positiva, distancia, aproximación MQO de una matriz (Teorema de Eckart-Young), r cálculo matricial en lAM. El Profesor Orlando Advíncula Zeballos cuenta con estudios Internacionales en Bioestadística (CATIE-IBP) y manejo avanzado de Sistemas de Información Geográfica aplicado al estudio ambiental. 2. Análisis de Varianza. Los métodos de análisis adecuados para los modelos causales son los llamados Modelos Lineales Generalizados. En estadística el análisis multivariante de la varianza o MANOVA (por su nombre en inglés, Multivariate analysis of variance) es una extensión del análisis de la varianza o ANOVA para cubrir los casos donde hay más de una variable dependiente que no pueden ser combinadas de manera simple. Si. Se encontró adentro – Página 114Una primera alternativa en la búsqueda de homocedasticidad multivariable , podría ser descartar alguna de las tres variables , mediante un proceso lógico de “ tanteo ” hasta llegar a definir al menos dos variables para el análisis ... Sin embargo, con un único pago tendrás acceso para toda la vida al programa y podrás terminarlo cuando tu quieras. Enfoque práctico en investigación cuantitativa. Tema 1: Introducción al Análisis Multivariante y al Cálculo Matricial Introducción al Análisis Multivariante Su origen histórico se encuentra en los primeros años del siglo XX. Conocerás las diferentes y novedosas técnicas y procedimientos que se utilizan en este campo. ÚLTIMAS HORAS para acceder con el 50% de descuento. Transformación de datos. Este repositorio contiene el material del curso MAT-269: Análisis Estadístico Multivariado (Universidad Técnica Federico Santa María).. Descripción de la asignatura. Los diferentes métodos que constituyen el análisis de dependencia pueden ser a su vez divididos en dos tipos según: (1) el número de variables dependientes y (2) el tipo de escalas de medida empleadas para las variables. Esto permite analizar la asociación entre las dos variables, controlando el efecto de una tercer variable mediante la observación de las dos primeras sobre cada condición que presenta la tercera. Se encontró adentro – Página 148ANÁLISIS MULTIVARIADO El análisis multivariado provee métodos estadísticos para el estudio de las relaciones entre variables y establece je- rarquías en esta variabilidad. La clasificación multivariada se emplea como herramienta ... El libro de Anderson de 1958, Una introducción al análisis multivariado, [1] educó a una generación de estadísticos teóricos y aplicados; el libro de Anderson enfatiza la prueba de hipótesis por medio de pruebas de cociente de verosimilitud y las propiedades de las funciones de potencia. El origen del análisis multivariado se remonta a los comienzos del siglo XX, con Pearson y Sperman, época en la cual se empezaron a introducir los conceptos de la estadística moderna. Análisis de Coordenadas Principales. 9: 2007: Use of simulated annealing in metric multidimensional scaling. 2. Discutir casos prácticos que involucren el tratamiento de grandes bases de datos. Se encontró adentro – Página 79METODOS DE ANALISIS MULTIVARIANTE EN GEOMORFOLOGIA + 16 w » 27 21 INI1 priat Figura no. Clorinda Palafox Universidad Complutense 1. ... Entre éstos métodos se encuentran el análisis de regresión múltiple y el de correlación múltiple . Análisis multivariante o multivariado En la actualidad es común recolectar de un grupo de individuos los valores de muchas variables a la vez y la información que se extrae de estos datos puede . La regresión lineal, en estadística, es un modelo matemático que se utiliza para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y (por ejemplo la ansiedad), las variables independientes Xi (por ejemplo diferentes tratamientos) y un término . En un análisis de sobrevida el coeficiente de cada variable predictora expresa cuánto cambia el logaritmo del hazard al variar en una unidad la variable predictora, ajustando por el resto. Cálculo matricial Aspectos básicos de álgebra matricial, vectores y valores propios, matriz semidefinida. Los factores de estudio son los llamados factores de riesgo (bioestadística), variables independientes o variables explicativas.El resultado estudiado es el evento, la variable dependiente o la variable respuesta. Cada semana tenemos clases en VIVO con el