Introducción a R para Ciencias Sociales

En el mundo laboral actual, las instituciones públicas y privadas necesitan disponer de profesionales capacitados en técnicas computacionales, métodos estadísticos y teoría social, con el propósito de no solo enfrentar la tarea de analizar el conjunto de datos que se producen diariamente, sino que también, realizar modelamientos que posibiliten o permitan explicar y predecir una variedad de hechos sociales que son resultado del propio interés institucional.

El presente programa tiene por objetivo entrenar en metodologías y competencias computacionales, el manejo de volúmenes de información y la subsecuente problematización a partir de las ciencias sociales.
Todo ello con el propósito de apoyar en la gestión institucional de las labores profesionales que tienen los alumnos/as en sus campos de trabajo y/o estudio. 

Horario

Martes y jueves de 19:00 a 21:30 hrs.
a partir del jueves 14 de abril
(7 sesiones)

Participantes

30 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

Objetivo general

Conocer las generalidades del software estadístico R y sus principales aplicaciones en el ámbito de las Ciencias Sociales, con la finalidad de realizar operaciones de análisis de datos en el contexto de la era del Big Data.

Objetivos específicos:

  1. Identificar las principales características del lenguaje de programación en R.
  2. Realizar cálculo de estadísticos descriptivos y representaciones gráficas.
  3. Capacitar en la investigación y aplicación de diversas herramientas de Data Science.
  4. Identificar los principales conceptos de estadística descriptiva.
  5. Ejecutar operaciones para manipular y operar bases de datos.

Estudiantes de pregrado (cuarto año en adelante) y postgrado del área de las Ciencias Sociales, Humanidades,  y Ciencias de la Empresa, Marketing y Administración. Profesionales de las mismas áreas mencionadas.

  • Se requiere un conocimiento general de metodología y técnicas de investigación. 
  • Cada estudiante deberá contar con un computador portatil operativo.
  • No se requieren conocimientos computacionales previos excepto un manejo intermedio en instalación y configuración de softwares (descarga de archivos, instalación y configuración de programas, etc.). 
  • Es deseable un manejo intermedio del idioma inglés.

Descarga el Programa completo de este curso

Programas del Curso

Sesión 1
Introducción a la programación en R

1.1. Descripción de software R.

1.2. Lenguaje orientado a objetos.

1.3. Interfaz (prompt, editor y menú).

1.4. Tipo de variables.

1.5. Operadores aritméticos.

1.6. Operadores lógicos.

1.7. Operadores relacionales.

1.8. Estructura de datos cualitativos y cuantitativos.

1.9. Actividad individual

Sesión 2
Operación de base de datos en R

2.1. Introducción a package Tidyverse.

2.2. Crear, probar y grabar bases de datos.

2.3. Concatenar y separar archivos (registros y variables).

2.4. Transformar y recodificar variables.

 

Sesión 3
Operación de base de datos en R
Taller práctico I

3.1. Cruzar base de datos.

3.2. Manipulación de base de datos.

3.3. Limpiar base de datos.

3.4. Taller práctico grupal

Sesión 4
Introducción a estadística descriptiva

4.1. Medidas de tendencia central.

4.2. Medidas de dispersión.

4.3. Estadísticos de forma.

4.4. Cálculo de estadísticos de resumen.

Sesión 5
Taller práctico II

5.1. Taller práctico grupal

Sesión 6
Análisis, funciones y loops en R

6.1. Estructuras de control (if, else, while, for, break, next).

6.2. Familia apply.

6.3. Introducción a visualización de datos.

 

Sesión 7
Interacciones de R

7.1. Exportación e importación de bases de datos.

7.2. Interacción con Microsoft Excel.

7.3. Automatización de informes con R Markdown.

7.4. Generación de reportes cualitativos y cuantitativos vía HTML y PDF.

Facilitador

Sebastián Massa Slimming

Cientista Político. Magíster en Ciencias Sociales mención Sociología de la Modernización, Universidad de Chile. Diplomado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile, Diplomado en Estudios Latinoamericanos, Universidad de Santiago. Certificación en R Programming por John Hopkins University y Data Wranling por Harvard University, además de poseer Licencia de Statistics Fundamentals with R.

Acreditación en Licencia de Probabilidad y Estadística y Programación Estadística por la Universidad Nacional Autónoma de México. Actualmente ejerce labores de docencia a nivel de postgrado en Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de Chile y a nivel de Educación Continua por la Facultad de Matemáticas, Pontificia Universidad Católica de Chile. A su vez, se desempeña como analista de datos por la Facultad de Matemáticas y DATA UC de la misma casa de estudios.

 

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