FORMACIÓN APLICADA

Aprende econometría trabajando con datos reales

Cursos para estudiantes, investigadores y equipos que necesitan comprender los métodos, aplicarlos con código reproducible e interpretar los resultados con seguridad.

  • Fundamentos claros
  • Proyectos reales
  • Código reutilizable
  • Acompañamiento metodológico

FORMACIÓN Y EXPERIENCIA DOCENTE

Cursos y experiencias de formación

Abre cada curso para consultar su contenido, herramientas, nivel y materiales. Esta estructura permitirá incorporar nuevas formaciones sin saturar la página.

PORTADA
Curso impartido

Universidad Autónoma Metropolitana · PMYDCE

Econometría aplicada a la investigación económica con R

  • 20 horas
  • Intermedio
  • R y Positron

Descripción

Curso orientado al análisis empírico de problemas económicos mediante regresión, series de tiempo, datos de panel y herramientas de investigación reproducible.

Ideal para

Estudiantes de posgrado e investigadores que necesitan aplicar econometría en proyectos propios.

Temas principales

  • Preparación y exploración de bases de datos reales.
  • Regresión lineal y diagnóstico de supuestos.
  • Introducción a series de tiempo y datos de panel.
  • Visualización, tablas y reportes reproducibles.
PORTADA
Muestra pública

Econometría aplicada · R

Econometría aplicada con R | Curso ligero

  • 5 módulos
  • Reproducible
  • Acceso gratuito

Descripción

Una muestra breve y reproducible del curso completo. Recorre una misma pregunta —la relación entre ingreso y esperanza de vida— mediante distintas estructuras de análisis.

Datos y alcance

Incluye información pública del Banco Mundial para 10 países entre 1991 y 2024. Los resultados muestran asociaciones estadísticas y tienen un propósito pedagógico.

Contenido

  • Exploración y curva de Preston.
  • Regresión con errores robustos.
  • Modelo dinámico de series de tiempo.
  • Efectos fijos con datos de panel.
  • Informe HTML reproducible.
PORTADA
Próximamente

Análisis de datos · R

Análisis y visualización de datos con R

  • Aplicado
  • R y tidyverse
  • Datos reales

Descripción

Formación práctica para importar, transformar, analizar y visualizar información mediante un flujo de trabajo claro y reproducible.

Ideal para

Personas que desean desarrollar autonomía para trabajar con bases de datos y comunicar resultados en R.

Temas principales

  • Importación y limpieza de datos.
  • Transformaciones con tidyverse.
  • Gráficas con ggplot2.
  • Tablas y comunicación estadística.
PORTADA
Próximamente

Análisis espacial · R y QGIS

Introducción al análisis espacial de datos

  • Introductorio
  • R y QGIS
  • Datos geográficos

Descripción

Fundamentos para trabajar con información geográfica, elaborar mapas temáticos y reconocer patrones territoriales.

Ideal para

Investigadores y equipos que necesitan incorporar la dimensión territorial en diagnósticos y proyectos.

Temas principales

  • Estructuras de datos espaciales.
  • Cartografía temática.
  • Indicadores territoriales.
  • Exploración de patrones espaciales.

METODOLOGÍA

Una ruta para aprender haciendo

Cada curso avanza desde la comprensión conceptual hasta la construcción de un producto que pueda revisarse, explicarse y volver a utilizarse.

  1. 01

    Comprender

    Explicamos la lógica del método, sus supuestos y la pregunta que permite responder antes de escribir código.

  2. 02

    Aplicar

    Trabajamos con bases de datos reales y preguntas de investigación concretas para conectar teoría y práctica.

  3. 03

    Diagnosticar e interpretar

    Revisamos supuestos, errores y límites para reconocer problemas y evitar conclusiones incorrectas.

  4. 04

    Comunicar y reproducir

    Construimos gráficas, tablas, código documentado e informes que puedan explicarse y utilizarse nuevamente.

CAPACITACIÓN INSTITUCIONAL

Capacitación diseñada para los datos y objetivos de tu institución

Desarrollamos programas para universidades, instituciones y equipos de trabajo. Ajustamos el contenido al nivel del grupo, el tiempo disponible, las bases de datos y los productos que necesitan construir.

  • Programa a la medidaTemario, duración y profundidad definidos según las necesidades del equipo.
  • Ejercicios con datos realesCasos vinculados con los problemas y fuentes de información de la institución.
  • Materiales reutilizablesCódigo, ejemplos y recursos que permanecen disponibles después del curso.