docente para resolver dudas de los estudiantes y avanzar en las diferentes tématicas. «ESTUDIO DE LA ENTOMOFAUNA DE GENOTIPOS DE FRIJOL POR MEDIO DE ANÁLISIS MULTIVARIADO». Cálculo matricial Aspectos básicos de álgebra matricial, vectores y valores propios, matriz semidefinida. Resultados. Y�dm�uUF_�I�i��Z�d�����\ml2�b��bk��d��j7��U8�dmvm��Z6�[P�;��}���]��H-*��|��Xk& �ƴڦ��Xi���Hi���Hiդ�*i�����:�Ә�V��\-��J�'�����Z��Fr���6jm��)ok��m�kmޅ)oMq^L��5o�Uoj��d(uvT�8�V[���[m��mh��T�\�-�� Análisis Multivariado de Datos INTRODUCCIÓN Las técnicas multivariantes herramienta analítica explicar el comportamiento de una serie de datos y predecir sus posibles resultados a través de Modelos Estadísticos. Asi mismo, podrás preguntar en cada una de las lecciones dentro de la plataforma y estas dudas serán resultados en menos de 24 horás. El análisis de datos multivariantes comprende el estudio estadístico de varias variables medidas en elementos de una población. Objetivo. En la fase final del proceso de un estudio investigación de mercado, se encuentra la fase de análisis de la información. UNIDAD 8. Estudio previo de variables. Se encontró adentroAnálisis univariado vs. análisis multivariado Además de todas las clasificaciones , que en función de distintos parámetros se han venido haciendo hasta ahora , es importante tener en cuenta el número de variables que van a intervenir en ... ASPECTOS BÁSICOS DEL ANÁLISIS MULTIVARIADO 1. Introducción. El objetivo es detectar una estructura por un lado, y verificar los datos de las estructuras por otro. Discutir casos prácticos que involucren el tratamiento de grandes bases de datos. Módulo 6: Análisis Multivariado Módulo 6: Análisis Multivariado Ø OBJETIVO: Presentar los principales métodos del análisis multivariado, haciendo énfasis en el área de administración de riesgos. Con un enfoque téorico-práctico expone los siguientes temas: graficación multivariante, la distribución multinormal, análisis multivariante de una vía . 3.3 - Análisis de datos. 2. El análisis multivariante (AM) es la parte de la estadística y del análisis de datos que estudia, analiza, representa e interpreta los datos que resulten de observar un número p>1 de variables estadísticas sobre una muestra de n individuos. Se encontró adentro – Página 111Análisis de covarianza ( ANCOVA ) . Método para analizar la dependencia en el análisis multivariado de información , apropiado para utilizarlo con una variable de intervalos , con variables independientes nominales y con una o más ... [2] [3] Véase también Veremos de qué se trata este paso inicial tan importante y necesario para comenzar un proyecto de Machine Learning. Este BONO es una recopilación de años de investigación. ISBN: 84-9742-115-9. Se encontró adentro – Página 114En una de las fases de este proceso, precisamente la del análisis de datos, suelen utilizarse técnicas estadísticas. ... CONCEPTO DE ANALISIS MULTIVARIABLE La investigación aplicada, tanto en Ciencias Naturales como en Ciencias Sociales ... Aunque el análisis univariado y multivariado difieren en función y . análisis multivariado. Aprovecha ahora el 50% de descuento ¡AMPLIA TU CAMPO DE ACCIÓN con todo los que la estadística multivariada tiene para ofrecerte. Práctica 4. Se encontró adentro – Página 353Los métodos multivariados analizados en las Análisis multivariado categorial secciones previas han asociado procedimientos de inferencia que permiten poner a prueCuando todas las variables de un modelo son ba hipótesis sobre patrones o ... Se encontró adentro – Página 22Dinámica del análisis Multivariado La estadística posee técnicas de análisis multivariado los cuales son muy útiles al enfrentarse con conjuntos de variables numerosas , pues permite la reducción de la dimensionalidad de este tipo de ... V. Análisis e Interpretación de Datos ANÁLISIS MULTIVARIADO. Análisis de Coordenadas Principales: Teoría, Usos y Restricciones. Análisis multivariable: métodos descriptivos más utilizados comúnmente Los métodos de análisis multivariable se utilizan para estudiar las relaciones que hay entre más de dos variables. Scripts para la materia Análisis Multivariado 2. Análisis multivariable Las diferentes técnicas de análisis multivariante cabe agruparlas en tres categorías: «Análisis de dependencia» tratan de explicar la variable considerada independiente a través de otras consideradas independientes o explicativas «Análisis de interdependencia» otorgan la misma consideración a todas las Una vez realizas el pago recibirás un email con los datos de acceso a toda la formación. 1651 0 obj
