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Son 62 horas lectivas:
32 horas académicas sincrónicas / 30 horas asincrónicas
El docente entregará el material de capacitación en PDF, las clases son grabadas para su estudio y aprendizaje.
Inicio: 27 de junio / 18 de julio
Horario: Lunes, martes, jueves y viernes 7:00 pm a 10:00 pm Sábado: 9.30am a 12.30 pm
Docente: Ing. Luis Felipe Garayar Burneo
Modalidad: Virtual, en vivo
DESCRIPCIÓN DEL CURSO
- El curso “ECONOMETRÍA APLICADA” ha sido diseñado para brindar a los participantes los conocimientos y herramientas fundamentales para el análisis econométrico aplicado a la economía, los negocios y la investigación.
- A lo largo del programa, los participantes aprenderán a interpretar datos, construir modelos de regresión, validar resultados econométricos y desarrollar proyecciones mediante el uso de herramientas estadísticas y software especializado.
- El curso combina teoría y práctica mediante casos reales, ejercicios aplicados y análisis de información económica y financiera, permitiendo fortalecer la capacidad de toma de decisiones basadas en evidencia cuantitativa.
BENEFICIOS DEL CURSO
- ✅ Aprende a aplicar modelos econométricos en casos reales.
- ✅ Desarrolla habilidades en análisis de datos y proyecciones económicas.
- ✅ Interpreta indicadores económicos y financieros con enfoque práctico.
- ✅ Conoce técnicas para detectar y corregir problemas econométricos.
- ✅ Fortalece tus capacidades analíticas para investigación y negocios.
- ✅ Maneja herramientas y metodologías utilizadas en el ámbito profesional.
- ✅ Mejora tu perfil profesional en áreas de economía, finanzas y análisis de datos.
- ✅ Accede a clases aplicadas con ejemplos prácticos y desarrollo paso a paso.
OBJETIVOS DEL CURSO
- Brindar a los participantes los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para aplicar técnicas econométricas en el análisis de datos, la elaboración de modelos estadísticos y la interpretación de resultados económicos y financieros, permitiendo una adecuada toma de decisiones en entornos académicos, empresariales y de investigación.
PÚBLICO OBJETIVO
- • Economistas y profesionales vinculados al análisis económico y financiero.
- • Estudiantes universitarios y egresados de Economía, Administración, Finanzas, Ingeniería y carreras afines.
- • Investigadores y analistas de datos interesados en econometría aplicada.
- • Profesionales del sector público y privado que requieran interpretar información estadística y económica.
- • Personas interesadas en fortalecer sus competencias en análisis cuantitativo y proyecciones económicas.
Estructura del Curso
MÓDULO 01: INTRODUCCIÓN
MÓDULO 02: EL PROBLEMA CAUSAL
MÓDULO 03: DIFERENCIAS EN DIFERENCIAS: FUNDAMENTOS
MÓDULO 04: DIFERENCIAS EN DIFERENCIAS: PRÁCTICA
MÓDULO 05: REGRESIÓN DISCONTINUA
MÓDULO 06: DISEÑO EMPÍRICO E IDENTIFICACIÓN
MÓDULO 07: VARIABLES INSTRUMENTALES
MÓDULO 08: SELECCIÓN SOBRE OBSERVABLES
MÓDULO 09: LECTURA CRÍTICA Y DECISIÓN PÚBLICA
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📞 991 730 865
CUENTA CORRIENTE BCP
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CCI N°002-193-00962198405518
Cuenta Corriente BCP a nombre del COLEGIO DE ECONOMISTAS DE LIMA
Una vez realizado el pago enviar foto o transferencia (nítida)
al correo: contacto@cel.org.pe
Whatsapp: 📞 992 936 302 / 📞 986 280 157 /📞 991 730 865
DOCENTE
Ing. Luis Felipe Garayar Burneo
- Cargo actual: Chapter Leader Data Scientist (Gerente Data Scientist Senior) – COE Advanced Analytics, Banco de Crédito BCP
- 1. Formación académica: Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Ingeniería, ocupando el segundo puesto de su promoción. Bachiller en Ingeniería de Sistemas por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Magíster en Inteligencia Artificial por la Universidad Internacional de La Rioja.
- Actualmente cursa el MBA en la Universidad del Pacífico y cuenta con estudios de Maestría en Estadística Aplicada por la Universidad Nacional Agraria La Molina (tesis por sustentar).
- 2. Especialización y áreas de interés: Especialista en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada aplicada al sector financiero.
- Sus principales líneas de especialización incluyen: Modelos de Credit Scoring y Gestión de Riesgo Segmentación comercial y clusterización de clientes Pricing y modelos de propensión Machine Learning y Deep Learning Analítica para banca minorista, banca Pyme y seguros Transformación data driven y estrategia analítica
- 3. Experiencia profesional: Cuenta con más de 15 años de experiencia en el sector bancario y financiero, liderando el desarrollo de modelos estadísticos y soluciones de analítica avanzada para la optimización del desempeño del negocio.
- Ha desempeñado funciones en instituciones como: Banco de Crédito BCP BBVA Banco Continental Banco Interamericano de Finanzas Banco Financiero del Perú Interbank Ha liderado proyectos de segmentación de canales Banca Pyme, pricing de tipo de cambio, análisis de fuga de clientes, modelos de attrition, gestión comercial y seguros, logrando mejoras sustanciales en indicadores clave del negocio.
- Asimismo, ha implementado metodologías Agile y dirigido equipos de Data Science. En el ámbito académico, se desempeña como docente universitario en la Universidad San Ignacio de Loyola (USIL) y en la Universidad ESAN, donde dicta cursos y seminarios especializados en Ciencia de Datos, Credit Scoring y Analítica Aplicada al sector financiero. Además, es Director Académico en FUTURA Data & Analítica Avanzada.
- 4. Competencias y conocimientos: Lenguajes y herramientas: Python, R, SQL Server, Oracle (PL/SQL), Spark, Databricks Software estadístico: IBM SPSS, SAS Miner, Eviews Business Intelligence: Power BI, Excel Avanzado, Power Query, Power Pivot, DAX Big Data y procesamiento distribuido Modelamiento predictivo, scoring y series de tiempo Metodologías Agile y liderazgo de equipos analíticos Visualización de datos y comunicación gerencial
- 5. Cargo y funciones actuales: Actualmente se desempeña como Chapter Leader Data Scientist en el COE Advanced Analytics del Banco de Crédito BCP, liderando proyectos estratégicos de consultoría analítica para el BCP y empresas del grupo Credicorp (MiBanco y Pacífico Seguros). Desarrolla iniciativas de segmentación, pricing, modelos predictivos y optimización comercial, impulsando la consolidación de una cultura organizacional basada en datos, así como la formación, mentoría y desarrollo de equipos de ciencia de datos.
