GitHub y Markdown aplicado con RStudio

El presente curso tiene como principal objetivo entregar conceptos y herramientas que permitan generar reportes o documentación del análisis de datos de manera que cualquier persona pueda reproducir la investigación y obtener los mismos resultados.

Además, el uso de herramientas como Github y Markdown permite la creación de la documentación necesaria para explicar el detalle de la investigación. Facilita el trabajo en equipo sobre el mismo conjunto de datos sin la necesidad de coordinar la investigación en todo momento, evitando que se solapen procesos de análisis datos y/o se modifique el conjunto original entorpeciendo el trabajo del resto del equipo.

Horario:

Lunes de 19:00 a 21:30 horas
desde el lunes 5 de octubre

15 cupos disponibles

Curso en modo no presencial
¡No te quedes fuera!

CLP$90.000

Consulta por opciones de pago: Pago Fácil o PayPal
4 Sesiones (10 horas en total)

Objetivos
Objetivo general:  
  • Entregar una metodología que permita la realización de cualquier estudio de carácter analítico y/o científico con el fin de que este sea reproducible por cualquier otra persona que desee revisar la investigación, reproducirla y comparar los resultados.
Objetivos específicos:
  • Que las y los estudiantes adquieran conceptos mínimos que les permitan estructurar su investigación científica o análisis de datos, para que el conocimiento generado sea fácilmente reproducible y validado.
  • Inculcar a las y los estudiantes la cultura de datos abiertos, la investigación reproducible y como esto nos permite comunicar de manera eficaz tanto el proceso llevado a cabo como los resultados obtenidos, de una forma clara, ordenada, accesible y rápida.
  • Entregar herramientas elementales para el control de versiones del análisis dentro de un mismo equipo de trabajo, para la generación de la documentación y reportes de análisis, como Github y RMarkdown.
  • Indicar bibliografía e insumos educativos generales para el uso de R y RStudio, Markdown, Github y generación de documentación en análisis de datos.
Público objetivo
Requisitos mínimos

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Programa del Curso

4 Sesiones (8 horas en total)

Sesión 1

La investigación reproducible: Conceptos e ideas clave

Introducción: La importancia de la comunicación en la investigación científica. Conceptos e ideas clave sobre la estructura de la investigación y el análisis de datos.

Sesión 2

Uso de RStudio: Funciones generales, Markdown, RMarkdown y Knitr

Instalación y uso general del software RStudio, gramática de Markdown e instalación de packages, RMarkdown y Knitr.

Sesión 3

Github y Control de versiones

Introducción al control de versiones. Instalación de Git y uso general de Github. Integración Git-Github-RStudio y reproducción de la investigación online. 

Sesión 4

Proyecto final

Repaso de todos los contenidos vistos en el curso. Desarrollo de análisis de datos con fuentes de datos abiertas y reales, integración de la investigación y del grupo de trabajo con Github. Presentación de la investigación con Markdown.

Facilitador

Felipe Ruiz  Bruzzone

Daniel Arredondo Carro

  • Cientista Político de la Universidad Alberto Hurtado, con especialización en Análisis Político.
  • Actualmente se desempeña como Administrador de Datos en la aplicación móvil Yapp Chile, y también como Científico de Datos en la Fundación Abriendo Datos.
  • Sus temas de interés radican principalmente en la utilización de tecnologías de información para la mejora continua de los procesos de análisis de datos, mejora de toma de decisiones tanto en instituciones públicas como privadas, la mejora de políticas públicas y el fortalecimiento de la democracia, con miras a sociedad cada vez más tecnológica y que requiere de la correcta utilización de estos elementos para una mejor adaptación a los desafíos que el futuro nos puede traer.

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