Diplomado en Analítica de Datos Empresariales soportada en el lenguaje R

 

Inscripciones:
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El programa está dirigido a líderes, directivos, empresarios y profesionales que deseen profundizar en las bases estadísticas y probabilísticas con el fin de tener herramientas que le permitan tomar decisiones de manera eficiente a través del procesamiento, análisis e interpretación de datos.

Fecha de inicio:
4 de octubre de 2022.

* La apertura del programa estará sujeta al número de personas inscritas en el diplomado.

Valor de inversión:
$ 3.380.000

* Todo proceso de devolución se demorará un tiempo de 20 días hábiles.

Sede:
Carrera 69 # 80 - 45. 

Intensidad:
96 horas académicas.

Horario:
Martes, miércoles y jueves de 7:00 p.m a 10:00 p.m..

Modalidad: 

Presencial (con cupos limitados).

JUSTIFICACION 

La competitividad empresarial, el Big Data, la analítica de datos, la inteligencia de negocios y otras tendencias, demandan profesionales con la capacidad de poder aplicar modelos e interpretarlos como aporte a las decisiones empresariales.

En la actualidad la estadística y probabilidad se consideran base fundamental en el análisis de datos empresariales, pues constituye un criterio esencial y oportuno para la toma de decisiones, que soporten las estrategias a seguir.

La finalidad de los conceptos y métodos estadísticos y probabilísticos es que los participantes tengan las bases de la analítica de datos y sus aplicaciones empresariales, soportadas con el software R, reconocido mundialmente por su impacto, difusión y aplicación en el análisis de datos.

COMPETENCIAS 

  • Entender los fundamentos del lenguaje estadístico R, y su aporte en el análisis de datos de tipo cuantitativo.
  • Comprender los conceptos de probabilidad y estadística y su aplicación en la toma de decisiones empresariales
  • Reconocer la importancia del modelamiento aplicado en la analítica de datos empresariales.
  • Reconocer la importancia de la ética empresarial y su impacto en el análisis e interpretación de cifras empresariales.

1. INTRODUCCIÓN AL SISTEMA R (9 horas)

Competencia(s) 

  • Entender los fundamentos del lenguaje estadístico R, y su aporte en el análisis de datos de tipo cuantitativo.

Temas:

  • Introducción a R.
  • Objetos en R
  • Importación y exportación de datos en R
  • Programación en R.
  • Gráficos En R

Resultados Previstos de Aprendizaje:

  • Maneja los conceptos del lenguaje de programación R, y los usa como herramienta para evaluar información cuantitativa

2. ESTADÍSTICA APLICADA AL ANÁLISIS DE DATOS (15 horas) 

Competencia(s) 

  • Comprender los conceptos de probabilidad y estadística y su aplicación en la toma de decisiones empresariales.

Temas:

  • Conceptos Básicos.
  • Medidas de Tendencia central.
  • Medidas de variabilidad.
  • Medidas de asociación lineal.
  • Medidas de forma.
  • Medidas de posición

Resultados Previstos de Aprendizaje:

  • Identifica las medidas de estadística descriptiva y realiza sus cálculos a través de R.

3. ANÁLISIS PROBABILÍSTICO APLICADO AL ANÁLISIS DE DATOS (9 Horas)   

Competencia(s):

  • Comprender los conceptos de probabilidad y estadística y su aplicación en la toma de decisiones empresariales.

Temas:

  • Conceptos básicos de probabilidad.
  • Aplicaciones de las reglas de probabilidad a la analítica de datos
  • Distribuciones de probabilidad discretas y continuas y su aplicación al análisis de datos

Resultados Previstos de Aprendizaje:

  • Entiende los conceptos de la probabilidad y sus aplicaciones.

4. ESTADÍSTICA INFERENCIAL (12 Horas)

Competencia(s):

  • Comprender los conceptos de probabilidad y estadística y su aplicación en la toma de decisiones empresariales.

Temas:

  • Distribución muestral.
  • Intervalos de confianza para los principales parámetros y sus aplicaciones.
  • Pruebas de hipótesis para los principales parámetros y sus aplicaciones.

Resultados Previstos de Aprendizaje:

  • Calcula e interpreta los intervalos de confianza a través de R.
  • Entiende que son las pruebas de hipótesis y como se aplican.

5. ANÁLISIS DE REGRESIÓN (15 Horas)

Competencia(s):

  • Reconocer la importancia del modelamiento aplicado en la analística de datos empresariales.

Temas:

  • Modelos de regresión simple y sus aplicaciones en R
  • Modelos de regresión múltiple y sus aplicaciones en R

Resultados Previstos de Aprendizaje:

  • Aplica los modelos de regresión simple utilizando R.

  • Aplica los modelos de regresión múltiple utilizando R

6. MODELOS DE SERIES DETERMINISTAS (15 Horas)

Competencia(s):

  • Reconocer la importancia del modelamiento aplicado en la analística de datos empresariales.

Temas:

  • Modelos de suavizamiento exponencial simple.
  • Modelos de suavizamiento exponencial con tendencia.
  • Modelos de suavizamiento exponencial con estacionalidad

Resultados Previstos de Aprendizaje

  • Aplica los modelos de series de tiempo deterministas en R.

7. MODELOS DE SERIES DE TIEMPO ESTOCÁSTICAS (15 Horas)

Competencia(s):

  • Reconocer la importancia del modelamiento aplicado en la analística de datos empresariales.

Temas:

  • Modelos autorregresivos integrados de media móvil y su familia.
  • Modelos de heteroscedasticad condicional autorregresiva.
  • Movimientos brownianos

Resultado Previstos de Aprendizaje

  • Aplica los modelos de series estocásticas en R.

8. LA ÉTICA APLICADA (6 Horas)

Competencia(s)

  • Reconocer la importancia de la ética empresarial y su impacto en el análisis e interpretación de cifras empresariales.

Temas:

  • La ética organizacional.
  • La ética en el análisis, procesamiento e interpretación de datos de apoyo a la toma de decisiones.

Resultados Previstos de Aprendizaje

  • Aplica la ética en el procesamiento e interpretación de los datos y la toma de decisiones.

Camilo Ernesto Tinoco – Análisis probabilístico aplicado al análisis de datos 

Contador público, magister en economía aplicada, magister en administración de empresas. Consultor en el área de la construcción de modelos estadísticos y econométricos aplicados a las finanzas, al riesgo y a la valoración de empresas.

Pedro del Campo – Introducción al sistema R y estadística aplicada al análisis de datos

Profesional en Estadística con habilidades en el desarrollo de proyectos multidisciplinares con necesidades cuantitativas, investigación y sus aplicaciones. Experiencia en organización, manejo de datos e interpretación de información expresada en forma numérica. Experiencia en el área de muestreo, métodos multivariados y manejo especializado de software estadístico y visualización.

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