Docente: Dra. Sabrina Duarte, Prof. Adjunta de la Universidad del Litoral
Duración: 8 semanas (48hs)
Inicio: 28 de septiembre, 2020
Finalización: Noviembre
Horario: 2 encuentros semanales de 3 hs c/u
Modalidad (virtual): Teórico / Práctico

Objetivo: Presentar las herramientas estadísticas usuales para el diseño y análisis de experimentos desde el punto de vista de su aplicación, haciendo especial énfasis en experimentos de uno y dos factores, experimentos multifactoriales, modelos mixtos, diferentes tipos de diseños por bloques y análisis de la covarianza. En este curso intentaremos brindar los conocimientos fundamentales y una visión general de los procedimientos estadísticos aplicables en distintas áreas, con una visión práctica que permite identificar la metodología óptima de distintas situaciones.

Docente: Profesor invitado Dr. Ricardo MARONA
Duración: 14 semanas. 56 horas
Inicio: 21 de septiembre 2020. 14 semanas.
Finalización: Diciembre 2020
Horario: a confirmar 1 encuentro semanal de 4 horas
Modalidad (virtual): Teórico / Práctico, c /Trabajo Final

Pre requisito: Familiaridad con los métodos de inferencia y análisis de datos en Modelo Lineal, y conocimientos básicos de Análisis Multivariado.

Objetivo: Poner a los alumnos en situaciones que semejan las que se encuentran en consultoría. Cada situación se basa en un caso real. Se describen los datos y las condiciones en que fueron obtenidos, y los objetivos de un supuesto “comitente”, expresados en términos del área del problema (no en términos estadísticos). Los alumnos deben convertir el problema original en un problema estadístico, lo que implica plantear modelos de la situación; y luego realizar análisis de datos e inferencia. Por último, deben redactar un informe, expresando su solución en términos comprensibles y útiles para el “comitente”. Este puede -representado por el profesor- suministrar eventualmente aclaraciones e información adicional. Una vez entregado el informe, el profesor -junto con los alumnos- realiza la crítica del mismo, pudiendo pedir eventualmente un replanteo parcial o total del trabajo

Dictado por: Dr. Ricardo Fraiman (Universidad de la República, Uruguay)
Comienza: 1 de septiembre 2020
Días y horario de cursada: Martes, 10.30 HS.
Duracion: 13 semanas.

Los métodos de aprendizaje no supervisado son una herramienta fundamental en el análisis de datos. A pesar de ello, y en contraste con el aprendizaje supervisado (learning) no hay una función  objetivo bien definida que aplique a todos ellos. Veremos en el curso que cada método tiene sus  ventajas y limitaciones a partir de sus versiones poblacionales analizando sus funciones objetivo.

Docente: Dra. Luciana Bruno
Duración: 6 semanas
Inicio: 29 de septiembre 2020
Finalización: 6 de noviembre 2020
Horario: Martes y Jueves de 14 hs a 18 hs.
Modalidad (virtual): Teórico / Práctico

Objetivos: El curso tiene como objetivo presentar herramientas de análisis e interpretación de imágenes de biología celular y enseñar su implementación a partir de imágenes reales. La línea conductora del curso inicia con el análisis de las imágenes, luego la recuperación de información cuantitativa y finalmente, su interpretación a partir de modelos integradores.
Para ello se mostrarán algoritmos de adquisición de datos a partir de las imágenes (tracking, morfología de estructuras). Luego se presentarán herramientas formales para el análisis de esos datos (análisis de trayectorias, distribución espacial, reconstrucción de formas, clusterización). Finalmente, se discutirán los modelos más usuales para interpretar los resultados.
En la parte práctica se analizarán los siguientes sistemas: transporte activo de organelas (melanosomas, vesículas, mitocondrias), difusión de receptores en la membrana, deformación de estructuras filamentosas (microtúbulos) y migración celular. Sin embargo, les estudiantes podrán proponer otros datos para analizar y discutir durante el curso.
Nota: Aunque el curso está orientado a imágenes de microscopía óptica, los métodos desarrollados pueden aplicarse al análisis de fenómenos macroscópicos tales como el movimiento de hormigas, personas, granos, entre otros.

