Especialización en Estadísticas Predictivas para Empresas y Gestión del Riesgo

Postítulo

Online

$ 1.399.995 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Postítulo

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    600h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

TECH - Universidad Tecnológica

La economía enfocada a la gestión de rendimiento de activos brinda oportunidades emergentes en el mercado actual y el impacto futuro de los principales impulsores y desafíos, orientando también a los especialistas a tomar decisiones comerciales rentables y efectivas. De hecho, atender a los conocimientos en la gestión del riesgo propulsará a la organización de manera que, en un futuro, se pueda hacer frente a cualquier situación de crisis inesperada. Por esta razón, TECH ofrece una titulación completa y rigurosa para ampliar y actualizar los conocimientos de los egresados en Ciencias Económicas y otras ramas financieras. TECH aplica una modalidad 100%
online que posibilita la completa adaptación del estudio a las necesidades personales y profesionales de los especialistas.

Información importante

Documentación

  • 314especializacion-estadisticas-predictivas-empresas-gestion-riesgo.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

-Reconocer los conceptos básicos de la estadística y la probabilidad
-Aplicar los distintos métodos de selección, agrupamiento y presentación de datos
-Diseñar y seleccionar muestras identificando los medios, técnicas e instrumentos de registro de información
-Aplicar los diversos modelos de distribución de probabilidad y estadística para una correcta toma de decisiones en relación a la situación de la empresa
-Entender el funcionamiento de las inversiones futuras
-Manejar los resultados de las inversiones de acuerdo a políticas de la empresa y la economía del país

El Experto Universitario en Estadísticas Predictivas para Empresas y Gestión del Riesgo pretende ampliar y actualiza los conocimientos de los expertos en el área para proyectar su carrera profesional. Entre otros aspectos, el programa ahonda en la aplicación de la estadística en casos reales financieros, las operaciones financieras, como la valoración de rentas y distintos métodos, como la estimación de los Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). De esta manera, el alumnado recibirá una instrucción técnica y completa de su área de desarrollo laboral.

Este Experto Universitario en Estadísticas Predictivas para Empresas y Gestión del Riesgo contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Experto Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Experto Universitario, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Experto Universitario en Estadísticas Predictivas para Empresas y Gestión del Riesgo
N.º Horas Oficiales: 600 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
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Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterioren iPad.

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Materias

  • Propiedades
  • Estadística
  • Distribución
  • Estadísticas
  • Cálculo
  • Ciencias

Profesores

Docente Docente

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Profesor

Temario

Módulo 1. Estadística I

1.1. Introducción a la Estadística

1.1.1. Conceptos básicos
1.1.2. Tipos de variables
1.1.3. Información estadística

1.2. Ordenación y clasificación del registro de datos

1.2.1. Descripción de variables
1.2.2. Tabla de distribución de frecuencias
1.2.3. Cuantitativas y cualitativas

1.3. Aplicaciones de las TIC y sistemas prácticos

1.3.1. Conceptos básicos
1.3.2. Herramientas
1.3.3. Representación de datos

1.4. Medidas resumen de los datos I

1.4.1. Medidas descriptivas
1.4.2. Medidas de centralización
1.4.3. Medidas de dispersión
1.4.4. Medidas de forma o posición

1.5. Medidas resumen de los datos II

1.5.1. Diagrama de caja
1.5.2. Identificación de valores atípicos
1.5.3. Transformación de una variable

1.6. Análisis del conjunto de dos variables estadísticas

1.6.1. Tabulación de dos variables
1.6.2. Tablas de contingencia y representaciones gráficas
1.6.3. Relación lineal entre variables cuantitativas

1.7. Series temporales y números índices

1.7.1. Las series temporales
1.7.2. Tasas de variación
1.7.3. Números índices
1.7.4. El IPC y series temporales deflactadas

1.8. Introducción a la probabilidad: cálculo y conceptos básicos

1.8.1. Conceptos básicos
1.8.2. Teoría de conjuntos
1.8.3. Cálculo de probabilidades

1.9. Variables aleatorias y funciones de probabilidad

1.9.1. Variables aleatorias
1.9.2. Medidas de las variables
1.9.3. Función de probabilidad

1.10. Modelos de probabilidad para variables aleatorias

1.10.1. Cálculo de probabilidades
1.10.2. Variables aleatorias discretas
1.10.3. Variables aleatorias continuas
1.10.4. Modelos derivados de la distribución normal

Módulo 2. Estadística II

2.1. Probabilidad: variable aleatoria

2.1.1. El experimento aleatorio
2.1.2. Axiomas de probabilidad
2.1.3. Propiedades elementales

2.2. Modelos de probabilidad

2.2.1. Las variables aleatorias
2.2.2. Distribución de Bernouilli
2.2.3. Distribución binomial
2.2.4. Distribución multinomial

2.3. Cálculo de probabilidades y puntos críticos con R

2.3.1. La distribución normal o de Gauss
2.3.2. R Commander
2.3.3. Propiedades

2.4. Inferencia estadística: algunos conceptos previos

2.4.1. Definiciones y conceptos previos
2.4.2. La distribución binomial y calculo
2.4.3. Curva normal y cálculo

2.5. Los estimadores puntuales: distribuciones muestrales y propiedades

2.5.1. Conceptos generales de la distribución muestral
2.5.2. Estimación puntual
2.5.3. Estimación por intervalo

2.6. Los intervalos de confianza: para la media, proporción, varianza. IC en dos poblaciones

2.6.1. Intervalos para una o varias muestras
2.6.2. Método Bootstrap
2.6.3. Intervalos bayesianos

2.7. Los contrastes de hipótesis en los métodos de inferencia estadística

2.7.1. Test de hipótesis estadística
2.7.2. Región de rechazo y de aceptación
2.7.3. Reglas de decisión

2.8. Casos particulares: media poblacional, varianza y proporción. Contrastes Paramétricos

2.8.1. Varianzas conocidas y desconocidas
2.8.2. Razón de verosimilitudes
2.8.3. Contraste de igualdad

2.9. Contraste de bondad de ajuste Chi-cuadrado

2.9.1. Agrupación de datos
2.9.2. Región crítica
2.9.3. Frecuencia esperada

2.10. Contraste del supuesto de normalidad: el contraste de Jarque-Bera

2.10.1. Variables significativas
2.10.2. Teorema central del limite
2.10.3. Los estimadores, histograma

2.11. Contraste de independencia con dos variables cualitativas

2.11.1. Concepto de independencia de variables
2.11.2. Frecuencias observadas y esperadas
2.11.3. Cálculo del contraste

2.12. El modelo de regresión lineal simple y la estimación puntual

2.12.1. Coeficiente de regresión y de correlación lineal
2.12.2. Inferencia de parámetros
2.12.3. Supuestos del modelo

2.13. Intervalo de confianza y recta de regresión

2.13.1. La función lineal y regresión
2.13.2. La regresión lineal simple
2.13.3. Variables exógenas y endógenas

2.14. Predicciones y aplicaciones para las Tecnologías de Información y Comunicación

2.14.1. Marco teórico y conceptual
2.14.2. Técnicas de recolección y análisis
2.14.3. Objetivos generales y específicos

2.15. El modelo de regresión múltiple y estimación puntual

2.15.1. Hipótesis y estimación
2.15.2. Tipos de errores y ajustes del modelo
2.15.3. Extensiones del modelo lineal

2.16. El contraste de significatividad global de la regresión

2.16.1. La tabla Anova
2.16.2. Multicolineidad

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