Curso

Introducción al Lenguaje de Programación en R para Ciencias Sociales

El Curso Introducción al Lenguaje de Programación en R para Ciencias Sociales te enseña a utilizar R como herramienta de análisis estadístico y científico aplicada a la investigación social. Desarrollarás competencias en procesamiento y depuración de datos, visualización de resultados y elaboración de reportes académicos y profesionales.

Modalidad

Sincrónica

Duración

30 horas

Costo

$980.000

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Información del programa

Con un enfoque práctico e interactivo, los participantes aprenderán bibliometría, minería de texto, estadística espacial y generación de informes reproducibles. R es esencial en la investigación por su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y garantizar transparencia y replicabilidad. Al dominar estas técnicas, los estudiantes fortalecerán sus competencias en el análisis de información clave para estudios actuales y de vanguardia en el ámbito social.

Objetivos

Objetivo general:

Capacitar a los participantes en el manejo del lenguaje R para realizar análisis de datos en ciencias sociales, con énfasis en reportes reproducibles, análisis bibliométrico, espacial y textual.

Objetivos Específicos:

Introducir a los participantes en los fundamentos del entorno R y RStudio.
Desarrollar habilidades para crear reportes reproducibles con R Markdown.
Capacitar en el uso de herramientas para análisis bibliométrico.
Fomentar el uso de técnicas de análisis, minería de textos y análisis espacial en investigaciones sociales.

Perfil del aspirante

Este curso está dirigido a profesionales, estudiantes e investigadores de ciencias sociales interesados en el análisis de datos y el uso de herramientas digitales en la investigación. También es relevante para quienes trabajan en áreas afines, como economía, ciencia política, comunicación, psicología y educación, así como para analistas de datos y gestores de información en sectores públicos y privados que buscan aplicar R en el procesamiento y visualización de datos.

Competencias previas

Se recomienda contar con conocimientos básicos de estadística para aprovechar plenamente los contenidos y ejercicios prácticos. No se requiere experiencia previa en programación.
Uso de herramientas ofimáticas para el tratamiento de datos.
Aplica conceptos estadísticos para la comprensión de medidas de tendencia central en datos estructurados.
Dominio de herramientas para la búsqueda y consulta de información en internet.

Metodología

Clases teórico-prácticas guiadas por expertos.
Talleres interactivos utilizando casos aplicados.
Evaluaciones basadas en proyectos individuales.
Asesoría personalizada durante el curso.

Módulo I - Introducción a R y RStudio

Conceptos básicos de R y configuración en RStudio.
Importación, manipulación y visualización básica de datos.
Cinco funciones para manipular datos de tidyverse (filter, select, mutate, arrange, group-by y summarise)

Módulo II - Creación de reportes reproducibles con R Markdown

Introducción a R Markdown y su estructura.
Incorporación de gráficos y tablas, y exportación de documentos en distintos formatos

Módulo III - Análisis bibliométrico en R

Herramientas para análisis bibliométrico: citas y redes de autores.
Visualización de resultados bibliométricos.

Módulo IV - Análisis de texto en ciencias sociales

Minería de textos: procesamiento y análisis.
Visualización e interpretación de datos textuales.

Módulo V - Análisis espacial

Conceptos básicos de econometría espacial
Análisis de mínimos cuadrados ordinarios espaciales

La Universidad de América se reserva el derecho de ajustar, cambiar o modificar el contenido del programa.

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