¿Por qué estudiar este curso?

Este curso ofrece una oportunidad única para que los participantes adquieran conocimientos avanzados en el uso de herramientas de análisis de datos aplicadas a la ciencia política. En un mundo donde la política y la tecnología están cada vez más interconectadas, es fundamental que los profesionales en este campo comprendan cómo el análisis de redes y el aprendizaje automático pueden influir en la toma de decisiones políticas y el comportamiento de los legisladores.

El curso profundiza en temas relevantes y actuales, proporcionando a los estudiantes las habilidades necesarias para analizar el comportamiento de los políticos en redes sociales y entender su influencia en la política de América Latina. A través de la utilización del lenguaje de programación R, los participantes podrán aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos para estudiar casos reales y desarrollar investigaciones empíricas de alta calidad.

¿Qué lograré con este curso?

  • Aplicarás técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático en el estudio del comportamiento de legisladores y políticos utilizando el lenguaje de programación R en el contexto de la política de América Latina.
  • Implementarás herramientas de análisis de redes para evaluar la influencia de políticos en redes sociales en el ámbito de la ciencia política.
  • Analizarás datos políticos y de redes sociales para identificar patrones y tendencias en el estudio del comportamiento de legisladores en América Latina.
  • Interpretarás resultados de modelos de aprendizaje automático para predecir comportamientos políticos y sociales en el contexto de los países de América Latina.
  • De preferencia estudiantes de 9° y 10° ciclo del pregrado de la Facultad de Ciencias Sociales.
  • Alumnos y egresados de la Diplomatura de Especialización en Ciencia de Datos para las Ciencias Sociales y la Gestión Pública QLAB.
  • Alumnos y egresados de las maestrías de Economía, Regulación de Servicios Públicos y de la Escuela de Gobierno y Políticas Públicas.
  1. Análisis de datos políticos en R.
  2. Aplicación de aprendizaje automático y análisis de redes sociales.
  • Primera fecha: lunes 05 de agosto del 2024 de 2:00 pm a 5:00 pm
  • Segunda fecha: martes 06 de agosto del 2024 de 9:00 am a 12:00 pm

Ernesto Calvo

Director of the iLCSS and Professor at the University of Maryland

Es Ph.D. in Political Science. Actualmente trabaja como director del Laboratorio interdisciplinario para las Ciencias Sociales Computacionales (iLCSS-UMD) de la Universidad de Martland en Collage Park (USA), donde coordina diferentes proyectos de investigación. También se desempeña como profesor en esa misma casa de estudios.

Ha brindado clases en universidades como Universidad Torcuato di Tella (Argentina), Universidad de San Martin (Argentina), CIDE (Mexico), FLACSO (Mexico), USP (Sao Paulo, Brazil), PUC (Chile), Universidad de la República (Uruguay), Universidad de Salamanca (Spain), entre otros.

Se considerará la asistencia a todas las clases magistrales y participación continua para que el participante pueda acceder a la Constancia de participación.

Las becas se concederán en función de los méritos, y las decisiones del Comité de Admisión. Este Comité estará encargado de revisar la información facilitada por los candidatos en sus documentos de solicitud.

Karen Irurita