MAESTRÍA EN

ECONOMETRÍA

PYTHON&BIG DATA

DIC2021

Formación completa paso a paso desde cero y en pocas clases ya estarás creando chatbots y asistentes tipo alexa.

Semestre €3.076

REGISTRO ESPAÑA B91988766
REGISTRO APOSTILLA HAYA BF4682831

De Excel, Power Bi, exportar tablas importarlos a Python y construir modelos econométricos de volatilidad estocástica, incondicional, arch, garch, egarch, univariantes o multivariantes.

Cuerpo Docente:
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F. Duarte

U. Sevilla

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D. Queiroz

U.Complutense

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C. Ruiz Díaz

U.P. Olavide

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J. León R.

U. Sevilla

[ PRESENTACIÓN ]

¿Eres economista pero no sabes Econometría con Python?

En SAEJEE University os enseñaremos Python desde cero. Contarás con una formación completa paso a paso desde la instalación y en pocas clases ya estarás creando tus propios chatbots que responden con inteligencia artificial.

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Prof. Dr. Ramón L. Maiha Mulleras

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[ 120 + ECTS / 3.000 horas / 12 meses intensivo o 24 meses ejecutivo ]

Ficha Técnica

Requisitos: Título Universitario. Al menos 3 años de experiencia laboral.

Modalidad: 50% online y 50% presencial por videoconferencias.

Títulos Obtenidos: Máster Universitario en Econometría con Python y Big Data.

Máster Universitario en Econometría con Python y Big Data
[ Título Obtenido ]
Registro Apostilla de la HAYA BF4682831
[ Validez Internacional ]
Quincenal Jueves y Viernes 19:00 a 21:00
[ Horarios ]

Así será tu experiencia en SAEJEE

Te preparamos para tomar decisiones basadas en analytics (Big Data & Data Science), formándote para desarrollar un modelo DDMM (Data-Driven-Decision-Making) en todas las áreas de la empresa.

Profesorado

Pensum

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Programa de estudios distribuido por año académico. Usted estudiará 8 materias por año | 4 materias por semestre.

Materia 1.1
Programación Python I
10 ECTS / 250 horas 60 días

Instalación y configuración. Sintaxis y control flow. Librerías para análisis de datos: NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, scikit-learn, statsmodels. Estructura de datos y secuencias. Tuplas y Listas. Funciones para estadística descriptiva – Generadores Correlación y covarianza. Casos. Funciones y métodos predictivos. Visualización. Análisis de Series de tiempo – Casos.


Materia 1.2
Big Data
10 ECTS / 250 horas 60 días

Ciencia e Inteligencia de Datos como Estrategia en las Organizaciones. Aplicaciones de Big Data y Ciencia de Datos en la Industria. Calidad de Datos y Estadística para Data Science. Base de Datos y Programación para Data Science Herramientas Tecnológicas para el científico de datos Recuperación y Visualización de los datos Fundamentos Big Data Big Data Analytics Machine Learning Casos de Estudio de Big Data Analytics y Data Science.


Materia 1.3
Programación Python II
10 ECTS / 250 horas 60 días

Arreglos y vectores en NumPy. Casos Estadística. Métodos estadísticos en Numpy. Fundamentos de álgebra lineal. Pandas DataFrames. Sorting y Ranking. Preprocesamiento de Datos. Correlación y covarianza. Casos. Importación de diversos formatos. Limpieza y preparación de datos. Datos Mixtos. Combinación y fusión. Casos. Visualización y agregación de datos. Introducción a Machine Learning en Python. Series de tiempo. Casos.


Materia 2.1
Big Data II
10 ECTS / 250 horas 60 días

Ciencia e Inteligencia de Datos como Estrategia en las Organizaciones. Aplicaciones de Big Data y Ciencia de Datos en la Industria. Calidad de Datos y Estadística para Data Science. Base de Datos y Programación para Data Science Herramientas Tecnológicas para el científico de datos Recuperación y Visualización de los datos Fundamentos Big Data Big Data Analytics Machine Learning Casos de Estudio de Big Data Analytics y Data Science.


Materia 2.2
Machine Learning I
10 ECTS / 250 horas 60 días

Inteligencia Artificial & Machine Learning. Google TensorFlow. Deep Learning. Sistemas Cognitivos y Representación del Conocimiento. Data Science. Redes Neuronales. Aprendizaje estadístico. Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y por Refuerzo. Tópicos Avanzados en Machine Learning. Análisis predictivo con Machine Learning. Procesos de Decisión de Markov. Heurísticas - Juegos y búsqueda adversarial. Machine Learning en Python.


Materia 2.3
Machine Learning II
10 ECTS / 250 horas 60 días

Inteligencia Artificial & Machine Learning. Google TensorFlow. Deep Learning. Sistemas Cognitivos y Representación del Conocimiento. Data Science. Redes Neuronales. Aprendizaje estadístico. Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y por Refuerzo. Tópicos Avanzados en Machine Learning. Análisis predictivo con Machine Learning. Procesos de Decisión de Markov. Heurísticas - Juegos y búsqueda adversarial. Machine Learning en Python.


