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Economista y analista financiero enseña Econometría aplicada. ¡Metodología práctica y sin enredos!
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Acerca de Glenn
Soy economista graduado por la Universidad de Guayaquil, especializado en Econometría Empresarial y Ciencia de Datos.
Mi trayectoria profesional y académica se ha centrado en transformar grandes volúmenes de datos financieros y contables en proyecciones estratégicas de alta precisión, utilizando herramientas avanzadas como Stata, Python y Power BI.
A lo largo de mi carrera, he tenido la oportunidad de trabajar en la gestión administrativa, análisis de información financiera para entidades regulatorias y el diseño de dashboards automatizados para la toma de decisiones empresariales . Esta experiencia en el sector corporativo me ha permitido entender que la estadística y la programación no son solo fórmulas en un papel, sino herramientas clave para resolver problemas del mundo real.
Decidí inclinarme hacia la docencia y las tutorías en línea porque sé perfectamente lo retador que puede ser enfrentarse por primera vez a un código de Python, a un modelo de regresión en Stata o a la estructura cuantitativa de una tesis universitaria. Me considero una persona empática, sumamente organizada y con una gran habilidad para desglosar conceptos complejos en pasos sencillos y comprensibles.
Mi meta como tutor es transmitirte la confianza y el conocimiento técnico necesario para que alcances tus objetivos académicos, mejores tus calificaciones y domines las herramientas analíticas más demandadas del mercado laboral actual (p. 1).
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Acerca de la clase
- Formación técnica
- Educación Superior Universitaria
- Adultos
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niveles :
Formación técnica
Educación Superior Universitaria
Adultos
MBA
Educacion Pre Basica
Postgrado
- Español
Todos los idiomas hablados para las clases :
Español
Estas clases están orientadas a econometría básica e intermedia, ideales para estudiantes que están iniciando su formación en la materia o que necesitan reforzar los fundamentos antes de avanzar a temas más especializados.
Mis clases se estructuran bajo un enfoque aplicado: cada sesión gira en torno a un problema o conjunto de datos concreto, ya que considero que la econometría se aprende mediante la práctica constante, no únicamente mediante la memorización de fórmulas.
Estructura de una clase típica:
Diagnóstico inicial (5-10 minutos): Se identifica el tema a tratar, el nivel de comprensión previo y el punto específico de dificultad. En muchos casos, la dificultad no radica en la estadística en sí, sino en la falta de claridad sobre la pregunta económica que se busca responder.
Vinculación entre teoría y modelo: Antes de emplear el software, se explica el fundamento económico y de comportamiento que justifica la elección de una especificación determinada (por ejemplo, por qué corresponde utilizar un modelo Logit en lugar de Mínimos Cuadrados Ordinarios). Esta comprensión es fundamental para poder sustentar una tesis o defender un examen oral.
Aplicación práctica en Stata, R o Python: el modelo se aplica sobre datos reales o sobre el material del estudiante (tesis, tarea o proyecto). El estudiante ejecuta el código de manera activa, en lugar de limitarse a observar.
Interpretación de resultados: Esta etapa suele representar la mayor dificultad para los estudiantes, quienes con frecuencia saben ejecutar un modelo, pero no interpretar adecuadamente los coeficientes, el nivel de significancia estadística, o las implicancias de problemas como la multicolinealidad. Se dedica especial atención a este punto.
Cierre con ejercicio aplicado: Se asigna un ejercicio breve de refuerzo para la siguiente sesión, evitando listas extensas de problemas repetitivos.
Temas cubiertos en este nivel:
Fundamentos de econometría: MCO, supuestos clásicos, inferencia estadística
Introducción a modelos de elección discreta (Logit, Probit)
Introducción a series de tiempo
Apoyo en tareas, trabajos finales o primeros acercamientos a la tesis en Stata, R o Python.
Elementos diferenciadores:
Experiencia profesional en análisis de datos financieros, lo cual permite transmitir los estándares de rigor que exige un modelo cuando debe sustentarse ante un entorno profesional, no únicamente ante un docente.
Capacidad de adaptación al software empleado en cada universidad.
Las clases son individuales y se adaptan al ritmo de cada estudiante.
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Precios
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Clase individual (por hora): $10
Precio de lanzamiento mientras construyo mi historial de reseñas en la plataforma. Refleja formación certificada en econometría (350 horas) y experiencia profesional en análisis de datos financieros, manteniéndome accesible para estudiantes universitarios que recién me conocen.
Pack de 5 clases: $45 ($9/hora — ahorro de $5)
Pensado para quienes necesitan seguimiento continuo (tesis, preparación de examen, refuerzo de un semestre completo). El descuento premia el compromiso con un proceso de aprendizaje sostenido, no solo una consulta puntual.
Pack de 10 clases: $80 ($8/hora — ahorro de $20)
Ideal para acompañamiento de todo un semestre o el desarrollo completo de un proyecto de tesis en econometría, de principio a fin.
Modalidad: 100% vía webcam
No ofrezco clases a domicilio. Todas mis sesiones son en línea, lo cual me permite:
Mantener un entorno de trabajo estable con mi equipo y software ya configurado (Stata, R, Python)
Ofrecer mayor flexibilidad de horarios, sin tiempos de desplazamiento de por medio
Estar disponible para estudiantes de cualquier ciudad del Ecuador, no solo de Guayaquil
La primera clase de prueba (según beneficio de la plataforma) me permite conocer tu nivel y definir contigo el plan de trabajo más adecuado.
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