El diplomado busca que los alumnos logren consolidar y aplicar los conocimientos en finanzas cuantitativas, adquiridos a lo largo de la licenciatura en actuaría, en problemas financieros reales. Para ello, los alumnos aprenderán a crear en Python prototipos de análisis de datos y algoritmos de optimización. El trabajo a realizar en el diplomado (tareas y exámenes) será muy similar al que desempeña un investigador cuantitativo (o "quant") como “gurú matemático” en un equipo de finanzas de mercado, ya sea de trading, correduría de bolsa o fondo de inversiones.

En la actualidad la Ciencia de Datos ha cobrado relevancia por el valor oculto que tienen los datos. Así, por ejemplo, tanto en el sector público como en el privado, el análisis de los datos sirve para mejorar políticas, productos y servicios. 

Por otro lado, el auge en temas asociados a la Ciencia de Datos también ha tenido un impacto en la comunidad científica debido a la necesidad de generar métodos y procedimientos para el análisis de datos. Lo anterior ha generado nuevas líneas de investigación en diversas áreas.

En la actualidad la Ciencia de Datos ha cobrado relevancia por el valor oculto que tienen los datos. Así, por ejemplo, tanto en el sector público como en el privado, el análisis de los datos sirve para mejorar políticas, productos y servicios. 

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Por otro lado, el auge en temas asociados a la Ciencia de Datos también ha tenido un impacto en la comunidad científica debido a la necesidad de generar métodos y procedimientos para el análisis de datos. Lo anterior ha generado nuevas líneas de investigación en diversas áreas.

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Por otro lado, el auge en temas asociados a la Ciencia de Datos también ha tenido un impacto en la comunidad científica debido a la necesidad de generar métodos y procedimientos para el análisis de datos. Lo anterior ha generado nuevas líneas de investigación en diversas áreas.

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Por otro lado, el auge en temas asociados a la Ciencia de Datos también ha tenido un impacto en la comunidad científica debido a la necesidad de generar métodos y procedimientos para el análisis de datos. Lo anterior ha generado nuevas líneas de investigación en diversas áreas.

En la actualidad la Ciencia de Datos ha cobrado relevancia por el valor oculto que tienen los datos. Así, por ejemplo, tanto en el sector público como en el privado, el análisis de los datos sirve para mejorar políticas, productos y servicios. 

Por otro lado, el auge en temas asociados a la Ciencia de Datos también ha tenido un impacto en la comunidad científica debido a la necesidad de generar métodos y procedimientos para el análisis de datos. Lo anterior ha generado nuevas líneas de investigación en diversas áreas.

Diplomado en Técnicas y Modelos de la Estadística para Análisis de Datos 4ta. Edición

El Departamento de Matemáticas de la Facultad de Ciencias de la UNAM, ha identificado la necesidad de contar con profesionistas con un amplio poder de análisis en probabilidad y estadística, capaces de responder a las necesidades del mercado y así mejorar el proceso de la toma de decisiones.

Diplomado en Técnicas y Modelos de la Estadística para Análisis de Datos 4ta. Edición

El Departamento de Matemáticas de la Facultad de Ciencias de la UNAM, ha identificado la necesidad de contar con profesionistas con un amplio poder de análisis en probabilidad y estadística, capaces de responder a las necesidades del mercado y así mejorar el proceso de la toma de decisiones.

Diplomado en Técnicas y Modelos de la Estadística para Análisis de Datos 4ta. Edición

El Departamento de Matemáticas de la Facultad de Ciencias de la UNAM, ha identificado la necesidad de contar con profesionistas con un amplio poder de análisis en probabilidad y estadística, capaces de responder a las necesidades del mercado y así mejorar el proceso de la toma de decisiones.