Proporcionar conocimientos sólidos en las técnicas de simulación.

Con especial énfasis en la distribución empírica para obtener cuantiles. Todo el curso será

autocontenido en Python.

Dirigido a:

Analistas de datos con conocimientos básicos en probabilidad,

estadística y programación.

Será de especial utilidad para:

• Estudiantes de matemáticas aplicadas, actuaría, estadística que deseen profundizar en técnicas aplicadas y contemporáneas al campo laboral del sector financiero o asegurador.

• Profesionales en áreas del sector financiero o asegurador que deseen comprender y manejar datos de manera más efectiva.

  
  

Características del curso

Temario resumido

1. Python para el análisis de datos 

2. Simulación de variables aleatorias 

3. Pruebas de hipótesis 

4. Aplicaciones