Entrenamiento Especializado

Entrenamiento online: Ciencias de los Datos mediante el Análisis Multivariante.

Dirigido a:

A pesar de que es un tema estadístico intermedio-avanzado, todas las personas que estén interesadas en aprender sobre las principales técnicas del análisis multivariado pueden tomar este curso para la iniciación como científicos de los datos.

Objetivo:

Entender los conceptos claves de las principales técnicas de Análisis Multivariante y poder diferenciarlas entre sí. 

Identificar las aplicaciones y utilidades de las distintas técnicas para el análisis de datos.

Utilizar software especializado para el desarrollo de los algoritmos y la validación matemática y estadística de cada uno de ellos. 

Temario:

Sesión 1:

Introducción al Análisis Multivariante

Términos y conceptos relevantes en la aplicación del análisis multivariante.
Escalas de Medida.
Principales Técnicas del Análisis Multivariante.

Introducción al Manejo de STATA
Ayuda y recursos.
Descripción de datos.
Edición de datos.
Creación y cambio de datos.
Administración de variables.
Resumen de estadísticas. 

Distribución de Frecuencias, Tabulación Cruzada y Pruebas de Hipótesis

Distribuciones de Frecuencia
Medidas de Ubicación
Medidas de Variabilidad
Medidas de Forma.

Sesión 2:

Inferencia-Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis 

Diferencia de Medias.
Pruebas de Asociación.
Pruebas Paramétricas.
Pruebas no Paramétricas.
Análisis de Varianza de una Vía (ANOVA)

Sesión 3:

Regresión Lineal Múltiple

Modelo lineal general.
Estimación del modelo de regresión.
Pruebas de significancia de los parámetros.
Evaluación del modelo.
Multicolinealidad.
Criterios para adicionar o eliminar variables, Procedimientos para la selección de variables, Regresión escalonada (Stepwise): Selección hacia adelante (Forward) y Eliminación hacia atrás (Backward)
Validación de supuestos.

Sesión 4:
Regresión Logística y Análisis Discriminante

Regresión Logística.
Modelo de Análisis Discriminante.
Estadísticos Asociado.
Supuestos y Limitaciones.
Análisis de resultados.

Sesión 5:
Clasificación por Grupos: Análisis de Conglomerados

Visión General.
Estadísticos Asociados al Análisis de Conglomerados.
Supuestos y Limitaciones.
Análisis de resultados.

Escalamiento Multidimensional (EM)
Visión General.
Estadísticos Asociados.
Supuestos y Limitaciones.
Análisis de resultados.

Sesión 6:
Análisis Factorial y de Componentes Principales (PCA)

Visión General.
Componentes principales y análisis factorial.
Estadísticos asociados.
Supuestos y Limitaciones.
Análisis de resultados.

Análisis de Correspondencias

Visión General.
Estadísticos Asociados.
Supuestos y Limitaciones.
Análisis de resultados.

Instructores:

Miller Janny Ariza
Msc en Economía de la Pontificia Universidad Javeriana, Estadístico de la Universidad Nacional de Colombia, Lic. En Matemáticas de la Universidad Distrital. Docente investigador de la Universidad Piloto de Colombia en el Programa de Ingeniería Financiera, docente de cursos de econometría, pronósticos y series de tiempo. Con experiencia docente en cursos de Estadística en el CESA, Universidad Externado de Colombia y la Universidad del Rosario. Desempeño profesional en cargos de dirección en áreas de Riesgo y Modelaje en el Banco Caja Social, Consultor estadístico para entidades como UNODC-Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito, ITS soluciones estratégicas en proyectos conjuntos con el DNP (Departamento Nacional de Planeación-regalías), Investigador en estudios de estimación de demanda de tabaco en Latinoamérica y el Caribe desarrollados por CIET (Centro de Investigación para la Epidemia del Tabaquismo). Consultor estadístico regional en Latinoamérica y el Caribe para la Fundación Capital en proyectos de Inclusión Financiera. Capacitador en métodos de pronóstico para diferentes entidades del sector financiero y real.

Tarifas:

Mayores informes de inscripción y costos:
Entrenamientos@Software-Shop.com

Descripción:

El Análisis Multivariante es un conjunto de técnicas que permite gestionar y analizar fuentes de información (Bases de Datos) a través del resumen, la clasificación, la generación de nueva información, el establecimiento de relaciones y la obtención de grupos. En este entrenamiento se garantizará el aprendizaje del tema con un enfoque práctico desarrollando destrezas estadísticas y matemáticas para mejorar la interpretación de los datos para cualquier tipo de industria o área de investigación.

Información General:

Duración:
24 horas
Fecha Inicio:
Lun. 29 de Abr de 2019
Horarios:
Fecha:
Abril 29, 30, Mayo 6, 7, 8, 13, 14, 15 de 2019 

Intensidad horaria: 24 horas

Programación de las sesiones:
Lunes, martes y miércoles.
Tres horas por sesión.

Hora de inicio por país
3:30 p.m. CDMX - San José de Costa Rica
4:30 p.m. Bogotá - Lima - Quito
5:30 p.m. Caracas - La Paz
6:30 p.m. Santiago de Chile - Buenos Aires

Herramientas de apoyo:


Tarifas y descuentos:

Mayores informes de inscripción y costos:

Lissa Murcia Vargas

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