La Sociedad Ecuatoriana de Estadística impulsa la capacitación y el fortalecimiento de la cultura estadística a través de cursos, programas especializados y actividades académicas.
📚 Cursos disponibles – Febrero 2026:
Introducción al análisis de datos con SPSS
Fundamentos de Machine Learning
Descifrando sentimientos en WhatsApp: del texto a la emoción con NLP
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Formamos una comunidad de expertos y entusiastas que promueve la cultura estadística a través de talleres, cursos y eventos académicos. Aprende, actualízate y toma decisiones basadas en datos con las mejores prácticas del sector.
El SPSS es uno de los software, hasta ahora, más utilizado para analizar y manipular datos estructurados. Su manejo intuitivo y la gran variedad de algoritmos probados y contrastados en el análisis de datos paramétrico y no paramétrico hacen de esta herramienta una opción interesante para realizar análisis estadístico. El objetivo del curso se centra en explicar las funciones iniciales para analizar, tratar y manipular datos, así como el de adentrarnos en los conceptos básicos de la estadística necesarios para cualquier área de conocimiento.
23 de febrero al 5 de marzo 19:00 - 21:30 || Lunes a Jueves
Cuenta con una amplia experiencia laboral de más de 5 años, tanto en empresas públicas, privadas, ONGs, entre varios cargos, se ha desempeñado como Especialista técnico de la información para la generación de estrategias de la FAO (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y Agricultura).
Descifrando sentimientos en WhatsApp:
del texto a la emoción con NLP
En la era digital actual, la comunicación a través de plataformas de mensajería instantánea como WhatsApp genera un volumen masivo de datos de texto no estructurados. Estos datos, que van desde conversaciones cotidianas hasta interacciones comerciales y de servicio al cliente, representan una fuente de información de gran valor. El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y las herramientas de aprendizaje automático, como las que ofrece la comunidad de Hugging Face, proporcionan las capacidades técnicas necesarias para extraer, procesar y analizar estos datos, permitiendo descubrir patrones, tendencias y sentimientos que de otro modo permanecerían ocultos. Este curso surge de la necesidad de formar profesionales capaces de aplicar estas técnicas para transformar las conversaciones de texto en conocimiento accionable, utilizando Python como lenguaje de programación principal debido a su robusto ecosistema de librerías para ciencia de datos y PLN.
Ing. Sistemas por vocación y marketero por decisión, tiene más de 20 años de experiencia en Marketing Digital en banca, junto a manejo de innovación y tecnología en áreas como medios de comunicación y empresas de telecomunicaciones, subdirector del núcleo Guayas de la Sociedad Ecuatoriana de Estadística.
ChatGPT de cero a ninja
La metodología combina clases sincrónicas online con laboratorios prácticos y trabajo autónomo. Cada sesión integra la explicación conceptual con la ejecución en vivo de notebooks en Python, utilizando Google Colab para garantizar accesibilidad y práctica continua. Se emplean datasets reales y actividades progresivas que permiten afianzar el razonamiento estadístico y la comprensión de la lógica del Machine Learning.
Durante el curso, los participantes desarrollan ejercicios guiados y avanzan posteriormente hacia tareas autónomas y un proyecto integrador orientado a aplicar los conceptos aprendidos en un caso concreto. El enfoque es eminentemente práctico y centrado en la resolución de problemas: se fomenta la capacidad de depurar código, evaluar modelos, comparar resultados y mejorar soluciones mediante iteración. Se mantiene un acompañamiento constante mediante espacios de retroalimentación, revisión de notebooks y orientación en el desarrollo del proyecto final.
18 de febrero al 3 de marzo 19:00 - 21:00 || Lunes a Jueves
Es un profesional especializado en estadística aplicada, análisis de datos y métodos cuantitativos, con experiencia en el desarrollo e implementación de soluciones analíticas para contextos académicos y profesionales. Su trayectoria incluye la participación en proyectos de investigación, consultoría y formación, orientados al análisis estadístico riguroso, la modelización de datos y el soporte a la toma de decisiones basada en evidencia.
