Este módulo tiene como objetivo que los participantes apliquen los conocimientos y habilidades adquiridas durante el curso en proyectos prácticos, de manera que puedan consolidar y poner en práctica todo lo aprendido. La filosofía central del módulo es que los participantes utilicen herramientas, técnicas y metodologías que han estudiado en el curso para resolver problemas reales, ya sea a través de datos propios o mediante conjuntos de datos proporcionados por los instructores.

1. Aplicación práctica de conceptos

Los estudiantes tendrán la oportunidad de aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso en proyectos específicos, ya sea relacionados con sus propios intereses de investigación o en colaboración con los datos proporcionados. Este proceso está diseñado para:

• Reflejar la práctica en la resolución de problemas reales: Los proyectos permitirán a los estudiantes enfrentarse a situaciones similares a las que encontrarían en un entorno profesional o académico, abordando desde la manipulación de datos hasta la creación de modelos estadísticos complejos.

• Fomentar la autonomía en el análisis de datos: A lo largo del módulo, los participantes se encargarán de todas las fases del proyecto, desde la recolección y preprocesamiento de datos hasta la interpretación de los resultados, fomentando el aprendizaje autónomo y la toma de decisiones en contextos reales.

2. Proyecto propio o proporcionado

Los participantes podrán elegir entre dos opciones para desarrollar su proyecto práctico:

• Proyecto propio: Los estudiantes podrán utilizar datos de su propia investigación, ya sea de estudios previos o nuevos, para aplicar las herramientas y metodologías aprendidas en el curso. Esto permitirá que los participantes profundicen en sus propios intereses académicos y profesionales, integrando su aprendizaje con proyectos que tienen relevancia directa en su campo de estudio.

• Proyecto con datos proporcionados: Para aquellos que no tengan datos propios disponibles, los instructores ofrecerán un conjunto de datos que cubrirá una variedad de temas, garantizando que todos los participantes puedan realizar el proyecto sin limitaciones. Estos conjuntos de datos estarán diseñados para reflejar escenarios típicos en los campos de la ecología, la biología evolutiva, o la bioinformática.

3. Asesoramiento directo y supervisión

El desarrollo del proyecto se llevará a cabo de forma presencial, con un enfoque personalizado. Los participantes recibirán asesoramiento directo de los instructores en cada fase del proyecto, lo que garantizará una guía continua. La supervisión incluye:

• Revisión y planificación: Ayuda en la planificación y definición de objetivos del proyecto, asegurándose de que los participantes elijan una metodología adecuada.

• Asesoramiento técnico: Soporte práctico en el uso de herramientas, programación en R, modelos estadísticos y análisis de datos.

• Resolución de problemas: Los instructores estarán disponibles para resolver dudas y superar obstáculos técnicos o conceptuales que puedan surgir durante el desarrollo del proyecto.

4. Presentación final del proyecto

Al finalizar el proyecto, los participantes presentarán sus resultados en una presentación final, donde deberán compartir su experiencia y los resultados obtenidos. Esta presentación será una oportunidad para:

• Comunicar los resultados: Los participantes deberán explicar los objetivos de su proyecto, los métodos utilizados, los análisis realizados y los resultados obtenidos de manera clara y concisa.

• Fomentar habilidades de comunicación científica: Además de la parte técnica del proyecto, se evaluará la capacidad de los estudiantes para presentar y comunicar sus hallazgos de manera efectiva a una audiencia. Esta habilidad es clave en el ámbito académico y profesional.

• Recibir retroalimentación: Durante la presentación, los participantes recibirán comentarios constructivos por parte de los instructores y compañeros, lo que les permitirá mejorar su enfoque y comprensión.

Objetivos del módulo

Al finalizar el módulo, los participantes serán capaces de:
✔ Aplicar las herramientas y técnicas aprendidas en un proyecto práctico relacionado con sus intereses académicos.
✔ Desarrollar y gestionar proyectos de análisis de datos de forma autónoma.
✔ Resolver problemas prácticos en el análisis de datos, desde la recolección hasta la interpretación de resultados.
✔ Presentar y comunicar sus hallazgos de manera efectiva, demostrando competencia técnica y científica.