OCA en trámite
Fundamento:
En un mundo cada vez más saturado de datos, la capacidad de analizar información cuantitativa se ha convertido en una habilidad esencial para los profesionales de las ciencias económicas. Este curso está diseñado para fortalecer las competencias relacionadas con el tratamiento, el análisis y la interpretación de datos cuantitativos, dotando a los estudiantes con herramientas para enfrentar desafíos contemporáneos en la investigación académica y la toma de decisiones profesionales.
Se propone un curso dinámico, teórico-práctico e interactivo en el que se refuercen conceptos de estadística y econometría básica. Además, se introduce en el uso de un software estadístico ampliamente utilizado en el mundo académico y profesional como es Stata. La finalidad es apoyar a los estudiantes de posgrado de nuestra facultad en la elaboración de sus Trabajos Finales de Maestría o Especialización, brindándoles herramientas concretas para el análisis de datos.
Objetivos:
Adquirir y/o consolidar herramientas de organización, visualización y análisis de datos para mejorar la toma de decisiones.
Al final del curso, los estudiantes serán capaces de:
1. Desarrollar buenas prácticas en organización y análisis de datos.
2. Realizar análisis estadísticos, interpretar resultados y usar herramientas de visualización.
3. Aplicar modelos de regresión lineal utilizando herramientas computacionales.
4. Utilizar conceptos de estadística aplicada en aspectos prácticos de las Ciencias Económicas
Cuerpo docente:
-Mg. Ignacio Pace
-Mg. Ana Laura Catelén
Programa:
Unidad I - Introducción al curso y a Stata
Fundamentos de datos y estadística descriptiva: media, mediana, varianza. Tabulación de variables cualitativas.
Tratamiento de datos faltantes (missing) y valores atípicos (outliers). Introducción a la interfaz básica del software Stata.
Unidad II - Visualización de datos
Gráficos descriptivos de una variable: histograma, gráfico de barras, boxplot. Gráficos descriptivos de dos variables: gráfico de dispersión, gráfico de sectores, gráfico de líneas.
Cálculo y análisis del coeficiente de correlación entre variables cuantitativas. Creación y análisis de tablas de contingencia.
Unidad III - Causalidad y Regresión
Conceptos fundamentales de causalidad en econometría. Interpretación de salidas de regresión lineal. Realización y análisis de tests de hipótesis t y F.
Unidad IV - Regresión
Interpretación de coeficientes y variables en modelos de regresión. Uso de transformaciones logarítmicas en regresión.
Inclusión y análisis de variables dummies en modelos de regresión.
Modalidad: A distancia
Las actividades asincrónicas se realizarán a lo largo del mes de septiembre a través del campus virtual de la FCEyS.
Asimismo se desarrollarán 4 encuentros mediados por tecnologías distribuidos en 2 semanas, que tendrán lugar en el mismo mes.
Duración: 12 horas teórico-prácticas, un UVAC (1).
Destinatarios
Profesionales egresados de carreras universitarias de duración igual o superior a cuatro años.
Aranceles y más información
No arancelado
Universidad Nacional de Mar del Plata
Funes 3250 - (7600) Mar del Plata - Argentina
Teléfono (0223) 474-9696 int. 315
E-Mail:
Instagram: @posgrado.fceys
Facebook: Secretaría de Posgrado FCEyS
LinkedIn: Facultad de Ciencias Económicas y Sociales - Universidad Nacional de Mar del Plata
OCA en trámite
Fundamento:
El uso de la minería de textos ha crecido de manera exponencial en los últimos años. Los datos procedentes de redes sociales u otros sitios web son principalmente textos: comentarios en publicaciones, reseñas de productos, quejas en foros de la comunidad. También encontramos textos para analizar y tomar decisiones en el ámbito de la educación (análisis de respuestas sobre los cursos dictados por lo profesores, evaluación de opiniones de estudiantes en situaciones difíciles), en finanzas (evaluación de sentimientos del inversor) o bien analizar textos provenientes de bancos centrales para entender problemas específicos.
La minería de textos permite extraer información valiosa y con múltiples usos que posibilitan
la toma de decisiones a los investigadores o gestores, basadas en el análisis de los contenidos que se derivan de textos.
