Fecha de fin de diplomado: 30 de noviembre de 2019..
3) Las clases presenciales serán los días 2, 3, 9, 10, 11, 16, 17, 18, 23, 24, 25, 30 de octubre en horario de 9 am a 14 pm, con evaluación continua tras cada tema con ejercicios prácticos.
4) El trabajo virtual y realización de proyecto final (actividades a realizar) será del 1 al 30 de noviembre de 2019.
5) La corrección de proyectos finales y entrega de calificaciones será del 1 al 10 de diciembre de 2019.

-Modalidad virtual:

1) Fecha de comienzo de diplomado: 2 de octubre de 2019.
2) Fecha de fin de diplomado: 30 de noviembre de 2019..

3)El trabajo virtual y realización de proyecto final (actividades a realizar) será del 2 de octubre al 30 de noviembrecon evaluación continua tras cada tema con ejercicios prácticos.

4) La corrección de proyectos finales y entrega de calificaciones será del 1 al 10 de diciembre de 2019.

Costo de Diplomado

1) El costo del diplomado al  Público en General $13,500 en una sola exhibición. $14,000.00 en pagos diferidos. 
2) Costo Comunidad UAEM pagos diferidos $11,500.00 en una sola exhibición y  $12,000.00 en pagos diferidos

Calendario de pagos

En una sola Exhibición.

del 23 al 30 de septiembre de 2019 ($11,500.00 comunidad UAEM)

En pagos diferidos

*Primer Pago del 23 al 30 de septiembre de 2019

  1. Público en General $7,000.00
  2. Comunidad UAEM  $6,000.00

*Segundo Pago antes del 8 de noviembre de 2019

  1. Público en General $7,000.00
  2.  Costo Comunidad UAEM $6,000.00

*El número de Cuenta se le notificará por correo 

 

Diploma emitido con valor curricular por la Facultad de Estudios Superiores de Cuautla de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos, con opción a titulación o como opción de capacitación.

Paso 1

Registrarse en nuestra página web: www.cocid.mx/diplomados

Paso 2

Documentación requerida Comunidad UAEM

1.-Realizar un oficio en el que solicite cursar el diplomado. (dirigido a Lic. Ma. de los Ángeles Fernández Domínguez , Directora de la Facultad de Estudios Superiores de Cuautla )

2.- 2 Copias del certificado de la licenciatura.

3.- Constancia laboral no mayor a 6 meses de antigüedad. En caso de no encontrarse laborando, puede emitir un oficio simple, donde exponga los motivos por los cuales no se encuentra laborando. (dirigido a Lic. Ma. de los Ángeles Fernández Domínguez , Directora de la Facultad de Estudios Superiores de Cuautla )

4.-Realizar el pago de inscripción al Diplomado (1 sola exhibición o el primer pago en caso de haber elegido pagos diferidos). 

 En caso de cumplir con los requerimientos establecidos, le solicitamos entregar la documentación a la oficina de Educación Continua, en un horario de  9:00 a.m. a 2:00 p.m.

 

Requisitos Público en General

Realizar un oficio libre exponiendo el motivo por el cuál desea tomar este diplomado y espera aprender de él, así como el compromiso de cumplimiento de las actividades y pagos del mismo, dirigido a la Lic. Ma. de los Ángeles Fernández Domínguez , Directora de la Facultad de Estudios Superiores de Cuautla.

Dicho documento deberá ser entregado en las Instalaciones de la Facultad de Estudios Superiores de Cuautla, en el caso de ser externo, podrá enviarlo por correo administracion@cocid.mx.

 

Requisitos indispensables.

1.- Traer  laptop

2.-No es necesarios conocimientos de computación

3.-Conocimientos básicos de estadística.

 

1.-Aprobar todas las tareas y evaluaciones.

2.-Entrega de proyecto final de diplomado.

3.-No presentar adeudos, habiendo realizado los pagos diferidos en los plazos señalados.

El estudiante entregará la siguiente documentación.

*1 copia de credencial de elector.
*1 copia de comprobante de domicilio.
*2 fotografías tamaño infantil.
*2 fotografías tamaño diploma con las siguientes especificaciones:
– recientes e iguales
– blanco y negro
– de frente
– papel fotográfico, con retoque, no brillante, áspero en el reverso
y con adhesivo.

Mujeres
Recogerse el cabello (peinado sencillo).
Frente y orejas completamente descubiertas.
Aretes pequeños y sin collares.
Ropa blanca.
Poco maquillaje.

Hombres
Camisa blanca, corbata.
Saco color gris o beige (color claro).
Bigote recortado, sin barba.
Pelo corto.
Ningún tipo de arete o collar.

*Las anteriores especificaciones para las fotografías son dictadas desde la DIRECCIÓN GENERAL DE SERVICIOS ESCOLARES a través de su Departamento de Certificación y Expedición de Documentos de la UAEM

*En el caso de que el estudiante no se encuentre en México le indicaremos personalmente para el envío de documentación.

Sede

Informes FESC- UAEM

%cocid% educacion.continua.fesc@uaem.mx
Horario de atención: de 9:00am a 3:00 pm
Teléfono: 777.329.70.00 ext 2161

 

Informes Administración COCID

%cocid% administracion@cocid.mx
Horario de atención: de 9:00am a 3:00 pm
Teléfono Cel: 735 162 62 68  –   735 112 08 21

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