Los determinantes de la movilidad de ingresos: Un enfoque basado en big data y machine learning

Redacción de artículos y documentos sobre el proyecto

Búsqueda y gestión de bibliografía relevante

Creación, análisis y mantenimiento de bases de datos

Diseño y elaboración de exposiciones sobre temas relacionados al proyecto

Participación en seminarios, conferencias y reuniones de interés

Modelación econométrica y desarrollo de modelos predictivos

Interpretación y presentación de resultados econométricos

Diseño y aplicación de modelos matemáticos avanzados

Simulaciones matemáticas para análisis de escenarios complejos

Programación matemática para resolver problemas específicos

Participación en seminarios, conferencias y reuniones académicas

Implementación de técnicas de modelación econométrica

Modelación con técnicas estadísticas avanzadas

Diseño y validación de modelos predictivos para análisis de datos económicos y sociales

Análisis de series temporales para evaluar tendencias poblacionales y de ingresos

Implementación de simulaciones estocásticas para evaluación de escenarios económicos

Elaboración de reportes técnicos con visualización de resultados cuantitativos

Aplicación de técnicas de modelación para analizar dinámicas sociales y económicos

Simulaciones para explorar escenarios económicos no lineales

Diseño y optimización de algoritmos para modelado de datos

Procesamiento de señales y datos experimentales provenientes de estudios poblacionales

Análisis estadístico y determinación de grandes conjuntos de datos

Desarrollo de scripts y software para la automatización de análisis de datos masivos

Creación de dashboards interactivos para visualización de datos económicos y sociales

Implementación de algoritmos de machine learning para predicciones en movilidad

Optimización de bases de datos para mejorar la eficiencia en el manejo de información

Integración de APIS y fuentes externas de datos