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¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Universidad Tecnológica

Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.

Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

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Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.

Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

El temario de este Experto Universitario ha sido diseñado por un equipo de expertos en la materia para responder, de manera específica, a las necesidades de los profesionales de las Ciencias Empresariales. Este compendio de contenidos, además, ha sido creado con una perspectiva centrada en los aprendizajes aplicados, que permitirá al profesional intervenir con éxito a través de una visión amplia y conectada con el entorno real de la profesión. 

Este plan de estudios te llevará a lograr el éxito laboral a través de un aprendizaje global sobre estadística empresarial”   

Plan de Estudios

El Experto Universitario en Estadística para la Empresa de TECH Universidad Tecnológica es un programa intensivo que prepara a los alumnos para afrontar retos y decisiones empresariales tanto a nivel nacional como internacional. Su contenido está pensado para favorecer el desarrollo de las competencias estadísticas que permitan la toma de decisiones con un mayor rigor en entornos inciertos.  

A lo largo de 600 horas de estudio, el alumno analizará multitud de casos prácticos, logrando un aprendizaje profundo y completo que será de gran utilidad para trasladarlo a su práctica laboral. Se trata, por tanto, de una auténtica inmersión en situaciones reales de negocio.  

Este Experto Universitario trata en profundidad diferentes áreas de la empresa y está diseñado para que los directivos entiendan la dirección empresarial desde una perspectiva estratégica, internacional e innovadora.  

Un plan pensado para el alumno, enfocado a su mejora profesional y que le prepara para alcanzar la excelencia en el ámbito de la dirección y la gestión empresarial. Un programa que entiende sus necesidades y las de su empresa y que, por eso, ofrece un contenido innovador basado en las últimas tendencias, y apoyado por la mejor metodología educativa y un claustro excepcional, que le otorgará las competencias necesarias para resolver situaciones críticas de forma creativa y eficiente. 

Este Experto Universitario se desarrolla a lo largo de 6 meses y se imparte totalmente online.

Módulo 1. Matemáticas empresariales
Módulo 2. Estadística I
Módulo 3. Estadística II
Módulo 4. Econometria

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte? 

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este Experto Universitario en Estadística para la Empresa de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.

Módulo 1. Matemáticas empresariales

1.1. Elementos básicos del álgebra lineal y matricial

1.1.1. El espacio vectorial de IRn , funciones y variables

1.1.1.1. Representación gráfica de conjuntos de R
1.1.1.2. Conceptos básicos de funciones reales de varias variables. Operaciones con funciones
1.1.1.3. Clases de funciones
1.1.1.4. Teorema de Weirtrass

