Unidades

1. Introducción a la inteligencia artificial en economía: roles, límites, validación y ética de los datos 2. Recopilación de datos económicos y verificación de fuentes: TURKSTAT, EVDS, FMI, Banco Mundial, FRED 3. Limpieza, transformación y análisis exploratorio de datos (con soporte para Python/pandas) 4. Análisis de series temporales y soporte de pronósticos 5. Interpretación de indicadores macroeconómicos: inflación, crecimiento, desempleo, balanza en cuenta corriente 6. Modelado de escenarios y análisis de sensibilidad 7. Soporte de modelos econométricos: regresión, causalidad e interpretación 8. Revisión de literatura y síntesis de investigaciones económicas. 9. Redacción de notas de política, informes y resúmenes 10. Panel y visualización de datos económicos 11. Límites, Riesgo de Modelo, Ética, Privacidad y Gobernanza

Unidad 10 / 11

Panel y visualización de datos económicos

Ganancias:

Capacidad de elegir el tipo de gráfico correcto (línea, columna, extensión, mapa de calor) de acuerdo con los datos y el mensaje y generarlo como código mediante inteligencia artificial.
Capacidad para reconocer errores de visualización engañosos (eje discontinuo, eje doble, codificación de colores falsa) y aplicar principios gráficos honestos
Capacidad para diseñar un panel basado en la intención del usuario y de la decisión y auditar la salida de IA para garantizar accesibilidad y precisión.

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