Introducción a Python con enfoque a 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

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

Objetivos

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

Publico Objetivo

Estudiantes, consultores y profesionales del área de las ciencias sociales y humanidades interesados en el perfeccionamiento en técnicas computacionales para el análisis social.

Requisitos Mínimos

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.