1.1.2. Optimización con restricciones de desiguales

1.1.2.1. El método gráfico de dos variables

1.1.3. Clases de funciones

1.1.3.1. Variables separadas
1.1.3.2. Variables polinómicas
1.1.3.3. Racionales
1.1.3.4. Formas cuadráticas

1.2. Matrices: tipos, conceptos y operaciones

1.2.1. Definiciones básicas

1.2.1.1. Matriz de orden m x n
1.2.1.2. Matrices cuadradas
1.2.1.3. Matriz identidad

1.2.2. Operaciones con matrices

1.2.2.1. Suma de matrices
1.2.2.2. Producto de un número real por una matriz
1.2.2.3. Producto de matrices

1.3. Transposición matricial

1.3.1. Matriz diagonizable
1.3.2. Propiedades de la transposición de matrices

1.3.2.1. Propiedad involutiva

1.4. Determinantes: cálculo y definición

1.4.1. Concepto de determinantes

1.4.1.1. Definición de determinantes
1.4.1.2. Matriz cuadrada de orden 2.3 y superior a 3

1.4.2. Matrices triangulares

1.4.2.1. Cálculo de la matriz triangular
1.4.2.2. Cálculo de la matriz cuadrada no triangular

1.4.3. Propiedades de los determinantes

1.4.3.1. Simplificación de cálculos
1.4.3.2. Cálculo, en cualquier caso

1.5. La inversión matricial

1.5.1. Propiedades de la inversión matricial

1.5.1.1. Concepto de inversión
1.5.1.2. Definiciones y conceptos básicos asociados

1.5.2. Cálculo de la inversión matricial

1.5.2.1. Métodos y cálculo
1.5.2.2. Excepciones y ejemplos

1.5.3. Expresión y ecuación matricial

1.5.3.1. Expresión matricial
1.5.3.2. Ecuación matricial

1.6. Resolución de sistemas de ecuaciones

1.6.1. Ecuaciones lineales

1.6.1.1. Discusión del sistema. Teorema de Rouché-Fobenius
1.6.1.2. Regla de Cramer: resolución del sistema
1.6.1.3. Los sistemas homogéneos

1.6.2. Espacios vectoriales

1.6.2.1. Propiedades del espacio vectorial
1.6.2.2. Combinación lineal de vectores
1.6.2.3. Dependencia e independencia lineales
1.6.2.4. Coordenadas de un vector
1.6.2.5. Teorema de las bases

1.7. Formas cuadráticas

1.7.1. Concepto y definición de las formas cuadráticas
1.7.2. Matrices cuadráticas

1.7.2.1. Ley de inercia de las formas cuadráticas
1.7.2.2. Estudio del signo por auto-valores
1.7.2.3. Estudio del signo por menores

1.8. Funciones de una variable

1.8.1. Análisis del comportamiento de una magnitud

1.8.1.1. Análisis local
1.8.1.2. Continuidad
1.8.1.3. Continuidad restringida

1.9. Límites de funciones, dominio e imagen en funciones reales

1.9.1. Funciones de varias variables

1.9.1.1. Vectorial de varias variables

1.9.2. Dominio de una función

1.9.2.1. Concepto y aplicaciones

1.9.3. Límites de funciones

1.9.3.1. Límites de una función en un punto
1.9.3.2. Límites laterales de una función
1.9.3.3. Límites de funciones racionales

1.9.4. La indeterminación

1.9.4.1. Indeterminación en funciones con raíces
1.9.4.2. Indeterminación 0/0

1.9.5. Dominio e imagen de una función

1.9.5.1. Concepto y características
1.9.5.2. Cálculo del dominio e imagen

1.10. Derivadas: análisis de comportamientos

1.10.1. Derivadas de una función en un punto

1.10.1.1.Concepto y características
1.10.1.2.Interpretación geométrica

1.10.2. Reglas de derivación

1.10.2.1. Derivación de una constante
1.10.2.2. Derivación de una suma o una diferenciación
1.10.2.3. Derivación de un producto
1.10.2.4. Derivación de la opuesta
1.10.2.5.Derivación de la compuesta

1.11. Aplicaciones derivadas al estudio de funciones

1.11.1. Propiedades de las funciones derivables
1.11.2. Valoración de magnitudes económicas
1.11.3. Diferenciabilidad

1.12. Optimización de funciones de varias variables

1.12.1. Optimización de funciones

1.12.1.1. Optimización con restricciones de igualdad
1.12.1.2. Puntos críticos
1.12.1.3. Extremos relativos

1.12.2. Funciones convexas y cóncavas

1.12.2.1. Propiedades de las funciones convexas y cóncavas
1.12.2.2. Puntos de inflexión
1.12.2.3. Crecimiento y decrecimiento

1.13. Integrales indefinidas

1.13.1. Primitiva e integral indefinida

1.13.1.1. Conceptos básicos
1.13.1.2. Métodos de cálculo

1.13.2. Integrales inmediatas

1.13.2.1. Propiedades de las integrales inmediatas

1.13.3. Métodos de integración

1.13.3.1. Integrales racionales

1.14. Integrales definidas

1.14.1. Teorema de Barrow 

1.14.1.1. Definición del teorema
1.14.1.2. Bases de cálculo
1.14.1.3. Aplicaciones del teorema

1.14.2. Corte de curvas en integrales definidas

1.14.2.1. Concepto del corte de curvas
1.14.2.2. Bases de cálculo y estudio de las operaciones
1.14.2.3. Aplicaciones del cálculo de corte de curvas

