Curso Ciencia de datos para la investigación educativa

Justificación: La ciencia de datos es actualmente uno de los campos más demandados por las empresas y por las distintas entidades públicas y privadas debido a las capacidades de computación actual de las tecnologías de la información. En el ámbito investigativo, la posibilidad de acceder a grandes conjuntos de datos hace que el dominio de estas técnicas sea algo indispensable para el estudio de fenómenos que antes sólo podían explorarse de forma teórica o con limitaciones empíricas muy altas. En este orden de ideas, este diplomado tiene el propósito de proporcionar un conocimiento fundamental de aquellas herramientas de ciencia de datos que pueden aplicarse a distintos tipos de ejercicios investigativos en el campo de la educación.

Objetivos:

General: generar ambientes de aprendizaje alrededor de algunas de las herramientas de ciencia de datos más utilizadas para el análisis de información en el ámbito educativo.
Específicos:

Utilizar herramientas y medidas estadísticas básicas para el análisis de variables cuantitativas y cualitativas en el campo educativo.
Aplicar técnicas actuales de visualización de datos para la presentación de la información en artículos científicos.
Utilizar software especializado en técnicas de ciencia de datos para analizarlos desde el ámbito educativo.

Dirigido a: Profesionales de todas las áreas del conocimiento que tengan trayectoria investigativa en el área educativa o que tengan interés en iniciar una.

Metodología: Presencial a través de la plataforma Zoom

Valores agregados: Este diplomado ofrece una capacitación en una de las habilidades más demandadas y con mayor proyección laboral del siglo XXI según portales como enter.co, su enfoque en la investigación lo hace además atractivo para quienes estén interesados en iniciar o fortalecer una carrera investigativa en el campo educativo con herramientas de análisis novedosas y de frontera.

Programa académico:

Módulo 1: Elementos de estadística descriptiva

Conceptos básicos de la estadística, tablas de frecuencia, cálculo de indicadores y probabilidades, medidas estadísticas y su interpretación en contextos educativos.

Módulo 2: Elementos de estadística inferencial

Conceptos básicos de estadística inferencial, pruebas estadísticas de normalidad, diferencia de medias, chi-cuadrado. ANOVA, muestreo aleatorio simple.

Módulo 3: Elementos básicos del uso del software estadístico R

Instalación del software y los paquetes, manejo de la interfaz, comandos básicos, cálculo de medidas estadísticas y pruebas de interferencia.

Módulo 4: Visualización de datos

Interfaz del software Tableau, gráficos sencillos y compuestos, gráficos georeferenciados, presentación de los gráficos en un artículo.

Módulo 5: Tópicos de ciencia de datos I

Estudio de redes usando el software Gephi y sus aplicaciones en la investigación educativa, medidas del grafo y su interpretación, análisis de correspondencias múltiples, análisis clúster, análisis de regresión.

Módulo 6: Tópicos de ciencia de datos II

Interfaz del software Weka, algoritmo CBF, árboles de decisión, k-medias, máquinas de soporte vectorial y minería de texto.

Docente: Daniel Buitrago Arria – Matemático de la Universidad Konrad Lorenz, especialista en Estadística Aplicada de la Fundación Universitaria Los Libertadores, certificado profesional en Ciencia de Datos del Tecnológico de Monterrey (México), con certificaciones adicionales en Ciencia de Datos de la Universidad de Harvard y actualmente, doctorando en Ciencias de la Educación en la Universidad Cuauhtémoc (México), se desempeña como docente de tiempo completo en la Uniagustiniana, está categorizado como investigador junior ante Minciencias y cuenta con una amplia experiencia en investigación y publicación de artículos científicos sobre ciencias de la educación.