La Sociedad Ecuatoriana de Estadística se complace en presentar una gama diversa de cursos de capacitación continua diseñados para enriquecer tus habilidades estadísticas y mantenerte actualizado en las últimas tendencias del campo. Desde cursos introductorios hasta talleres especializados, nuestra oferta educativa está diseñada para satisfacer las necesidades de estudiantes y profesionales apasionados por la estadística. ¡Eleva tus conocimientos con nosotros!
SQL Server para Ciencia de Datos y Analítica Integrada
En todos los ámbitos de negocio siempre nos encontramos en la búsqueda de la mejora, innovación y resolución de problemas. Dentro de estas necesidades de negocio normalmente nos solicitan realizar análisis de información histórica, lo que nos lleva a realizar la pregunta ¿Cuento con toda la información necesaria y soy capaz de manejarla? .
En este curso aprenderás a gestionar las fuentes de datos, encontrar rápidamente la información necesaria y poder agilizar la toma de decisiones sabiamente. ¡Conviértete en el héroe de tu equipo aprendiendo a gestionar eficientemente todas las fuentes de información disponibles, técnicas de agregación, filtros, reducción de resultados y procedimientos necesarios en la preparación de los datos para la creación de distintos análisis y modelos!
Construcción de índices con análisis multivariante
Este primer módulo de Análisis Multivariante proporciona las herramientas algebraicas, estadísticas y computacionales para describir el comportamiento de una población objeto de estudio a través de p-variables independientes, de tal manera que un análisis conjunto de ellas, permita la obtención de nuevas variables o la determinación de nuevos grupos que resuma el conjunto de datos con la mínima pérdida de información en el proceso.
Objetivos
• Interpretar una realidad latente objeto de estudio mediante
un conjunto de características cualitativas y cuantitativas
medidas sobre un conjunto de objetos.
• Determinar la técnica más adecuada para la reducción de
dimensionalidad y construcción de grupos con la mínima
pérdida de información.
• Representar gráficamente e interpretar los resultados de la
aplicación de las técnicas multivariantes enfocadas a la
construcción de índices.
Aplicación de la Bioestadística en la Investigación Científica
En este curso se hablará sobre la aplicación de la bioestadística para analizar los datos y tomar decisiones con base en una pregunta de investigación y a los objetivos del estudio. Se presentará la estadística descriptiva e inferencial.
Se verán las pruebas de hipótesis, test paramétricos y no paramétricos. Además, cuáles son las pruebas estadísticas que más se adaptan a una investigación científica.
Diseño de Experimentos para investigadores
Los Diseños experimentales establecen procedimientos para modificar de forma intencional un proceso bajo estudio, con el fin de aumentar la probabilidad de identificar cambios significativos en el mismo. Estas técnicas suelen ser de interés en los procesos de investigación, cuando se requiere, por ejemplo, determinar la presencia (o ausencia) de cierto efecto en un grupo bajo observación, comparar las medidas de una variable respuesta bajo distintos niveles de manipulación, o incluso construir un modelo matemático para predecir futuras respuestas de un experimento.
En este curso se pretende analizar los fundamentos estadísticos necesarios para realizar una adecuada planificación experimental, conjuntamente con la revisión de herramientas disponibles en el lenguaje de programación R. Se revisarán modelos estadísticos y técnicas apropiadas basadas en los principios de aleatorización, la factorización y el bloqueo del diseño, los cuales son de uso común en proyectos de investigación cuantitativa en distinto ámbitos: social, educativo, psicológico, procesos administrativos, control de calidad, logística, ingeniería, agricultura, entre otros.
Bases de Pytorch para Inteligencia Artificial
El aprendizaje profundo está impulsando avances en inteligencia artificial que están cambiando nuestro mundo. En el contexto de la economía, el marketing, la medicina, ingeniería, el arte y muchas más áreas, cualquier problema que involucre tomar decisiones puede ser resuelto aplicando aprendizaje profundo. Estas técnicas forman la base de muchas soluciones y desafíos como la predicción de estados, clasificación de imágenes, detección de objetos, predicción de series temporales, generación de imágenes realistas, detección de anomalías, etc. En este curso veremos las bases de Pytorch, la librería más famosa de aprendizaje profundo y aprenderán a construir sus propios modelos de aprendizaje profundo para resolver problemas del mundo real.
Business Intelligence con Power BI avanzado, integrado con Python y R
El objetivo de este curso es proveer de herramientas y entrenamiento más profundo e intensivo de las herramientas de Power BI; a través de la integración con R y Python, actualización automática de los reportes, trabajo con mapas.
El curso no solamente se orienta al descubrimiento de nuevas herramientas, sino también a un entrenamiento de las habilidades de Power BI, por ello cuenta con talleres en cada capítulo. También se orienta a las necesidades de una empresa en crecimiento real que actualmente utiliza Power BI para llevar a cabo sus análisis de datos y sistemas de reportería
Categorias
Análisis de datos espaciales con R
Análisis de encuestas por muestreo con R
Análisis de redes sociales usando PLN, Machine Learning, Bases de datos
Análisis de redes sociales usando Python
Análisis de relacionas causales y ecuaciones estructurales
Análisis Multivariante para la construcción de índices
Analítica espacial a gran escala con Python y Spark
Aplicación de la Bioestadística en la investigación científica
Aplicando Data Science en marketing, de la teoría a la práctica
Arquitectura de datos SQL
Bases de Pandas para manipulacion de Datasets
Bases de Pytorch para Inteligencia Artificial
Big Data con Apache Spark usando R
Bioestadística aplicada a la investigación científica
Business Intelligence Con Power Bi Avanzado
Construcción de índices con análisis multivariante
Creando aplicaciones móviles para implementar modelos de Machine Learning
Credit Risk from zero to hero with R
Credit Scoring con Python
Data Storytelling
Descubrimiento de patrones para datos mixtos
Despliegue de modelos de machine learning en entornos de producción
Diseño de Dashboards gerenciales
Diseño de experimentos para investigadores
Diseño y análisis estadístico de instrumentos de recolección de datos
Efficient Academy Writer con AI Apps
Estadística para investigación
Estadística para manejar tus finanzas personales
Estadística para no estadísticos
Excel para el análisis de datos
Fundamentos de probabilidad con R
Inteligencia de negocios con Power BI
Introducción a la programación con Python
Introduccion a programación con Python y Chatgpt de copiloto
Machine Learning sin misterios
Manejo datos y reportería con R de cero a ninja
Manejo de datos y visualización con Python
Programa Analista de Marketing Digital
Programa Experto en Aplicaciones Analíticas con Python
Programa Experto en Business Intelligence
Programa Experto en Forecasting Aplicado
Programa Ingeniero de Datos
Programa Internacional de Ciencia de Datos
Usando base de datos de más de un millón de filas con Excel y Power Pivot