1.14.3. Teorema de la media

1.14.3.1. Concepto teorema y del intervalo cerrado
1.14.3.2. Bases de cálculo y estudio de las operaciones
1.14.3.3. Aplicaciones del teorema

Módulo 2. Estadística I

2.1. Introducción a la estadística

2.1.1. Conceptos básicos
2.1.2. Tipos de variables
2.1.3. Información estadística

2.2. Ordenación y clasificación del registro de datos

2.2.1. Descripción de variables
2.2.2. Tabla de distribución de frecuencias
2.2.3. Cuantitativas y cualitativas

2.3. Aplicaciones de las TIC y sistemas prácticos

2.3.1. Conceptos básicos
2.3.2. Herramientas
2.3.3. Representación de datos

2.4. Medidas resumen de los datos I

2.4.1. Medidas descriptivas
2.4.2. Medidas de centralización
2.4.3. Medidas de dispersión
2.4.4. Medidas de forma o posición

2.5. Medidas resumen de los datos II

2.5.1. Diagrama de caja
2.5.2. Identificación de valores atípicos
2.5.3. Transformación de una variable

2.6. Análisis del conjunto de dos variables estadísticas

2.6.1. Tabulación de dos variables
2.6.2. Tablas de contingencia y representaciones gráficas
2.6.3. Relación lineal entre variables cuantitativas

2.7. Series temporales y números índices

2.7.1. Las series temporales
2.7.2. Tasas de variación
2.7.3. Números índices
2.7.4. El IPC y series temporales deflactadas

2.8. Introducción a la probabilidad: cálculo y conceptos básicos

2.8.1. Conceptos básicos
2.8.2. Teoría de conjuntos
2.8.3. Cálculo de probabilidades

2.9. Variables aleatorias y funciones de probabilidad

2.9.1. Variables aleatorias
2.9.2. Medidas de las variables
2.9.3. Función de probabilidad

2.10. Modelos de probabilidad para variables aleatorias

2.10.1. Cálculo de probabilidades
2.10.2. Variables aleatorias discretas
2.10.3. Variables aleatorias continuas
2.10.4. Modelos derivados de la distribución normal

Módulo 3. Estadística II

3.1. Probabilidad: variable aleatoria

3.1.1. El experimento aleatorio
3.1.2. Axiomas de probabilidad
3.1.3. Propiedades elementales

3.2. Modelos de probabilidad

3.2.1. Las variables aleatorias
3.2.2. Distribución de Bernouilli
3.2.3. Distribución binomial
3.2.4. Distribución multinomial

