Contenidos
Contenido de las clases:
Clase 1: Introducción a R y su entorno de desarrollo | Martes 19 de septiembre
Hora: 18h30 a 20h30
Conceptos básicos de programación en R
Instalación de paquetes en R
Fuentes primarias de consulta con R
Uso de proyectos para garantizar la reproducibilidad del análisis de datos
Clase 2: Introducción al tidyvese para manejar datos en R: la importancia de los proyectos y la importación de datos. | Jueves 21 de septiembre
Hora: 18h30 a 20h30
Comprendiendo el entorno de desarrollo RStudio con operaciones básicas
Importación de datos en R desde diferentes fuentes
Introducción del concepto de operaciones concatenadas con la pipe
Clase 3: La importancia del análisis de datos migratorios (Conceptual) | Sábado 23 de septiembre
Hora: 10h30 a 12h30
Conceptos claves sobre la migración (inicial, resaltar el glosario)
Iniciativas para abordar el tema de la migración (Plataforma R4V, descargar uso potencial, consideraciones metodológicas)
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Otras experiencias sobre el análisis cuantitativo de la migración:
Evidencia empírica de casos de protección de personas en movilidad (MIDAS)
Uso de datos no tradicionales (redes sociales) para identificación de movilidad humana por conflictos bélicos.
Clase 4: Principios de estadística | Martes 26 de septiembre
Hora: 18h30 a 20h30
Conceptos estadísticos como variables aleatorias, funciones de distribución
Análisis de variables numéricas
Análisis de variables categóricas
Operaciones entre variables
Clase 5: Uso del tidyverse para la limpieza y transformaciones de datos | Jueves 28 de septiembre
Hora: 18h30 a 20h30
Recodificación de variables y crear nuevas variables a partir de datos existentes
Limpieza y transformación de datos
Tratamiento de valores vacíos y duplicados
Clase 6: Exploración y visualización de datos con tidyverse I Sábado 30 de septiembre
Hora: 10h30 a 12h30
La gramática de los gráficos ggplot2
Visualización de variables numéricas
Visualización de variables categóricas
Clase 7: Pruebas de hipótesis para la media entre grupos | Martes 3 de octubre
Hora: 18h30 a 20h30
Casos de acuerdo a la varianza en los grupos es igual o distinta
Casos de desbalance en los tamaños de los grupos
Comparación y validación de estadísticas de grupo
Clase 8: Correlación y el modelo de regresión | Jueves 5 de octubre
Hora: 18h30 a 20h30
El modelo de mínimos cuadrados ordinarios con una sola variable
Interpretación y validación de los parámetros de una regresión
La relación entre un modelo de regresión y la correlación de los datos
Clase 9: Regresión lineal con múltiples variables | Sábado 7 de octubre
Hora: 10h30 a 12h30
Inclusión de variables dicotómicas en el modelo de regresión
Interpretación de las estadísticas de performance de los modelos de regresión
Selección y comparación de modelos
Clase 10: Recomendaciones para un gráfico efectivo | Martes 10 de octubre
Hora: 18h30 a 20h30
Métodos y transformaciones de datos para contar una historia
Paletas de colores y labels para mejorar la interpretación de los datos.
Apuntes sobre la visualización de categorías divergentes y variables nominales
Visibilidad de grupos vulnerables no presentes en los datos
Clase 11: Estudios académicos relacionados a la migración | Jueves 12 de octubre
Hora: 18h30 a 20h30
Revisión de la estructura de una investigación académica relacionada a la movilidad humana.
Métodos para abordar la movilidad humana desde la visualización y la disponibilidad de datos.
Lecciones y métodos narrativos para abordar desde la estadística a la migración
Clase 12: Introducción a las series de tiempo con R | Sábado 14 de octubre
Hora: 10h30 a 12h30
El manejo del formato de fechas con R
Introducción a la librería {tsibble} para manejo de series de tiempo
Las partes de un tsibble key y un index
Operaciones agregadas en el tiempo y por grupo
Clase 13: Conceptos estadísticos sobre las series de tiempo | Martes 17 de octubre
Hora: 18h30 a 20h30
Uso de los conceptos y técnicas aprendidos en las semanas anteriores para analizar datos de migración en el contexto de las series de tiempo
La distribución de una variable en el tiempo.
Identificación de patrones temporales en los datos de migración
Clase 14: Descomposición de series temporales | Jueves 19 de octubre
Hora: 18h30 a 20h30
Modelado de los patrones temporales en los datos de migración del caso de estudio
Visualización de los patrones temporales en los datos de migración del caso de estudio
Clase 15: Escritura de documentos estadísticos con Quarto | Sábado 21 de octubre
Hora: 10h30 a 12h30
Combinación de narrativa y código en un mismo documento
Recomendaciones para comunicar con datos
Recomendaciones preliminares para la evaluación de políticas públicas