MÓDULO 1 – “Uso de R en las Ciencias Sociales”

 

•  Sesión 1: “Introducción al uso de R en las Ciencias Sociales”.

Fecha: 14 de octubre – 15:30 a 18:30 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Introducción al entorno de R. Ventajas y posibilidades. Instalación de R y de R-Studio. Comandos y operaciones básicas.

 

•  Sesión 1.2: “Fundamentos del análisis de datos con R. Introducción a “Dataframes” y estadística descriptiva”.

Fecha: 21 de octubre – 15:30 a 18:30 (3 horas)..

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Instalación y carga de paquetes en R. Creación y unión de “dataframes”. Filtrado de datos. Introducción a la limpieza de datos y a la estadística descriptiva en R.

 

•  Sesión 1.3: “Introducción a la representación gráfica con R”.

Fecha: VIERNES 8 de noviembre – 15:30 a 18:30 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Creación de gráficos mediante la librería “ggplot2”.

 

•  Sesión 1.4: “Introducción a la estadística inferencial con R”.

Fecha: 11 de noviembre – 15:30 a 18:30 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Conceptos básicos. Regresiones lineal y logística.

 

•  Sesión 1.5: “Creación de informes con R Markdown”.

Fecha: 18 de noviembre – 15:30 a 18:30 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Creación de informes con R Markdown. Además, se revisarán los conceptos y técnicas vistos hasta la fecha mediante un ejercicio práctico, plasmando el análisis en un informe que combine código, resultados y texto descriptivo.

 

•  Sesión 1.6: “Introducción al uso de Python en las Ciencias Sociales”.

Fecha: 25 de noviembre – 15:30 a 18:30 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Introducción al entorno de Python. Ventajas y posibilidades. Instalación de Anaconda y Jupyter Notebook. Comandos y operaciones básicas.

 

•  Sesión 1.7: “Fundamentos del análisis de datos con Python: Introducción a Pandas y Estadística Descriptiva e Inferencial”.

Fecha: 2 de diciembre – 15:30 a 18:30 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Instalación y carga de paquetes en Python. Creación y unión de “dataframes”. Filtrado de datos. Introducción a la limpieza de datos y a la estadística descriptiva en Python.

 

MÓDULO 2 – “Bases de datos y aplicaciones concretas con R y otras herramientas”

 

• Sesión 2.1: “Introducción a la gestión de bases de datos y uso de PostgreSQL”.

Fecha: 4 de febrero de 2025 – 16:00 a 19:00 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Elementos básicos para la creación y gestión de bases de datos, el lenguaje SQL y el uso básico de un gestor como PostgreSQL y programas clientes como PGAdmin4.

 

• Sesión 2.2: “Manejo de tablas y consultas con PostgreSQL”.

Fecha: 11 de febrero – 16:00 a 19:00 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Creación y modificación de tablas, variables y tipos de consultas con bases de datos y SQL.

 

• Sesión 2.3: “Aplicación y explotación aplicada de bases de datos con PostgreSQL”.

Fecha: 18 de febrero – 16:00 a 19:00 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Uso de tablas para un análisis práctico y construcción de nueva información con bases de datos y SQL.

 

• Sesión 2.4: “Utilización del Web Scraping en las Ciencias Sociales, minería de textos con R y API’s”.

Fecha: 25 de febrero – 16:00 a 19:00 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Introducción a la minería de textos, extracción de información de sitios web para su uso en el análisis de procesos sociales y conexión a fuentes de datos de organismos e instituciones..

 

• Sesión 2.5: “Introducción a Shiny: creación de aplicaciones web interactivas en R”.

Fecha: 4 de marzo – 16:00 a 19:00 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Creación de aplicaciones interactivas de datos para mostrar visualizaciones dinámicas de tablas y gráficos y publicación en un servidor web con el framework Shiny en R.

 

• Sesión 2.6: “Desarrollo de “dashboards” interactivos con Shiny en R”.

Fecha: 11 de marzo – 16:00 a 19:00 (3 horas).

Lugar: Aula de informática 102.

Contenido: Presentación efectiva de información dinámica en “dashboards” con el framework Shiny en R. Repaso general del curso.

 

Profesorado del curso:

- Blanco Iglesias, Jorge

- Díaz-Guerra, Alejandro

- Moreno Alameda, David

- Sanz Gimeno, Alberto