Objetivos:
Al completar el curso, el asistente será capaz de:
• Analizar el uso de la minería de textos como potencial herramientas para la toma de decisiones en diversos ámbitos.
• Adquirir experiencia práctica en minería de textos, especialmente el análisis de sentimientos utilizando el software R.
• Comparar y contrastar varias herramientas de análisis de sentimientos, en especial utilizando el idioma en español.
• Elegir un método adecuado que permita responder distintas preguntas de investigación y que deriven en la aplicación de distintos tipos de políticas.
Cuerpo docente:
Dr. Juan Antonio Dip
Programa:
Modalidad: presencial, con un 25% de la carga horaria destinada a actividades sincrónicas mediadas por tecnologías.
Cronograma:
Los encuentros mediados por tecnologías tendrán una carga horaria de 2 (dos) horas y los presenciales de 4 (cuatro) horas, y se dictarán según el siguiente esquema:
-Viernes 20-09: actividad sincrónica mediada con tecnologías
-Lunes 23-09: actividad sincrónica mediada con tecnologías
-Miércoles 25-09: actividad presencial
-Jueves 26-09: actividad presencial
-Viernes 27-09: actividad presencial
Duración: 16 horas teórico-prácticas, un (1) UVAC.
Destinatarios
Profesionales egresados de carreras universitarias de duración igual o superior a cuatro años.
Aranceles y más información
1. Arancel general: $25.000,- (pesos veinticinco mil)
2. Arancel para estudiantes de Posgrado, Docentes, Graduados y Personal Universitario de la Facultad de Ciencias Económicas y Sociales y de la Facultad de Humanidades: no arancelado
OCA EN TRÁMITE
La actividad busca acercar, a los profesionales en ciencias económicas, aspectos conceptuales del fenómeno de la innovación en empresas como parte fundamental del paradigma productivo y comercial actual. Estos elementos conceptuales se complementan con la presentación de herramientas prácticas para la gestión, y de políticas públicas hoy vigentes en Argentina orientadas a estimular procesos de innovación.
Objetivos
PROGRAMA
Unidad 1: La innovación en la empresa.
Los diferentes modelos y conceptualizaciones de la innovación y el cambio tecnológico en economía. Enfoque sistémico de la innovación y el cambio tecnológico. El postfordismo y las cadenas globales de valor: la innovación escindida de la espacialidad productiva.
Unidad 2: El paradigma de la industria 4.0.
Introducción a los paradigmas tecno económicos y las revoluciones tecnológicas. La innovación permanente como eje del paradigma productivo actual. Transición tecnológica y digital en la organización de la producción. Internet of Things y la cuarta revolución industrial. Fabricación inteligente.
Unidad 3: Herramientas de mejora continua.
Nociones básicas de la metodología just in time. Introducción a la metodología KAIZEN. Aplicación en las PyMEs argentinas.
Unidad 4: La innovación en las políticas argentinas de desarrollo productivo.
Las principales herramientas de desarrollo productivo en Argentina: Aportes No Reembolsables, Créditos con Bonificación de Tasa y Asistencia Técnica. Ejemplos de políticas públicas vigentes: Programa Nacional de Desarrollo de Proveedores; Régimen de Incentivos para Fabricantes de Bienes de Capital; Programa Piloto para la Transformación Digital de las PyMEs argentinas; Programa de Apoyo a la Competitividad MiPyME.
DOCENTE
Mg. Federico BACHMANN
CRONOGRAMA
Las actividades se desarrollarán distribuidas en 4 encuentros de 3 horas de duración cada uno.
Viernes 27/10
Viernes 03/11
Viernes 10/11
Viernes 17/11
17.30 a 20.30hs
MODALIDAD
No presencial sincrónico
CARGA HORARIA
12 (doce) horas teóricas (1 UVAC)
DESTINATARIOS
Profesionales egresados de carreras universitarias de duración igual o superior a cuatro años.
ARANCELES Y MÁS INFORMACIÓN
Actividad no arancelada.
