Cursos-Talleres

Cursos, talleres y seminarios de corta a mediana duración sobre matemática, computación y estadística.

Teoría de la probabilidad

• Repositorio:

  • GitHub
  • YouTube

• Descripción:

  Curso de Probabilidad de nivel intermedio dirigido a alumnos de pregrado, posgrado, egresados y público interesado. En el relanzamiento las clases tienen una frecuencia de 2+1 sesiones de 1.5 horas (aprox.) por semana, donde 2 sesiones son de teoría (asincrónicas) y 1 sesión es de práctica (sincrónica).

• Docentes:

  • David Morante, Miller Silva, Jhon Astoquillca, Daniel Camarena, otros

• Modalidad: Virtual

  • Primera edición: 2021/04/24 - 2021/11/13, temario
  • Segunda edición: 2023/04/10 - 2023/06/26

• Referencias

  a. Barry James, Probabilidad: Un curso de nivel intermedio. Textos IMCA
  b. Dimitri P. Bertsekas and John N. Tsitsiklis, Introduction to Probability
  

Cadenas de Markov

• Repositorio: CadenasMarkov_GEM

• Descripción/Resumen:

  El presente taller propuesto persigue introducir a los participantes al mundo de la teoría de procesos estocásticos tomando como inicio del camino a la teoría ya clásica de cadenas de Markov. Se cubren los tópicos cruciales como la existencia de procesos que satisfagan la propiedad de Markov, clasificación del espacio de estados, estacionariedad y comportamiento asintótico. De hecho, se describirán los paseos aleatorios lo que permite establecer relaciones con la ecuación del calor en tiempo discreto y el movimiento Browniano. El enfoque a seguir será teórico-práctico con énfasis en el desarrollo de ejercicios y complementado con sesiones de simulación en Python.

• Docentes:

  • Jhon Astoquillca, Daniel Camarena, David Morante

• Modalidad: Virtual

  • Primera edición: 2021/11 - 2022/03, temario
  • Segunda edición: en proceso

• Referencias

  B1. Athreya and Lahiri, Measure Theory and Probability Theory, Springer
  B1. Jacques Franchi, Procesos aleatorios en tiempo discreto
  L1. Sargent. Python Programming for Economics and Finance.
  

Matemática Aplicada con R

• Repositorio: MateAplicadaR_CENTEC

• Descripción/Resumen:

  En el presente programa especializado se cubre desde lo básico como combinatoria y grafos, cálculo diferencial e integral, sistemas lineales hasta tópicos intermedios como álgebra lineal, cálculo en varias variables, optimización, probabilidad y estadística, más un módulo de introducción a la teoría del riesgo para seguros. Se acompaña el aprendizaje con R como software de programación científica siguiendo un enfoque aplicado a economía y ciencia de datos.

• Docentes:

  • Daniel Camarena, Máximo Chavez, Nelson Castro

• Modalidad: Virtual

  • Primera edición: 2021/11 - 2022/01, temario
  • Segunda edición: en proceso

• Referencias

  • Jones (2014). Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R
  • Deisenroth (2020). Mathematics for machine learning
  • Sydsaeter (1996). Matemáticas para el Análisis Económico

Estadística Aplicada con R

• Repositorio: EstadisticaR_CENTEC

• Descripción/Resumen:

  Especialización en estadística que cubre desde lo básico del manejo de R, estadística descriptiva e inferencial hasta los fundamentos y aplicaciones de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. También se abarcan diversos tópicos complementarios para economía y finanzas como estadística Bayesiana, espacial y de datos panel.

• Docentes:

  • Daniel Camarena, Christian Jeremias, Abraham Zamudio, Luis Gavidia, Aaron Paz

• Modalidad: Virtual

  • Primera edición: 2022/10 - 2022/12, temario
  • Segunda edición: en proceso

• Referencias

  • Hadley Wickham. R para Ciencia de Datos
  • Luis Díaz. Estadística Multivariada
  • James et al. An Introduction to Statistical Learning
  • Correa & Barrera. Introducción a la Estadística Bayesiana
  • Jean-Francois Mas. Análisis Espacial con R
  • Jeffrey M. Wooldridge. Introducción a la econometría

Redacción Científica con LaTeX, R y Python

• Repositorio: RedaccionCientifica_CENTEC

• Descripción/Resumen:

  LaTeX es una herramienta de software libre muy potente que permite crear documentos de alta calidad, es muy utilizado para la creación de libros, informes y artículos, sobretodo en el mundo científico así como sorprendentes presentaciones. Además, R y Python gozan de un entorno de desarrollo que permite documentar y comunicar tanto la realización de un proyecto como sus resultados y conclusiones en diversos formatos como reportes y presentaciones que combinan texto y código en un solo archivo.

• Docentes:

  • Daniel Camarena, Francisco Herrera

• Modalidad: Virtual

  • Primera edición: 2023/03 - 2023/04, temario
  • Segunda edición: en proceso

• Referencias

  • Documentación de LaTeX y Overleaf
  • Documentación de RStudio y Rmarkdown
  • Documentación de Jupyter

Talleres cortos (Grupo CENTEC)

Resumen sobre los talleres:

• Introducción a la Programación con R y Python

• Introducción al Análisis Matemático

• Cálculo Matricial con Matlab

Lista de cursos y talleres

Independientes:

• Métodos Numéricos con Python (Próximo lanzamiento).
• Análisis Matemático (Próximo lanzamiento).
• Álgebra Lineal.

Asociados al GEM:

• Teoría de la Probabilidad.
• Cadenas de Markov (Próxima edición).
• Series de Tiempo (Próximo lanzamiento).

Asociados a Grupo CENTEC:

• Matemática Aplicada con R.
• Estadística Aplicada con R.
• Matemática Avanzada para Economistas (Próxima edición).

Asociados al IMCA:

• Programación.

Contacto

[email protected]