Introducción a Python para Ciencias Sociales

El objetivo del curso es realizar una introducción a Python, uno de los principales lenguajes de programación en general y, en específico, para Ciencia de Datos, con un enfoque orientado a perfiles provenientes de las Ciencias Sociales y Humanidades. En el mismo se va a ver desde cero la lógica programática del lenguaje, sus principales componentes y paquetes y cómo realizar análisis de datos con el mismo.

Horario:

Miércoles, de 19:00 a 22:00 hrs.
a partir del miércoles 14 de abril

15 cupos disponibles

Curso en modo no presencial
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CLP$100.000 / US$144

Consulta por opciones de pago: Pago Fácil o PayPal
5 Sesiones (15 horas)

Objetivos de aprendizaje
  • Que el estudiante aprenda las nociones básicas y sintaxis del lenguaje de programación.
  • Que pueda procesar bases de datos y generar insights de su análisis con las herramientas aprendidas.
  • Que el estudiante comprenda cómo incorporar herramientas computacionales para su perfil de cientista social
Público objetivo
Requisitos mínimos
Continuidad

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Programa del Curso

5 Sesiones

Sesión 1

  • Introducción al lenguaje de programación. ¿Qué es un lenguaje? 
  • Lógica algorítmica.
  • Entornos de desarrollo. 
  • Sintaxis básica. Principales estructuras.

Sesión 2

  • Introducción a las estructuras de control iterativas.
  • Introducción a las estructuras de control condicionales.
  • Manejo de métodos y funciones nativas.
  • Creación de funciones propias.

Sesión 3

  • Introducción a los errores 
  • Introducción al manejo de excepciones.
  • Palabras reservadas del lenguaje.

Sesión 4

  • Introducción a las librerías en Python.
  • Librerías principales para operaciones analíticas.
  • Nociones de estadística aplicada a ciencias sociales.

Sesión 5

  • Introducción al análisis de datos.
  • Casos de aplicación en datos. 
  • ¿Cómo trabajar con bases de datos?

Facilitador

Felipe Ruiz  Bruzzone

Zacarias Abuchanab

  • Sociólogo (Universidad de Buenos Aires)
  • Actualmente maestrando en Ciencia de Datos (Departamento de Matemática y Ciencias - Universidad de San Andrés) y maestrando en Estadística Matemática (Instituto del Cálculo - Universidad de Buenos Aires).
  • Parte del equipo de Datos Abiertos del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. 

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