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2.-anÁlisis de regresiÓn multivariado publicado a la(s) 6 nov 2014 21:16 por Emanuel Muñoz 11.-ANÁLISIS DISCRIMINANTE II Análisis multivariado sin incluir DD (posible no asociación con mortalidad) Posible sesgo de clasificación de comorbilidades Tasa mortalidad muy baja (3,1%) Pacientes aún ingresados al final de estudio, clasificados como vivos: Baja: Wang et al. ANÁLISIS MULTIVARIADO DE DATOS. No, este programa esta pensado para personas con o sin conocimiento. Podrás contar con acompañamiento durante todo el programa a través de nuestras clases grupales VIP. Ø PLAN DE ESTUDIOS: 1. En 14 Módulos lograrás aprender a utilizar el potencial de R como un entorno libre y abierto para el análisis de Información de datos ambientales con técnicas multivariadas. Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y . Se encontró adentro – Página 98Algunos cambios areales en propiedades texturales y datos de la prueba F tienden a mostrar alguna similitud mayor entre playa frontal y playa distal. Por su parte, el análisis multivariado ha arrojado algo de luz en la resolución de ... Analisis multivariado. INFORME ESTADÍSTICO CORRESPONDIENTE A LOS SEMINARIOS DE ESTADÍSTICA BIVARIADA E L I S A M E D I N A B E N Í T E Z , S U B G R U P O 1 7 2. [.] Descriptivas como establecer perfiles, separación de grupos, segmentación, determinar influencias eficientes entre varias variables, entre otras. Background: Expanding access to the internet resulted in more and earlier consumption of online pornography. Se encontró adentro – Página 261Las técnicas de análisis multivariante son cada vez más utilizadas en el ámbito comercial . Actualmente , muchas empresas actúan en mercados muy competitivos y dinámicos que exigen información cada vez más exhaustiva y especializada . Las aplicaciones de los AcoP son: diversidad genética (Ude et al., 2006; Román et al., 2007; Hulse de Souza et al., 2008), análisis de Puede utilizar el análisis discriminante para investigar la manera en que los predictores contribuyen a las agrupaciones. En Minitab, elija Estadísticas > Análisis multivariado > Análisis discriminante. Se encontró adentro – Página 255ANÁLISIS MULTIVARIADO Sólo se verá el caso - control no pareado . Los estudios pareados se analizan con un modelo muy complejo , por lo que no se tratarán aquí . Para el análisis de efectos individuales o simultáneos de un conjunto de ... Aplicarás el Análisis Multivariado Aplicado al Estudio Ambiental con R-Studio y Software GIS para el estudio e investigación del medio ambiente. Análisis multivariado. Métodos de clasificación y reducción de datosMOOC: MOO. El nombre de la materia para doctorado es En Número de factores que se extraerán, . Acta Biológica Colombiana 26, no. Se encontró adentro – Página 23Describir el proceso de aplicación del análisis multivariante ANTONIO FERNÁNDEZ TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE 23 24 Seleccionar el método gráfico adecuado para examinar las MORALES APLICADAS AL TURISMO ... Por esto debemos recurrir al análisis multivariado que se emplea para el estudio de situaciones en que se disponen de observaciones sobre varios 'individuos' u 'objetos' pertenecientes a uno o más 'grupos', estando constituida cada observación por los valores de varias 'características' o 'variables', generalmente . Se encontró adentro – Página 556RESULTADOS Análisis de Varianza Multivariado no Paramétrico La hipótesis de no diferencia en la composición comunitaria de la macroinfauna pequeña y grande para datos de abundancia y biomasa entre épocas de muestreo y estaciones ... Los casos en los cuales las distancias Euclidianas no son recomendables es cuando se tienen matrices de: 1) presencia-ausencia y 2) distancias genéticas. Book PDF Available. sesiones abiertas en las que los participantes resuelven sus dudas. Sabemos lo frustrante que puede llegar a ser no saber cómo actuar en diferentes situaciones profesionales y quedarte paralizado por no tener los conocimientos necesarios. 