Julio - Setiembre
Análisis de regresión
Al finalizar este curso, los estudiantes podrán seleccionar y aplicar a problemas reales distintos modelos de regresión. Se construye a partir de cursos anteriores de programación en R y métodos cuantitativos.
Fundamentos de modelos de datos y datamining
El estudiante podrá ser capaz de entender el proceso completo de extracción, transformación y carga de datos a través de una de las herramientas más utilizadas para el análisis de datos. El curso incluye el empleo de herramientas de programación en R y manejo de paquetes estadísticos para acercar la teoría a la práctica y permitir la aplicación a casos empíricos concretos.
Fundamentos de bases de datos
El estudiante deberá ser capaz de comprender los principios del diseño de bases de datos a nivel conceptual y lógico atravesando diversos modelos y tecnologías existentes.
Asimismo, adquirirá destrezas tanto en el uso de lenguajes de consulta como SQL.
Electiva 1
- Analítica y métricas de marketing
- Analítica de operaciones y logística
- Simulación estratégica y analítica de marketing
- Analítica del consumidor
- Text mining y análisis de sentimientos
- Métodos cuantitativos para el riesgo financiero
- Big Data en inversiones
- Sistemas de recomendación
- Predicción de series temporales
