Introducción a Python con enfoque a Ciencias Sociales
Horario
Lunes y miércoles de 19:00 a 21:30 hs
desde el lunes 10 de julio
(6 sesiones)
Participantes
20 Cupos Disponibles
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CLP$100.000
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Sobre el Curso
- 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
Estudiantes, consultores y profesionales del área de las ciencias sociales y humanidades interesados en el perfeccionamiento en técnicas computacionales para el análisis social.
- Soporte técnico para tomar clases virtuales (computador, conexión a internet estable, etc).
- No se requiere experiencia previa en programación o análisis estadístico.
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Programa del Curso
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?
Sesión 6
- Herramientas y técnicas para visualizaciones
(matplotlib y seaborn) - Visualización de datos multidimensionales:
Histogramas, gráficos de caja, gráficos de barra,
etc. - Narración de historias con datos a través de
visualizaciones.
Facilitadora

Katherine Epple R.
Licenciada y Titulada en Estadística de la Pontificia Universidad Católica de Chile, con experiencia como profesora de Estadística, Matemática y programación orientada al Análisis de Datos.
También ha supervisado proyectos de distintas áreas, aplicando modelos de machine learning y enfatizando la correcta exposición de la información.
Le apasiona utilizar Python y el aprendizaje automático para tomar decisiones eficaces y guiar a otros en el análisis de datos.