¿Qué cursos debo estudiar en Estadística Aplicada?
Los cursos que se deben estudiar en las carreras de estadística son los siguientes:
1 Definición profesional
La estadística aplicada estudia principalmente las teorías y métodos básicos de la estadística, con el objetivo. con grandes cantidades de datos. Ser capaz de utilizar hábilmente computadoras para procesar y analizar datos para resolver problemas prácticos en diversos campos. Implica principalmente análisis de datos, gestión de datos, encuestas estadísticas, etc.
2. Sistema Curricular
Matemática Avanzada, Álgebra Lineal, Teoría de la Probabilidad y Estadística Matemática, Introducción a la Estadística, Análisis Estadístico Multivariado, Modelado Estadístico y Software R, Análisis de Regresión, Análisis de Series Temporales , econometría, minería de datos, Python y análisis de datos, tecnología de bases de datos, conceptos básicos de programación, etc.
3. Perspectivas de desarrollo y dirección del empleo
Empresas financieras y de consultoría: análisis de datos, encuestas sociales, gestión de riesgos, actuarios, diversos tipos de empresas: encuestas estadísticas, gestión de información estadística, cuantitativa; análisis.
4. Indicaciones de la Prueba de Acceso a Postgrado
Estadística, estadística aplicada, contabilidad, teoría de la probabilidad y estadística matemática.
5.Cursos Profesionales de Estadística Aplicada
Categorías matemáticas: análisis matemático, álgebra avanzada, geometría analítica, funciones de variables reales y análisis funcional, teoría de la probabilidad, teoría y métodos de optimización.
Categorías estadísticas: estadística matemática, encuestas por muestreo, análisis de regresión aplicado, análisis estadístico multivariado, análisis de series temporales, estadística no paramétrica, procesos estocásticos aplicados, software de aplicación y computación estadística y optimización estadística en big data.
Informática: estructura de datos y diseño de algoritmos, computación paralela y diseño de software, minería de datos, principios de bases de datos, aprendizaje automático y sus aplicaciones, e inteligencia artificial.
Finanzas: microeconomía, econometría, matemáticas financieras, modelización financiera y análisis de programas, ingeniería financiera, inversión cuantitativa.
Experimentos y prácticas: Introducción a experimentos de pensamiento computacional, experimentos universitarios de física, diseño de cursos de diseño de algoritmos y estructuras de datos, diseño de cursos de minería de datos, diseño de cursos de aprendizaje automático y su aplicación, experimentos de cursos de análisis de regresión aplicados, estadística multivariada experimentos de cursos de análisis, experimentos de cursos de análisis de series de tiempo, experimentos de cursos de computación estadística y software aplicado, capacitación en ingeniería, pasantías corporativas (análisis de big data financiero, desarrollo de software y diseño de algoritmos).