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Cursos-Talleres

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

Series de Tiempo

• Repositorio: SeriesTemporales_GEM

• Descripción/Resumen:

  El presente taller persigue introducir a los participantes al mundo de los fundamentos de los análisis de series de tiempo como una continuación/bifurcación de la teoría de procesos estocásticos introducida con las cadenas de Markov. Se cubren los tópicos cruciales como el análisis en el dominio frecuencia y el problema de pronóstico en el tiempo. Se busca así establecer una panorámica de los análisis de series de tiempo, involucrando las técnicas modernas inclusive. El enfoque a seguir será teórico-práctico con énfasis en la buena comprensión y aplicación de la teoría a problemas matemáticos y científicos.

• Docentes:

  • Daniel Camarena, Francisco Herrera

• Modalidad: Virtual

  • Primera edición: 2024/01 - 2024/04, temario

• Referencias

  T1. Durrett, R. (2019). Probability: theory and examples (Vol. 49). Cambridge university press.
  T2. Hamilton, J. D. (2020). Time series analysis. Princeton university press.
  T3. Shumway, R. H., Stoffer, D. S., & Stoffer, D. S. (2017). Time series analysis and its applications. New York: springer.
  

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.
  

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
  

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.
• Álgebra Lineal.

Asociados al GEM:

• Teoría de la Probabilidad.
• Cadenas de Markov.
• Series de Tiempo (En lanzamiento).

Asociados a Grupo CENTEC:

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

Asociados al IMCA:

• Programación.

Contacto

vcamarenap@uni.pe