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Investigación – Resolución de problemas – Tecnología avanzada
¿Por qué estudiar este posgrado?
La Especialización forma a los profesionales en las competencias necesarias para aplicar la metodología estadística, utilizando la tecnología informática avanzada como el Data Mining, Big Data, Machine Learning y otros; como así el uso de programación estadística para la ciencia de datos.
Descripción del posgrado
La carrera tiene como finalidad formar profesionales de las distintas disciplinas en la aplicación de métodos estadísticos en los procesos de investigación y en la toma de decisiones para la resolución de problemas en los campos profesionales específicos
– Aplicar la metodología estadística apropiada para el tratamiento y generación de soluciones óptimas
– Identificar oportunidades de mejoramiento en el procesamiento e interpretación de información estadística.
– Utilizar las tecnologías informáticas actuales para lograr eficacia y eficiencia en los resultados de los estudios e investigaciones.
OPORTUNIDADES LABORALES
• Ejercicio profesional independiente
• Órganos de control públicos o privados
• Empresas nacionales e internacionales
REQUISITOS DE ADMISIÓN
Profesionales de carreras de grado de cuatro años de duración como mínimo, egresados de universidades públicas o privadas
MODALIDAD (Metodología de Enseñanza)
PRESENCIAL
ACREDITACIÓN
IF 139131350 /2022
CONEAU – Acta N° 581
Plan de Estudios
Alcance de la Estadística Descriptiva. Organización y presentación de datos. Medidas de posición y de variabilidad. Asimetría y curtosis
Espacios de probabilidad. Variables aleatorias. Esperanza matemática. Modelos de convergencia. Ley de los grandes números. Teorema central del límite. Procesos estocásticos,
Distribuciones muestrales. Estimación de parámetros. Test de hipótesis. Inferencia acerca de dos varianzas poblacionales. Pruebas de bondad de ajuste e independencia.
Los fundamentos del muestreo para la inferencia estadística. Muestras probabilísticas. Diseños. Otros diseños muestrales. Muestras no probabilísticas. Análisis de cuestionarios. Fases del diseño. Recolección y depuración de datos
Ciencia de Datos. Análisis Exploratorio, selección, manipulación y limpieza y transformación de datos. Lenguaje de programación en R y R Studio, y Python
Técnicas para el análisis de datos categóricos. Tablas de contingencias. Medidas de relación y asociación. Contrastes. Análisis de correspondencia simple y múltiple. Árboles de decisión. Modelos lineales generalizados. Modelos para datos binarios y multinomiales.
Estadística descriptiva multivariada. Propiedades de la matriz de covarianza. La distribución normal multivariada. Estimación y pruebas de hipótesis para una o más muestras multivariantes Análisis de componentes principales. Análisis factorial. Correlación canónica. Análisis discriminante. Análisis de conglomerados
Modelos de Regresión Lineal y No Lineal. Métodos de Estimación: Mínimos Cuadrados, Máxima Verosimilitud. Método generalizado de Momentos. Algoritmos Numéricos de Optimización. Regresores Estocásticos. Variables Instrumentales. Modelos de Series Temporales. Datos de Panel.
Tipos de experimento. Unidades experimentales y muestrales Propiedades del diseño experimental. Clasificación. Diseño completamente aleatorizado. Proceso de aleatorización. Comparación de tratamientos. Diseños factoriales.
Aprendizaje automatizado: Machine Learning. Text Mining. Arboles de clasificación. Data Mining. Big Data
Objetivos del Trabajo Final. Modalidades. Metodología de cada modalidad. Diseño del Trabajo Final. Etapas. Informe final.
Esta especialización cuenta con docentes formados en doctorados, maestrías y especializaciones en cada una de las áreas abordadas. Son parte del cuerpo estable de la UCASAL y de otras universidades, y poseen experiencia en la consultoría a empresas y organizaciones de los diversos rubros del ámbito público y privado.
Dr. Daniel Esteban Quiroga
Dr. Daniel Esteban Quiroga
Esp. Nora Macías
Dra. Mercedes Abril
Mg. Gonzalo Mari
Dr. Pablo Gómez
Mg. Osvaldo Arce
Dra. Adriana Panico
Mg. Matías Rivero Goytia
Dra. Luisa María Salazar Acosta
¡Que tu historia no se detenga!