Materia 3.1
Modelos Estocásticos
10 ECTS / 250 horas 60 días

Modelos de probabilidad, Variables aleatorias, Distribuciones discretas y continuas, Distribuciones muestrales y límites, Inferencia estadística, Cadenas de MARKOV, Martingalas, Movimiento browniano, Procesos de Poisson, Simulación distribuciones de probabilidad, Valores discretos, continuos y condicional, Desigualdad de Jensen.


Materia 3.2
Chatbot
10 ECTS / 250 horas 60 días

Programación de bots especializados creados para mantener conversaciones y ofrecer respuestas preconcebidas. Simula mantener una conversación con una persona al proveer respuestas automáticas a entradas hechas por el usuario. Habitualmente, la conversación se establece mediante texto, aunque también hay modelos que disponen de una interfaz de usuario multimedia.


Materia 3.3
Data Science
10 ECTS / 250 horas 60 días

Colecta de datos, discusión, limpieza y sampling para obtener el conjunto de datos adecuado. Gestión de datos para su acceso de forma rápida y confiable. Análisis exploratorio de datos. Predicción. Comunicación y sumarización de resultados a través de visualización. MapReduce, Hadoop, Procesamiento en memoria con Spark y Análisis distribuido. Aprendizaje Estadístico (Statistical Learning). muestreo de Monte Carlo, la generación de variables aleatorias, análisis exploratorio de datos y el reconocimiento de patrones estadístico. Python para Data Science (Python for Data Science).


Materia 4.1
Modelos Avanzados
10 ECTS / 250 horas 60 días

Modelos ARCH y GARCH, Modelos de ecuaciones simultáneas, Modelos de variables LOGIT y PROBITE, Demanda de dinero con ecuaciones, Modelo ARCH, Modelo GARCH, Identicación de parámetros I, Identicación de parámetros II, Estimación de la ecuación, Modelos de variable dependiente LOGIT, Modelos de variable dependiente PROBIT, Modelos de variable de Recuento.


Materia 4.2
Data Mining for Business Analytics I
10 ECTS / 250 horas 60 días

Metodologías y estándares. Identificación de las fuentes de datos. Herramientas para el desarrollo.Gestión y Visualización de datos. Big Data y Data Science. Proceso KDD y Metodología CRISP-DM. Análisis discriminante. Análisis discriminante cuadrático. Método Bayesiano ingenuo. Regresión logística. Método de K-vecinos más cercanos. Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Árboles de decisión. Bosques aleatorios. Redes neuronales. Técnicas predictivas de modelización.


Materia 4.3
Data Mining for Business Analytics II
10 ECTS / 250 horas 60 días

Metodologías y estándares. Identificación de las fuentes de datos. Herramientas para el desarrollo.Gestión y Visualización de datos. Big Data y Data Science. Proceso KDD y Metodología CRISP-DM. Análisis discriminante. Análisis discriminante cuadrático. Método Bayesiano ingenuo. Regresión logística. Método de K-vecinos más cercanos. Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Árboles de decisión. Bosques aleatorios. Redes neuronales. Técnicas predictivas de modelización.

Materia 5.1
Regresión de Datos de Corte
10 ECTS / 250 horas 60 días

Análisis de múltiples variables, Construcción de modelos de regresión, Aplicación de un modelo a un problema, Ajustando un modelo de regresión, Modelo demanda de productos agrícolas, Aplicar modelo lineal, Problemas en el Ajuste, Consumo e Inversión, Demanda de dinero aplicando ecuaciones, consumo nacional de las familias residentes, Relación entre el nivel de empleo y el PIB, Cantidad demandada en función al tiempo.


Materia 5.2
Series Temporales
10 ECTS / 250 horas 60 días

Análisis de series temporales, Modelo de análisis de box y Jenkins, Modelo general ARIMA, Etapas de análisis para modelos ARIMA, Práctica de análisis de modelos ARIMA, Procesos estocásticos, Gasto Inversión «Y» de una relación lineal, Ajustando la serie de un modelo ARIMA, Modelo no expurio del gasto de gasolina, Metodología de Box y Jenkins, Ajuste de Modelo no espurio a largo plazo, Problemas en el Ajuste en un modelo lineal.


Materia 6.1
Programación en 'R'
10 ECTS / 250 horas 60 días

Instalación. Paquetes básicos, Variables y parámetros, Tipos de datos, Importar datos, Manejo de datos, Vectores, matrices y tablas. Análisis de Información a nivel univariado. Análisis de Información a nivel multivariado. Herramientas de visualización para análisis descriptivo de datos. Inferencia estadística. Casos. Prueba de hipótesis. Análisis de varianza. Casos. Métodos avanzados en R.


Materia 6.2
Modelos de Regresión Múltiples
10 ECTS / 250 horas 60 días

Modelo con datos de corte transversal, Heterocedasticidad estimación MCG, Multiconealidad, Normalidad de las perturbaciones, No linealidad y errores de especificación, Exogeneidad y regresores estocásticos, aumentar la supervivencia, estimando modelo de varianza residual, la producción de la minería española, grado de estrés de los trabajadores, medición del grado de salud, tendencia de la población mundial.

