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
¡No te quedes fuera!
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.