3.3. Cálculo de probabilidades y puntos críticos con R

3.3.1. La distribución normal o de Gauss
3.3.2. R comander
3.3.3. Propiedades

3.4. Inferencia estadística: algunos conceptos previos

3.4.1. Definiciones y conceptos previos
3.4.2. La distribución binomial y calculo
3.4.3. Curva normal y cálculo

3.5. Los estimadores puntuales: distribuciones muestrales y propiedades

3.5.1. Conceptos generales de la distribución muestral
3.5.2. Estimación puntual
3.5.3. Estimación por intervalo

3.6. Los intervalos de confianza: para la media, proporción, varianza. IC en dos poblaciones

3.6.1. Intervalos para una o varias muestras
3.6.2. Método Bootstrap
3.6.3. Intervalos bayesianos

3.7. Los contrastes de hipótesis en los métodos de inferencia estadística

3.7.1. Test de hipótesis estadística
3.7.2. Región de rechazo y de aceptación
3.7.3. Reglas de decisión

3.8. Casos particulares: media poblacional, varianza y proporción. Contrastes paramétricos

3.8.1. Varianzas conocidas y desconocidas
3.8.2. Razón de verosimilitudes
3.8.3. Contraste de igualdad

3.9. Contraste de bondad de ajuste Chi-cuadrado

3.9.1. Agrupación de datos
3.9.2. Región crítica
3.9.3. Frecuencia esperada

3.10. Contraste del supuesto de normalidad: el contraste de Jarque-Bera

3.10.1. Variables significativas
3.10.2. Teorema central del limite
3.10.3. Los estimadores, histograma

3.11. Contraste de independencia con dos variables cualitativas

3.11.1. Concepto de independencia de variables
3.11.2. Frecuencias observadas y esperadas
3.11.3. Cálculo del contraste   

3.12. El modelo de regresión lineal simple y la estimación puntual

3.12.1. Coeficiente de regresión y de correlación lineal
3.12.2. Inferencia de parámetros
3.12.3. Supuestos del modelo

3.13. Intervalo de confianza y recta de regresión

3.13.1. La función lineal y regresión
3.13.2. La regresión lineal simple
3.13.3. Variables exógenas y endógenas 

3.14. Predicciones y aplicaciones para las Tecnologías de Información y Comunicación

3.14.1. Marco teórico y conceptual
3.14.2. Técnicas de recolección y análisis
3.14.3. Objetivos generales y específicos

3.15. El modelo de regresión múltiple y estimación puntual

3.15.1. Hipótesis y estimación
3.15.2. Tipos de errores y ajustes del modelo
3.15.3. Extensiones del modelo lineal

3.16. El contraste de significatividad global de la regresión

3.16.1. La tabla Anova
3.16.2. Multicolineidad

Módulo 4. Econometría

4.1. El método de estimación Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)

4.1.1. Modelo de regresión lineal
4.1.2. Tipos de contenidos
4.1.3. Línea general y estimación MCO

4.2. El método MCO en otros supuestos

4.2.1. Abandono de supuestos básicos
4.2.2. Comportamientos del método
4.2.3. Efecto de cambios de medidas

4.3. Propiedades de estimadores MCO

4.3.1. Momentos y propiedades
4.3.2. Estimación de varianzas
4.3.3. Formas matriciales

4.4. Cálculo de la varianza de MCO 

4.4.1. Conceptos básicos
4.4.2. Contrastes de hipótesis
4.4.3. Coeficientes del modelo

4.5. Contrastes de hipótesis en el modelo de regresión lineal

4.5.1. Contraste T
4.5.2. Contraste F
4.5.3. Contraste global

4.6. Intervalos de confianza

4.6.1. Objetivos
4.6.2. En un coeficiente
4.6.3. En una combinación de coeficientes

4.7. Problemas de especificación

4.7.1. Uso y concepto
4.7.2. Tipos de problemas
4.7.3. Variables explicativas no observables

4.8. Predicción en el modelo de regresión lineal

4.8.1. Predicción
4.8.2. Intervalos de un valor medio
4.8.3. Aplicaciones

4.9. Análisis de residuos en la predicción lineal

4.9.1. Objetivos y conceptos generales
4.9.2. Herramientas de análisis
4.9.3. El análisis de residuos

4.10. Variables cualitativas en el MRLG I

4.10.1. Fundamentos
4.10.2. Modelos con varios tipos de información
4.10.3. Métricas lineales

4.11. Variables cualitativas en el MRLG II

4.11.1. Variables binarias
4.11.2. Utilización de variables dummy
4.11.3. Series temporales

4.12. Autocorrelación

4.12.1. Conceptos básicos
4.12.2. Consecuencias
4.12.3. Contraste

4.13. Heterocedasticidad

4.13.1. Concepto y contrastes
4.13.2. Consecuencias
4.13.3. Series temporales

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