Henrique - profesor de bases de datos - Lisboa
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Henrique

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Científico de datos y candidato a doctorado en Economía. Doy clases de minería de datos, predicciones con econometría y modelos ML y análisis de datos.

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Acerca de Henrique

Data Scientist y Profesor con más de 8 años de experiencia. Investigador invitado de la Fundação Joaquim Nabuco, candidato a Doctor en Economía y Máster en Econometría Aplicada y Previsión del ISEG (Universidad de Lisboa).

Trabajé como investigador con estadísticos y economistas durante 2 años (2014-2016). Publicamos trabajos científicos en diversos congresos y revistas. Gané el premio al mejor trabajo científico en el encuentro nacional de estudiantes de economía (2015).

En los últimos años he trabajado como Profesor y Científico de Datos.

Ya he supervisado a varios estudiantes con tesis de maestría y doctorado y trabajos académicos.

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Acerca de la clase

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Además de mis conocimientos teóricos, al iniciar las explicaciones con un alumno nuevo, intento adquirir información sobre los requisitos previos de la asignatura y, sobre todo, las dificultades del alumno. Siempre comienzo las explicaciones con simplificaciones y aplicaciones prácticas para que luego podamos mejorar el nivel. Como resultado, la participación de los estudiantes con el tema y las explicaciones tiende a crecer, junto con la confianza. En mi opinión, imprescindible para una mayor autonomía en los estudios.

Además de mis conocimientos en estadística, econometría e investigación, algunas de mis especialidades de interés son:
-Modelos de regresión;
-Probar modelos estimados para detectar violaciones de los supuestos de MCO;
-Simulaciones; Modelos de series temporales como ARDL, ARIMA, VAR y ARCH/GARCH/VECM;
-Modelos de Elección binaria como Logit y Probit;
-Contar modelos de datos como Poisson y regresión binomial negativa;
-Modelos de datos de panel;
-Modelos de estudios de eventos como DiD, Control Sintético y Diseño de Regresión Discontinua.
Trabajo con R, Stata, Eviews y SPSS.


# Inglés:

Además de mis conocimientos técnicos académicos, adquiero información sobre los requisitos previos del curso al comienzo de una sesión con un nuevo estudiante y escucho sus problemas y preocupaciones. Por lo general, inicio la discusión a veces con simplificaciones y luego acelero el ritmo. A medida que avanzaba, la implicación y la participación de los estudiantes aumentaron lenta y silenciosamente. Como he visto, es la forma más natural de mejorar la confianza y la autoestima.

Además de los contenidos típicos de Estadística y metodología de la investigación, algunos dominios especializados de interés incluyen:
-Modelos de regresión;
-Probar modelos estimados para detectar violaciones de los supuestos de MCO;
-Simulaciones; Modelos de series temporales como ARDL, ARIMA, VAR y ARCH/GARCH/VECM;
-Modelos de Elección binaria como Logit y Probit;
-Contar modelos de datos como Poisson y regresión binomial negativa;
-Modelos de datos de panel;
-Modelos de estudios de eventos como DiD, Control Sintético y Diseño de Regresión Discontinua.
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