This site uses cookies. By continuing to browse the site, you agree to our use of cookies. Find out more about cookies.
Skip to main content
Datalat's official logo
  • English Choose language Elegir el idioma
    • Castellano
Sign Up Sign In
  • Home
  • Processes
  • Conferences
  • Help

Curso | Introducción al lenguaje de programación R para el análisis estadístico de la movilidad humana

Curso introductorio

Phase 1 of 2
Inscripciones 2023-08-31 - 2023-10-01
Process phases
  • The process
  • Contenidos
  • Inscripciones

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)
  • 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


  • Terms and Conditions
  • Download Open Data files
  • Datalat at Twitter Twitter
  • Datalat at Facebook Facebook
  • Datalat at Instagram Instagram
Creative Commons License Website made with free software.
Decidim Logo

Confirm

OK Cancel

Please sign in

Sign up

Forgot your password?