1. 6 de Mayo: Por favor anotarse en el SIU para cursar cuando abra la inscripción. gadores, gracias a la . El análisis multivariante puede contribuir a enriquecer el debate público sobre. 3. Análisis Exploratorio de los datos disponibles, antes de aplicar cualquier tipo de análisis multivariante. Se encontró adentro – Página 6CAPÍTULO IV : ANÁLISIS MULTIVARIADO DE VARIANCIA 97 UT A WN ..97 ..97 .100 101 .102 .102 .106 1 . Introducción .. 2 . Contrastes de vectores de medias . 3 . Intervalos de confianza . 4 . Intervalos de Bonferroni 5 . 1998, Johnson y Wichern 1998). Distribuciones multivariantes Clasificación de los métodos multivariados. 202310313 anã lisis multivariante de datos en psicologã a. análisis multivariante de datos sensoriales. El programa se podrá finalizar en 2 meses. Matriz comunitaria y Teoría de Gradientes. No tienes un tiempo límite para finalizar los cursos. Palabras clave: análisis multivariado, índice de capacidad de procesos, índices de capacidad univariado, distribución normal. View Guia de ejercicios - Analisis Multivariado - con las fijas.docx from ECONOMICS 123 at University of Lima. En este curso en línea te enseñaremos como realizar Análisis Multivariado para la toma de decisiones en los negocios, personales y en las instituciones, utilizando bases de datos multivariantes. Se encontró adentro – Página 318capítulos de este libro podrían haber sido aplicados , pero se los dejó de lado en favor del análisis multivariado y con otras en las que se aplica a los datos varios modelos multivariados , cuando con uno o dos habría sido suficiente . Se encontró adentro – Página 326Análisis multivariado . Un manual para investigadores . Madrid : Biblioteca Nueva . Cea , M.A. ( 2002 ) . Análisis multivariable . Teoría y práctica en la investigación social . Madrid : Editorial Síntesis . Te llevaremos desde un nivel básico hasta lo más avanzado de manera progresiva. En los últimos veinte años las técnicas de análisis multivariante han tenido una gran aceptación en la mayor parte de las áreas de investigación de las ciencias sociales y biomédicas. El análisis trivariado incluye una tercer variable que se utiliza como variable control. Conocerás las diferentes y novedosas técnicas y procedimientos que se utilizan en este campo. UNIDAD 14- AUTOCORRELACIÓN Y CORRELACIÓN ESPACIAL CON R Y SIG. Tema 3. Metodología. Además de identificar si los cambios en las variables independientes tienen efectos significativos . 63FUOC • P01/71039/00748 Investigación descriptiva: análisis de información 4. Docente internacional de la Escuela Ambiental GIS y actualmente asesor de carreras universitarias con estudiantes de Pre y Posgrado en las áreas de análisis de datos ambientales. Estadistica UTPL. Se encontró adentro – Página xiiAnálisis Multivariante en Statgraphics para MS - DOS 11.1.1 . Análisis de Correlación 11.1.2 . Matriz de Covarianzas 11.1.3 . Matriz de Correlaciones parciales 11.1.4 . Análisis de componentes principales 11.1.5 . En mercadeo son diversas las aplicaciones que puede encontrar el análisis multivariado, como es el caso de las encuestas de investigación de mercado, en investigación de marcas y Branding, en estudios de mercado internacionales o multi-geográficos, e incluso en la investigación de mercados primarios. Se encontró adentro – Página 263En el cap ́ıtulo 1 se hace una sinopsis de los diferentes métodos de análisis multivariado, éstos se presentan en dos clases: los que suministran información sobre la interdependencia entre las variables y los que dan información acerca ... Las clases se encuentran pregrabadas y disponibles para que puedas visualizarlas varias veces. En Variables, ingrese C1-C12. Distribuciones multivariantes y la lesión de la rete testis se reconocen como factores importantes de recaída. Análisis de datos empresariales con R. Si tomas decisiones en tu empresa o deseas involucrarte en la ciencia de datos y el uso de tecnologías computacionales, este curso es para ti. Formalmente, un conjunto de datos es una realización de una muestra Muestra. Se encontró adentroINSTRUMIENTO DE INVESTIGACIÓN 02: Las estadísticas del método de los componentes principales (ACP) Este trabajo usa la herramienta de estadística de