Universidad Nacional de Mar del Plata
Funes 3250 - (7600) Mar del Plata - Argentina
Teléfono (0223) 474-9696 int. 315
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OCA en trámite
Para poder enriquecerse del valor pragmático que ofrece la asignatura Gestión y Dirección Financiera I, dentro del marco de la Maestría en Administración de Negocios, cada alumno del curso debe, necesariamente, tener la capacidad de identificar y relacionar las variables relevantes que definen los resultados de su gestión profesional dentro de la organización en la que se desempeñen con su correlato en las distintas funciones del modelo financiero.
Sin embargo, comprender de qué manera la función financiera atraviesa a toda la organización y se integra con las demás funciones organizacionales puede conllevar una dificultad adicional si el alumno que atiende la maestría no se desempeña en la órbita de esta función, sea o no un profesional egresado de las carreras de las ciencias económicas.
Objetivos
CP - Lic. en Adm. - Esp. Juan Alberto Greco
CRONOGRAMA
11 y 26 de octubre & 2 de noviembre de 18.30 a 20.30
Destinatarios
Profesionales egresados de carreras universitarias Contador Público y/o Licenciado en Administración, de duración igual o superior a cuatro años.
Aranceles y más información
No arancelado
OCA 1113/23
Fundamento:
La revisión de la literatura juega un papel fundamental en el proceso de investigación científica, ya que no solo permite identificar y analizar el estado actual de un tema, sino que también pone de manifiesto las lagunas en el conocimiento existente.
Esta tarea, aunque es esencial, puede volverse compleja y tediosa debido al extenso y diverso conjunto de fuentes de información disponibles. Asimismo, requiere habilidades y criterios específicos para llevarse a cabo de manera rigurosa y eficiente. Por este motivo, resulta necesario contar con herramientas tecnológicas que faciliten y optimicen la revisión bibliográfica.
En este sentido, tanto las aproximaciones convencionales como las basadas en inteligencia artificial pueden resultar de gran ayuda. Estas últimas, en particular, han demostrado un importante potencial para mejorar y agilizar el descubrimiento de literatura relevante. La nueva generación de herramientas de búsqueda y gestión bibliográfica puede ayudar a los estudiantes de posgrado y al personal investigador a realizar revisiones de la literatura más eficientes y exhaustivas, así como a generar e integrar citas y referencias bibliográficas en el flujo de la redacción académica siguiendo normas de estilo definidas.
Objetivos:
- Comprender los conceptos esenciales y las características de una revisión de la literatura.
- Proporcionar un conocimiento básico acerca de las características, ventajas y limitaciones de las distintas herramientas convencionales y de inteligencia artificial para la revisión de la literatura.
- Brindar pautas para seleccionar, utilizar y combinar las herramientas más adecuadas para cada tipo y etapa de revisión bibliográfica.
- Aplicar las herramientas de nueva generación a casos reales o simulados de revisión de la bibliografía e integrar su uso en la redacción académica siguiendo normas de estilo APA.
Programa:
Introducción a la revisión de la literatura: conceptos, tipos, fases y criterios de calidad.
Bases de datos bibliográficas: características, ventajas y limitaciones. Ejemplos de bases de datos relevantes para diferentes disciplinas y áreas de conocimiento.
Buscadores académicos web convencionales y con IA generativa: qué son, cómo se diferencian de los buscadores generales y qué ventajas ofrecen para la revisión de la literatura. Ejemplos de buscadores académicos web más utilizados y recomendados.
Herramientas de búsqueda y gestión bibliográfica convencionales y con IA generativa: qué son, para qué sirven y cómo facilitan la revisión de la literatura. Ejemplos de herramientas para la búsqueda, organización, clasificación y síntesis de fuentes
bibliográficas.
Recomendaciones prácticas para realizar una revisión de la literatura eficaz, rigurosa y actualizada con el apoyo de las herramientas convencionales y asistidas por inteligencia artificial.
Duración: 6 hs. Distribuidas en dos encuentros de tres horas cada uno
Cronograma
26 y 28/08 de 13.00 a 15.00 hs
Destinatarios
Profesionales egresados de carreras universitarias de duración igual o superior a cuatro años.
Aranceles y más información
No arancelado
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