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 horas
desde el miércoles 13 de abril
(5 sesiones)

Participantes

20 Cupos Disponibles
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CLP$100.000

Paga con Transferencia Electrónica, Tarjeta Crédito/Débito, Pay Pal o Criptomonedas

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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.

Para el correcto aprendizaje del contenido a revisar, se aconseja una línea de continuidad entre este curso y su segundo módulo “Machine Learning en Python aplicado a las Ciencias Sociales”.

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Programas 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?

Facilitador

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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