Análisis Multivariada con el objetivo de identificar los eslabones y los factores más ... Se encontró adentro – Página 255... así como los manuales correspondientes de análisis multivariados para trabajar datos en STATA o en el software de preferencia. Ahora bien, en lo que respecta al MCA, éste puede ser comprendido como una generalización del análisis de ... ISBN: 9789968463577. Analisis multivariable. Distancias: Euclídea, Dice, Bray Curtis, Jaccard. Después del diseño del estudio y de la realización del trabajo de campo, comienza el momento de interpretar los datos obtenidos. Abra el conjunto de datos de muestra, SolicitantesEmpleo.MTW. El análisis multivariante siempre se utiliza cuando hay más de tres variables involucradas y el contexto de su contenido no está claro. positiva, distancia, aproximación MQO de una matriz (Teorema de Eckart-Young), r cálculo matricial en lAM. SI. Este texto se deriva del trabajo conjunto desarrollado en la Universidad del Norte por los Grupos de Investigación en Matemáticas y en Productividad y Competitividad y tiene como propósito apoyar trabajos investigativos en los que el uso ... TE DEVOLVEMOS EL 100% DE TU DINERO. Conocerás las diferentes y novedosas técnicas y procedimientos que se utilizan en este campo. 35: Retrospectivo, unicéntrico 1 de enero-6 de febrero de 2020: 339 1. La intención a la hora de de elaborar este manual ha sido exponer los contenidos de ma-nera breve, pero indicando al lector referencias bibliográficas oportunas para profundizar en el estudio de la Estadística Multivariante. Aplicación del Escalamiento multidimensional no métrico, Escalamiento multidimensional no métrico (NMDS), UNIDAD 7. Métodos para los conglomerados: WARD, UPGMA. El Análisis Multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo ú objeto estudiado. Se encontró adentroJohnson, R. and Wichern, D. Applied Multivariate Statistical Analysis, 5a ed., New Jersey, Prentice- Hall, 2002. ... Uriel, E. y Aldas, J. Análisis Multivariante Aplicado, España, Editorial Thomson, 2005. Hair, J. F., Anderson, R. E., ... Esto es, que más allá de definir el rol individual de . tres o más variables. Fundamentos del Análisis Multivariado, UNIDAD 4. UNIDAD 1. E n análisis multivariado, el tamaño del tumor. Así, por ejemplo, en una regresión logística múltiple, se analizan conjuntamente todas las variables que fueron significativas en las correspondientes regresiones logísticas simples. federicodonneysg. Por ejemplo, supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos: Podríamos optar por realizar un análisis univariado en cualquiera de las variables individuales en el conjunto de datos para obtener una mejor comprensión de su distribución de valores. Impartimos formación a nivel internacional. Aplicaciones del Análisis de conglomerados, UNIDAD 11. Tema 2. Increased pornography consumption has been suggested as a possible explanation of this rise. Piñeyro Ferreira, Nahara Gabriela, Marcos Gino Fernandes, Priscila Carvalho da Silva, Antonio de Souza Silva, y Liliam Silvia Candido. Análisis bivariado 1. Se encontró adentroAnálisis multivariado En un sentido amplio, el análisis multivariado hace referencia a cualquier método estadístico que analice simultáneamente múltiples características en individuos o muestras objeto de la investigación (Cayuela, ... Estadísticas multivariadas descriptivas Las estadísticas descriptivas (multivariadas), como su nombre lo indica, sirven para describir el comportamiento de un conjunto de datos. Análisis Multivariado I. Segundo cuatrimestre 2021 Novedades. 9.1 Análisis de Componentes Principales. Teoría, Fortalezas y Restricciones. Ø PLAN DE ESTUDIOS: 1. Sí en 7 días no te encuentras totalmente satisfecho con nuestro contenido. Análisis gráfico del Biplot, Análisis Permutatorio Multivariado (PERMANOVA. Análisis previo de los datos - Análisis factorial - Análisis de regresión múltiple - Análisis discriminante múltiple y regresión logística - Análisis multivariante de la varianza - Análisis conjunto - Análisis de correlación ... Análisis de Correspondencia y DECORANA. El análisis multivariado es muy importante y único, al tomar en cuenta al mismo tiempo las diferentes variables a las que está sujeta una entidad, la cual . lograrás aprender a utilizar el potencial de R como un entorno libre y abierto para el análisis de Información de datos ambientales con técnicas multivariadas. Contribute to anevolbap/analisis-multivariado-2 development by creating an account on GitHub. Las variables observables son homogéneas y correlacionadas, sin que alguna predomine sobre las demás. 