Docente:  Dr. Esteban Freidin  Investigador Independiente de CONICET en el Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS), UNS-CONICET Bahía Blanca.
Inicio / Finalización: Martes 6 de Octubre / Jueves 12 de Noviembre.
Horario tentativo: Martes y Jueves de 14 hs a 16 hs. 6 hs de trabajos prácticos en horario a convenir.
Duración: 30 horas (24 hs. de clases teóricas, 6 hs. de trabajos prácticos).

Objetivos: En las últimas cuatro décadas, la economía se ha nutrido de las ciencias del comportamiento (neurociencias, psicología, antropología, sociología, entre otras) para el desarrollo de la investigación y el conocimiento acerca de la toma de decisiones de las personas. El objetivo de este curso de posgrado es presentar y discutir temas de la Economía del Comportamiento 1) destacando la relevancia de la metodología experimental en el desarrollo del área, 2) con foco en algunos de los desarrollos teóricos que vienen forjándola, 3) enfatizando las interacciones de la economía del comportamiento con otras disciplinas como la biología, la neurociencia, la psicología, la antropología y la filosofía, y también 4) presentando una de sus vertientes aplicadas.

Para comenzar, se hará una introducción a la Economía del Comportamiento en la que se resaltarán aspectos metodológicos vinculados a la economía experimental y el rol crucial que ha cumplido en el origen y desarrollo del enfoque conductual en la economía. En relación a la conexión con otras disciplinas, primero, se analizará la noción de racionalidad detrás de los abordajes en economía, filosofía, psicología y biología (adaptacionista) para marcar sus divergencias y paralelismos. Respecto a los desarrollos teóricos pilares, se va a tratar, por un lado, el enfoque de sesgos y heurísticas y, por otro, el estudio de las preferencias sociales. Los contactos con la biología se realizarán en dos frentes. Por un lado, se harán referencias a la neuroeconomía y cómo las neurociencias han contribuido al desarrollo de la Economía del Comportamiento, y, por otro lado, también se considerará el estudio de fenómenos propios de la Economía del Comportamiento en animales no humanos, destacando la conexión de la Economía del Comportamiento con la psicología de la conducta animal y con la ecología del comportamiento. A su vez, al considerar la sub-área de las preferencias sociales, se revisarán las hipótesis evolucionistas acerca de la cooperación y la reciprocidad en animales sociales con particular énfasis en las hipótesis acerca de la evolución de la cooperación en el Homo sapiens. Para finalizar, se presentará el abordaje Nudge, como un enfoque influyente a partir del que la economía del comportamiento tiene incidencia aplicada sobre el diseño de políticas públicas.

Docente: Pablo Zivic Sr Expert Data Scientist at Mercado Libre
Duracion: 2 encuentro semanales de  3 horas a durante 4 semanas.
Inicio: Noviembre

Objetivos: En este curso se presentan los conceptos fundacionales del aprendizaje supervisado y algunas de las herramientas más populares que se emplean actualmente en el área. Para ello, se propone un recorrido guiado por algunos casos de estudio que permitan explorar y comparar la performance de diferentes métodos existentes para abordar los distintos problemas que se presentan.   Temas a estudiar: Definiciones: machine learning, data science, data products.  Resolviendo problemas concretos con machine learning.  Métricas, dataset splitting. Presentación de conjunto de datos.  Análisis exploratorio.  Modelos supervisados: Underfitting / overfitting. Regularización.  Compromiso Sesgo-Varianza. Selección de modelos, elección de hiper parámetros.  Tratamiento de variables categóricas en alta dimensión. Análisis de textos.