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¿POR QUÉ ELEGIR A LA SEE?

Organización sin fines de lucro con un compromiso

La SEE es una entidad sin fines de lucro creada hace más de 25 años, con el objetivo de promover la toma de decisiones basadas en datos, incentivar la investigación científica y la actualización de conocimientos en el ámbito de la estadística a nivel nacional e internacional.
La SEE utiliza el ingreso generado en las actividades para, además de cubrir gastos y costos de operación, realizar eventos académicos o de difusión en su mayoría abiertos o gratuitos; así también para realizar actividades dirigidas a adolescentes o niños como por ejemplo el concurso colegial de poster, encuentro de jóvenes futuros científicos de datos o la aplicación Cuentos que cuentan y cuentan, para niños.

Experiencia en capacitación

La SEE organiza eventos académicos, profesionales y de difusión como las 12 ediciones del Seminario Internacional de Estadística Aplicada, 13 ediciones del Programa de capacitación en Ciencia de datos, encuentros profesionales y más. Tenemos más de 20 años de experiencia en capacitación, teniendo hoy un alcance y reconocimiento internacional fruto de sus capacitaciones online a las cuales acceden personas de diferentes nacionalidades.

Capacitación Continua

Mayo - Junio

R-Evolution Análisis de Datos con R+IA, de Cero a Resultados cuadrado.png

Capacitador

Nestor Montaño, Mgtr.

Consultor en temas de modelamiento, ciencia de datos e inteligencia artificial desde Masapp S.A. con más de 15 años de experiencia en el sector privado desempeñando cargos como Jefe de Planificación de Demanda, Jefe de BI, Data Scientist y realizando consultorías en reconocidas empresas importadoras, mayoristas y de retail.
Es Ingeniero y Máster en estadística (ESPOL), especialista en inteligencia artificial (UNIR), miembro electo del directorio nacional de la Sociedad Ecuatoriana de Estadística SEE. Además se desempeña como capacitador de la SEE y diversas instituciones de educación superior en temas de estadística, modelamiento estadísitco, machine learning, ciencia de datos e inteligencia artificial mediante los lenguajes R o Python. Colabora constantemente con la academia a través de participaciones en eventos o dictado

Brochure R evolution

Registro

Capacitador

Roberto Esteves, Ing.

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, cuenta con un Nanodegree de Udacity en Data Science y Procesamiento de Lenguaje Natural, certificado por la SEE, IBM, Platzi en Ciencia de Datos.

Consultor de marketing y comunicación, se ha dedicado al estudio del comportamiento de los usuarios en redes sociales para encontrar insights que permitan elaborar mejores campañas. Estudiante de Postgrado en Data Science y Machine Learning en IEBS, la Escuela de Negocios de la Innovación y los Emprendedores, fellow AI Saturday , Udacity Scholarship en programas de Intel y Microsoft.

Introducción a Python

Registro

Artificial Intelligence or Scientific Writing and Publishing - C.png

Capacitador

Sueny Paloma Lima, PhD.

Investigadora posdoctoral en el Departamento de Informática Biomédica, Bioestadística y Epidemiología Médica de la Universidad de Misuri, en el Centro de Epidemiología Médica y Salud Poblacional (CMEPH). Cuenta con certificaciones en Epidemiología por la Universidad de Misuri, en Bioestadística por el Institute for Statistics Education (EE. UU.) y en Investigación Clínica Global por la Universidad de Harvard. Tiene más de diez años de experiencia como investigadora y docente en metodología de la investigación científica y bioestadística. Sus proyectos actuales se centran en los determinantes sociales de la salud, la salud materno-infantil, la modernización de datos en salud pública y el uso de inteligencia artificial para promover la equidad en salud. Fue fellow del programa AIMAHEAD del National Institutes of Health (NIH), orientado a la integración de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la investigación en salud pública.

Brochure Artificial Intelligence for Scientific Writing and Publishing

Registro

Stata desde cero aplicado al análisis de datos espaciales - C.png

Capacitador

Econ. Rommel Largo Msc.

Experto análisis estadístico, evaluación educativa y metodología de investigación. Posee una Maestría en Estadística Aplicada por la Universidad Nacional de Córdoba y una formación de base en Economía, complementada con una amplia experiencia técnica en instituciones públicas, proyectos académicos y programas de investigación.

A lo largo de más de una década, ha desempeñado roles como Analista de Informes y Resultados en el Instituto Nacional de Evaluación Educativa, capacitando equipos, desarrollando indicadores y liderando análisis multivariados, modelos multinivel y econometría espacial. Su experiencia incluye la elaboración de reportes técnicos, validación de instrumentos, diseño metodológico, construcción de bases de datos y supervisión de procesos de evaluación a escala nacional.

Además, ha trabajado como asesor estadístico en proyectos científicos y sociales, aplicando metodologías cuantitativas avanzadas, análisis inferenciales, modelos generalizados y procesos de calidad de datos. Su trayectoria se complementa con diversas capacitaciones especializadas en estadística, ciencia de datos, econometría y liderazgo.

Brochure Stata desde cero

Registro

Marketing con Inteligencia Artificial - C.png

Capacitador

Roberto Esteves, Ing.

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, cuenta con un Nanodegree de Udacity en Data Science y Procesamiento de Lenguaje Natural, certificado por la SEE, IBM, Platzi en Ciencia de Datos.

Consultor de marketing y comunicación, se ha dedicado al estudio del comportamiento de los usuarios en redes sociales para encontrar insights que permitan elaborar mejores campañas. Estudiante de Postgrado en Data Science y Machine Learning en IEBS, la Escuela de Negocios de la Innovación y los Emprendedores, fellow AI Saturday , Udacity Scholarship en programas de Intel y Microsoft.

Brochure Marketing con Inteligencia Artificial

Registro

Estadística para no estadísticos - C.png

Capacitador

Andrés Galvis, PhD(c).

Doctorando en modelacion matemática y computación científica - Universidada de Medellín. Campo: Teoría de probabilidad y procesos estocasticos.
Doctorando en economía del desarrollo - Flacso Ecuador. Campo- Macroeconomía Dinámica.

Director académico de la SEE desde 2013
18 años de experiencia como docente
- UDLA desde el 2008 al 2022
- ESPE 2015 hasta la fecha
- En posgrado en diferentes Universidades desde el 2015 hasta la fecha

Consultor en muestreo, economía financiera y portafolios de inversión

Brochure Estadística para no estadísticos

Registro