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Este curso ofrece una introducción completa al lenguaje de programación Python y sus principales características. A lo largo del curso, se abordarán los conceptos fundamentales, incluyendo tipos de datos, estructuras de control, funciones y módulos. Se explorarán también las bibliotecas y herramientas clave que Python pone a disposición para diversas aplicaciones, como desarrollo web, análisis de datos y automatización de tareas. Las y los estudiantes aprenderán a escribir, depurar y optimizar código en Python, adquiriendo habilidades prácticas para resolver problemas reales. Además, se introducirá la programación orientada a objetos y se analizará cómo Python puede ser un recurso invaluable en proyectos de investigación en ciencias sociales y humanidades.

Este curso tiene como objetivo proporcionar una comprensión introductoria de los métodos estadísticos descriptivos y correlacionales utilizando el lenguaje de programación R. Durante el curso, se explorarán conceptos esenciales de estadística, como pruebas de hipótesis, análisis de correlación, y regresión lineal y no lineal. Las y los estudiantes aprenderán a aplicar estos métodos en R, interpretar los resultados y visualizarlos de forma clara y efectiva. Además, se presentarán paquetes de R diseñados para facilitar y enriquecer el análisis estadístico, con un enfoque especial en aplicaciones para las ciencias sociales y las humanidades.

Este curso introduce a las y los estudiantes en el uso de herramientas y técnicas de mapeo y análisis espacial, con un enfoque en aplicaciones para las ciencias sociales. Por medio de temas como la gestión de datos geoespaciales, visualización de mapas e interpretación de resultados, se explorarán paquetes especializados en R y su integración con herramientas como QGIS. Se analizarán ejemplos prácticos de fenómenos relevantes para las ciencias sociales, como la distribución de recursos, migración y desigualdad urbana, dotando a las y los estudiantes de habilidades para aplicar el análisis espacial en sus investigaciones.

Este curso ofrece una introducción a los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático (machine learning) utilizando Python. Se explorarán los principales tipos de aprendizaje: supervisado y no supervisado. A lo largo del curso, se estudiarán diversos algoritmos y se realizarán tareas prácticas, proporcionando a las y los participantes las habilidades necesarias para entrenar, evaluar y optimizar modelos de nivel básico e intermedio. Además, el curso destaca aplicaciones de estos modelos en tareas de investigación y análisis de datos, incluyendo ejemplos con imágenes de satélite y datos del censo de población y el DENUE del INEGI. Esto prepara a los estudiantes para aplicar el aprendizaje automático en contextos orientados a la resolución de problemas.