08:00 | Matemática I | Anf . H y aulas 51 y 52 |
Economía III | Aula A (Facultad) | |
10:00 | Macroeconomía I | Aula A (Facultad) |
Econometría I y II | Aula B (Facultad) | |
15:00 | Auditoría | Aula A, B (Facultad) |
14:00 | Derecho Societario | Se pasa p/el 28/03/2022 |
16:00 | Contabilidad III | Anf. K y L |
Seminario de Informática | Gabinetes | |
Organización de Empresas | Anf. P | |
Administración y Hacienda Pública | Aula C | |
Seminario de Práctica Profesional | Sala Wierna (Facultad) | |
Contabilidad para Administ. -Mód. I | Aula Moreno | |
18:00 | Sistemas de Información para la Gestión | Aula Moreno |
Por medio de la resolución CD-ECO N° 0067/22 el Consejo Directivo de la Facultad de Ciencias Económicas, Jurídicas y Sociales
Aprobar el Informe de Autoevaluación de la Facultad de Ciencias Económicas, Jurídicas y Sociales 2021 realizado en el marco del Proceso de Autoevaluación de la Universidad Nacional de Salta por la Comisión de Autoevaluación Institucional de la Facultad (Res. CD-ECO N° 195/21 - Res. DECECO N° 513/21)
2º Jornadas de Investigación en Ciencias Económicas, Jurídicas y Sociales, (JICES)
Taller: Jueves 7/04 a 20 hs
Aula a confirmar
EXÁMENES FINALES
Miércoles 23 de Marzo 2022
8:00 | Economía II | Anf . G, H |
10:00 | Contabilidad Pública | Anf. L, M |
14:00 | Estadística I y II | Anf. F |
15:00 | Contabilidad IV | Anf. M |
16:00 | Derecho Concursal | Aula A, C (Facultad) |
Finanzas Públicas y Derecho Tributario | Anf. J | |
18:00 | Cálculo Financiero | Anf. I |
Comercialización I | Box de la Cátedra |
Principios de Administración curso 2022
Inscripción por comisiones:
Desde la cátedra hacemos conocer a los estudiantes del curso 2022 (ingresantes y recursantes) de la asignatura Principios de Administración lo siguiente:
El desarrollo del curso presencial se materializará a través de 3 (tres) comisiones en las que se abordarán tanto los temas teóricos como los trabajos prácticos. Los docentes darán a conocer, en cada clase, si la siguiente es teórica o práctica.
Los lugares y horarios son los siguientes:
Ø Anfiteatro G400: Lunes y miércoles de 8 a 10 hs y jueves de 12 a 14 hs
Ø Aula Norte 57: Lunes y miércoles de 8 a 10 hs y jueves de 12 a 14 hs
Ø Anfiteatro G400: Lunes, miércoles y jueves de 18 a 20 hs.
DICTADO POR
DR. MARCOS HERRERA GÓMEZ
DESCRIPCIÓN
El taller dictado en el marco de la Maestría en Economía del Desarrollo para cursantes externos abordará aspectos teóricos y prácticos sobre métodos computacionalmente intensivos.
Se introducirá al alumno al análisis moderno de datos en donde el trabajo computacional es central.
Tópicos como métodos de remuestreo, simulación Monte Carlo, clasificación supervisada o bootstrapping no serían posibles sin el desarrollo de algoritmos computacionales. Se presentarán ejercicios aplicados con la finalidad de que se adquiera experiencia en el manejo de las herramientas mencionadas.
DESTINATARIOS
Profesionales que actúen en el sector público, el sector privado o en el tercer sector de disciplinas varias con inclinación por el estudio del desarrollo económico, social y humano.
Alumnos avanzados de grado con conocimientos de Estadística
INSCRIPCIÓN VIRTUAL
Profesionales enviar correctamente digitalizado, FORMULARIO, foto del DNI y TÍTULO DE GRADO. El Título de Grado debe estar Legalizado por el Ministerio de Educación (SELLO AL DORSO)
En caso de ser estudiante avanzado enviar, FORMULARIO, DNI y ESTADO CURRICULAR acreditando requerimientos.
MAIL: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.
ARANCEL
Valor del Curso: $8.500 (Pesos Ocho Mil Quinientos)
CURSADO
El cursado será bajo la Modalidad Virtual con clases sincrónicas durante un fin de semana según cronograma detallado. Las clases grabadas estarán disponibles para su consulta en cualquier horario.
Cronograma de clases:
Viernes 08/04: 9 a 14 hs. y 16 a 20 hs.
Sábado 09/04: 9 a 14 hs.
PROGRAMA
Elementos básicos de programación en R y Python.
Manejo de bases de datos. Manipulación y limpieza de bases de datos.
Aplicaciones bajo R o Python sobre alternativas de regresión como logística, Ridge, Lasso y regression trees.
Ejercicios en el entorno R sobre métodos de remuestreo: Cross-validation, Jacknife, bootstrapping. Intervalos de confianza obtenidos por bootstrapping
Ejercicios aplicados bajo R o Python en tópicos adicionales: Random forests, Boosting, Clasificación supervisada y no supervisada.
CERTIFICACIÓN
Se emitirán certificados de asistencia y aprobación para quienes cumplan con el 75% de la asistencia y aprueben la modalidad de examen o trabajo según corresponda. Dichos certificados tendrán validez nacional.
Se agradece difusión
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