5. January 2003. Métodos de Ordenación II- Principales Métodos, UNIDAD 6. Introducción al análisis multivariado - Cuándo pueden aplicarse técnicas multivariadas? Te vamos a entregar conocimiento muy valioso para que no vivas esos momentos incomodos y fortalezcas tus relaciones profesionales. Un manual para investigadores. Un manual para investigadores. Scripts para la materia Análisis Multivariado 2. El Análisis de Factores (AF) es una técnica ge-neralmente utilizada para reducir dimensionalidad, es decir, eliminar información redundante contenida en Surge dentro del marco de la psicología aplicada como una teoría matemática que trata de explicar el con-cepto de inteligencia. federicodonneysg. análisis multivariado. If you continue browsing the site, you agree to the use of cookies on this website. Tales representaciones son especialmente relevantes en el análisis estadístico multivariado. scor.com. Análisis de Varianza (ANOVA) Consuelo Valle. Combinamos los conceptos teóricos con ejercicios prácticos para procesar análisis de Semejanza . At the same time, a higher prevalence of erectile dysfunction (ED) among young men is seen. El principal objetivo de esta obra es proporcionar al lector una visión rigurosa y a la vez muy aplicada de las herramientas estadísticas de análisis multivariante. Antes de comenzar un estudio multivariante, es interesante evaluar los estadísticos descriptivos (media, moda, mediana, desviación típica, asimetría , curtosis, etc). Análisis de Varianza (ANOVA) Consuelo Valle. Tema 2: Análisis y visualización de datos multivariantesApartado 2.3: Análisis multivariante de datos. El análisis que llevamos a cabo para definir dicha independencia de otros factores se denomina análisis multivariado. Las tecnicas multivariadas permiten el estudio interrelacionado de las variables sociales y demograficas, a partir de modelos matematicos con los que se representan las multiples dimensiones de la realidad, facilitando un mayor acercamiento ... Fundamentos del análisis de Conglomerados. Distancia Ecológica y tipos de distancia. Se encontró adentro – Página 365CAPÍTULO 13 Análisis multivariado 13.1 INTRODUCCIÓN En los últimos años , con el avance del cómputo , se ha mostrado mucho interés en las ... y se han escrito artículos y libros sobre el uso y aplicación de los análisis multivariados . El análisis multivariado es necesario cuando se deben analizar más de dos variables simultáneamente. FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES Y ECONÓMICAS ESTADÍSTICA APLICADA II GUIA DE En el contexto de la usabilidad de una web, se pueden utilizar métodos de análisis multivariante para . La plataforma funcionará los 7 días de la semana las. Se encontró adentro – Página 183TÉCNICAS DE REDUCCIÓN DE DATOS Para finalizar , vamos a asomarnos a la ventana de la parte más importante del análisis de datos moderno , el análisis multivariado . El investigador , en muchos casos , desea tener una perspectiva general ... Resumen: Es una introducción a las técnicas estadísticas para analizar datos multivariantes: datos de p variables medidas u observadas en n individuos u objetos. Aplicaciones de análisis de conglomerados a base de datos de Biodiversidad. En general se las clasifica en dos grandes grupos. Contarás con más de 100 artículos en español e inglés de revistas de alto impacto científico para tus proyectos de investigación. Combinamos los conceptos teóricos con ejercicios prácticos para procesar análisis de Semejanza . El nombre de la materia para doctorado es Análisis exploratorio multivariado 2.1. Tendrás conocimientos que muy pocas personas dominan actuamente, esto te ayudará a DESTACARTE en tus proyectos, crecer a nivel profesional y que te RECONOZCAN por tu excelente trabajo profesional. ¡Esto es lo que obtendrás si aprovechas nuestra oferta! ¿Podré ponerme en contacto contigo para preguntarte en caso de tener dudas? 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