Currículum
- 5 secciones
- 30 lecciones
- De por vida
Expandir todas las seccionesPlegar todas las secciones
- Módulo 1: Fundamentos del análisis de datos en investigación5
- 1.1El ciclo del análisis de datos en la investigación científica
- 1.2Tipos de datos: cualitativos, cuantitativos y mixtos
- 1.3Herramientas digitales disponibles: panorámica y criterios de selección
- 1.4Consideraciones éticas y gestión responsable de la información
- 1.5Práctica guiada: exploración inicial de un conjunto de datos reales
- Módulo 2: Gestión, limpieza y preparación de datos5
- 2.1Importación y organización de datos desde diversas fuentes (Excel, CSV, encuestas, etc.)
- 2.2Procesamiento y depuración de datos: técnicas y buenas prácticas
- 2.3Normalización, transformación y etiquetado
- 2.4Herramientas: Excel avanzado, Python básico y ChatGPT para limpieza automatizada
- 2.5Práctica: creación de una base de datos lista para el análisis
- Módulo 3: Análisis cuantitativo con software especializado5
- 3.1Estadística descriptiva e inferencial aplicada a la investigación
- 3.2Uso de herramientas como SPSS y/o Python (nivel inicial-intermedio)
- 3.3Elaboración de tablas, gráficos y análisis comparativos
- 3.4Interpretación de resultados y redacción científica de hallazgos
- 3.5Práctica: análisis de datos de una encuesta real
- Módulo 4: Análisis cualitativo con herramientas digitales10
- 4.1Introducción al análisis de datos cualitativos: codificación, categorías y patrones
- 4.2Uso de software especializado: ATLAS.ti y ChatGPT asistido
- 4.3Técnicas de análisis temático, de contenido y de discurso
- 4.4Práctica: codificación y análisis de entrevistas o grupos focales
- 4.5Módulo 5: Visualización, interpretación y comunicación de resultados
- 4.6Principios de visualización de datos científicos
- 4.7Creación de dashboards y reportes interactivos con Power BI o Data Studio
- 4.8Elaboración de gráficos narrativos y storytelling con datos
- 4.9Redacción de conclusiones y recomendaciones para artículos científicos
- 4.10Proyecto final: informe de análisis de datos cuantitativos o cualitativos
- Módulo 5: Visualización, interpretación y comunicación de resultados5
- 5.1Principios de visualización de datos científicos
- 5.2Creación de dashboards y reportes interactivos con Power BI o Data Studio
- 5.3Elaboración de gráficos narrativos y storytelling con datos
- 5.4Redacción de conclusiones y recomendaciones para artículos científicos
- 5.5Proyecto final: informe de análisis de datos cuantitativos o cualitativos
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