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Online Course

Métodos computacionales y análisis de contenidos digitales

Universidad del Rosario via edX

Overview

La relación entre los métodos computacionales y el análisis de datos es una de las áreas de mayor interés en la actualidad, debido a la versatilidad, robustez y dinamismo con que pueden analizarse los contenidos digitales (textos, videos, cortes sonoros, entre otros), que se difunden desde las redes sociales o los medios en línea.

Este curso en línea, de carácter introductorio, presenta un recorrido por algunas de las principales técnicas empleadas para capturar y analizar textos digitales con métodos asistidos por computador.

De la mano de dos reconocidos expertos, aprende a reconocer las principales técnicas asociadas al análisis de datos mediante el uso de herramientas informáticas. Este curso resulta indispensable para elaborar diagnósticos que empleen, como principal insumo, los textos digitales (tuits, mensajes en foros, chats, entre otros), algo que puede ser de gran utilidad en ámbitos como marketing; ventas; información y comunicación; diseño de campañas electorales; consultoría especializada, por citar algunos.

Syllabus

Sección 1: Introducción a los métodos computacionales

1.1Los métodos computacionales en las Ciencias Sociales: una perspectiva inter y multidisciplinar

  • Métodos computacionales aplicados a las Ciencias Sociales
  • Ámbitos de aplicación de los métodos computacionales
  • Perspectivas que rigen los análisis

1.2Big data e investigación social y periodística

  • Técnicas para el abordaje de la Big data.
  • Aproximaciones teóricas: el fin de la teoría, según Anderson.

Sección 2: Análisis de textos con métodos asistidos por computador

2.1 Orígenes y conceptos básicos de la estadística textuala través de métodos computacionales

  • Breve evolución histórica

2.2La estadística textual: la palabra como objeto de estudio]

  • Estadística textual
  • Usos de la estadística textual
  • Tipos de análisis

2.3*Taller para la construcción de una tabla léxica de forma manual]

  • Los pasos preparatorios del análisis.
  • El uso del software AntConc.
  • Las frecuencias en la lista de palabras.
  • La representación gráfica de la tabla léxica: el Análisis Factorial de Correspondencias

**Sección 3: Análisis de redes, visualización y técnicas de análisis en Twitter

** 3.1 Conceptos principales del análisis de redes

  • La Teoría de Grafos.
  • Principales métricas
  • Tipos de software.

3.2*El uso de Gephi en los métodos computacionales

  • Contexto del software
  • La interfaz de Gephi.
  • Caso práctico.
  • Interpretación de las relaciones y la visualización

Sección 4:Introducción al machine learning

4.1 Machine learning, algoritmos e inteligencia artificial

  • Machine learning en los métodos computacionales
  • Aplicaciones del Machine learning
  • Relación con las Ciencias Sociales

4.2Analítica predictiva sobre datos de encuestas]

  • Los pasos de un proyecto basado en analítica predictiva.
  • Uso de Jupyter Notebook.
  • Estructuras de los datos.
  • Paquetes básicos de Numpy.

Taught by

Daniel Barredo Ibáñez and Carlos Arcila Calderón

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