Capacitación Continua SEE

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