Oficialidad: ¿Quiénes nos acreditan?

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SAEJEE es una Institución Universitaria de titularidad y gestión privada, registrada por el Gobierno de España mediante NIF B91978866, Apostilla de la Haya registro BF4682831 y actuando bajo el Real Decreto 1496/1987 sobre obtención, expedición y homologación de títulos universitarios. Y el Real Decreto 99/2011, por el que se regulan las enseñanzas oficiales de doctorado.

Autorización SPAIN

Documentos de Autorización de la Comunidad Autónoma de Andalucia y el Gobierno de España

Apostilla de la Haya

Los títulos expedidos son reconocidos y validados en cualquier otro país firmante del Convenio

¿Cómo es el Título?

Título con oficialidad del Gobierno de España, Unión Europea y Apostilla de la Haya

Honorarios y Costes

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PRECIO Y CUOTAS DE MATRÍCULA

Precio del Máster

Precio total por Derechos de Matrícula

Con opción a una beca parcial

  • 12 meses intensivo
  • 24 meses modo executive
  • 120 ECTS
  • Solicita una beca de ayuda económica:
  • hasta 70% de matrícula
6.152

Precio sin 21% de IVA

Solicitar Beca
Inscripción a la maestría

Tasas académicas de inscripción al máster

Reserva de plaza

  • Inscripción online
  • Solicita información
  • Reserva tu plaza
  • Ayudas económicas
  • Postúlate a una beca
400

Precio sin 21% de IVA

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Derechos de Titulación

Gastos y envío por courrier de titulaciones para graduados

Inicia el proceso de titulación

  • Titulación oficial
  • Envío por courrier
  • Coste para graduados
  • Solicita tu titulación
  • Grado internacional
290

Precio sin 21% de IVA

Paga tu título
Legalización con Apostilla de la Haya

Opcionalmente podéis legalizar vuestro título

para validez internacional

  • Apostilla de la Haya
  • Gobierno de España
  • Unión Europea
  • Sticker notariado europeo
  • Timbres y apostillado
300

Precio sin 21% de IVA

Legaliza aquí

¿Necesita información adicional sobre costes? póngase en contacto para obtener costes personalizados y becas.

Patrocinadores

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Entidades patrocinadoras que reclutan a nuestros alumnos

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Sólo 15 Cupos Universitarios

¡Estamos ansiosos por verte en este programa internacional!
La matrícula de inscripción de la Institución Universitaria SAEJEE trae varias opciones de financiamiento y facilidades de pago, pero si compra 4 plazas ¡obtendrá un descuento del 20%!

¿Quiénes Somos?

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SAEJEE es una Institución Universitaria de titularidad y gestión privada, registrada por el Gobierno de España mediante NIF B91978866, Apostilla de la Haya registro BF4682831 y actuando bajo el Real Decreto 1496/1987 sobre obtención, expedición y homologación de títulos universitarios. Y el Real Decreto 99/2011, por el que se regulan las enseñanzas oficiales de doctorado.

¿Dónde estamos?

Oficina Matriz - Edif. Principado, Av. Rep. Argentina, 1-7 41930 Bormujos, Sevilla, España
Oficina RRPP Juan Bravo 3A-28006 Barrio Salamanca, Madrid, España

¿Por qué SAEJEE?

Es una de las mejores escuelas de leyes que existen en Europa, reconocida por su Doctorado en Derecho y la Triple Maestría en Derecho Internacional, DDHH y RRII

¿Qué Somos?

Institución con vocación universal, sensible a la diversidad de su entorno y comprometida con la capacidad de la educación y la cultura para llevar a cabo el cambio social

¿Preguntas? Mira aquí

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Preguntas frecuentemente respondidas

Se trata de un Título de carácter Oficial expedido por una Institución Universitaria española, se trata de un título reconocido por las autoridades del Gobierno de España y por las autoridades del Espacio Europeo de Educación Superior.

El título permite posteriormente el acceso a estudios de Maestría y estudios de Doctorado.

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Esta evaluado y acreditado por la agencia internacional de acreditación dependiente de las Naciones Unidas, a través de la Apostilla de la HAYA y está reconocido por la prensa especializada como uno de los mejores grados de Maestría.

Si, en la mayoría de los países porque cuenta con la Apostilla de la HAYA de acuerdo al Tratado Internacional países adheridos o ratificantes del convenio tiene legitimación y legalización automática.

La titulación viene acompañada del Boletín de Calificaciones y Programa de Estudios debidamente legalizado por el Gobierno de España, la Unión Europea y la Apostilla del a HAYA (Triple Corona).

También cuenta con Trabajo de Grado de 60.000 palabras que permite demostrar vuestro aprendizaje.

El plan de estudios del Máster, se estructura en torno a doce materias en las que se abordan temas actuales como casos de estudio internacionales de las ciencias empresariales a través de trabajos, exámenes y sobre todo Foros Internacionales con la participación de vuestros compañeros de estudios provenientes de diversos países y continentes.

¿Aún tienes preguntas? Pregúntanos aquí

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