Desarrollar habilidades en el uso efectivo de herramientas computacionales y tecnológicas para el análisis, toma de decisiones y resolución de problemas en el campo económico.
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Utilizar Python y RStudio para realizar análisis de datos y estadísticas económicas.
- Aplicar herramientas de Excel y Access para gestionar y visualizar datos económicos de manera eficiente.
- Desarrollar habilidades en Power BI para crear informes y visualizaciones interactivas.
- Comprender los conceptos avanzados de inteligencia artificial y machine learning y aplicarlos en problemas económicos específicos.
Este curso se llevará a cabo a través de una combinación de clases teóricas y prácticas. Cada unidad temática incluirá ejercicios prácticos y proyectos relacionados con casos de estudio económicos reales. Los participantes deberán realizar tareas y proyectos individuales y en grupo para aplicar los conocimientos adquiridos. Además, se fomentará el aprendizaje autónomo con recursos en línea y lecturas recomendadas.
Se proporcionarán recursos como material de lectura, tutoriales en video y acceso a software relevante. También habrá sesiones de discusión y resolución de problemas para fomentar la interacción y el aprendizaje colaborativo.
Unidad 1: Bases de datos y SQL (10 horas)
- Introducción a las bases de datos.
- Consultas SQL para análisis económico.
- Integración de bases de datos con herramientas analíticas.
Unidad 2: Excel avanzado en Economía (15 horas)
- Funciones y fórmulas avanzadas: VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH.
- Tablas dinámicas y gráficos avanzados
- Análisis de datos y herramientas de resolución de problemas
- Automatización de tareas con Macros VBA (Visual Basic for Applications).
Unidad 3: Fundamentos de programación (10 horas)
- Introducción a la programación en Python.
- Estructuras de control y bucles en Python.
- Funciones y programación orientada a objetos.
- Uso de bibliotecas para análisis de datos en Python.
Unidad 4: Análisis de Datos en Python (15 horas)
- Manipulación avanzada de datos con Pandas.
- Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
- Análisis estadístico en Python.
Unidad 5: RStudio para economistas (10 horas)
- Introducción a RStudio.
- Manipulación y visualización de datos en R.
- Análisis estadístico avanzado en R.
Unidad 6: Power BI Avanzado (10 horas)
- Modelado de datos avanzado en Power BI.
- Creación de cuadros de mando interactivos.
- Publicación y distribución de informes.
Unidad 7: Inteligencia Artificial en Economía y Machine Learning. (10 horas)
- Aprendizaje automático y deep learning.
- Aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial en Economía.
- Preprocesamiento avanzado de datos para ML.
- Modelos de ML avanzados en problemas económicos.
- Evaluación y optimización de modelos de ML.
Unidad 8: Análisis económico aplicado (20 horas)
- Definición y alcance del análisis económico aplicado
- Análisis costo/beneficio en proyectos de inversión.
- Modelos econométricos aplicados
- Análisis de sensibilidad y escenarios.
- Aplicación de herramientas analíticas en problemas económicos.
Andrés Rodrigo Santana Murcia
Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas. Candidato a Doctor en Ciencias Económicas y Magíster en Administración. Especialista en Gerencia de Recursos Humanos. Administrador de Empresas.