La unidad de estudios cuantitativos del Centro de Estudios Interculturales e Indígenas (CIIR) invita a participar en el seminario cuantitativo abierto:
InteRculturales: Técnicas de ciencias sociales computacionales desde la las relaciones interculturales.
El objetivo del Seminario es explorar diversas fuentes de datos contengan información sobre minorías étnicas y raciales en Chile y el mundo, integrando técnicas de ciencias sociales computacionales para abordar dinámicas intergrupales.
El foco estará puesto en el análisis de datos provenientes de censos y otras fuentes relevantes, con énfasis en el uso de herramientas de visualización y Sistemas de Información Geográfica (SIG) para mapear y contextualizar patrones de diversidad y desigualdad étnica. Asimismo, se trabajará en el análisis textual para explorar narrativas y discursos relacionados con etnicidad, discriminación y relaciones interculturales, utilizando bases de datos de encuestas, medios de comunicación y discursos presidenciales.
A lo largo del Seminario, los participantes aprenderán a aplicar metodologías innovadoras para procesar, analizar y comunicar resultados, integrando visualizaciones avanzadas en R que resalten las interacciones entre diferentes grupos étnicos, los sesgos presentes en los datos y las complejidades de las relaciones interculturales en diversos contextos.
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Fecha | Contenido | Código práctico | Ejercicios | Packages | Referencias |
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1 | Introducción al uso de R: Procesamiento de datos con Tidyverse I | Práctico 1 | Tidyverse |
An Introduction to R | |
2 | Introducción al uso de R: Procesamiento de datos con Tidyverse II | Práctico 2 | Tidyverse |
R For Data Science | |
3 | Introducción a la visualización de datos: Uso de Ggplot2 | Práctico 3 | Tidyverse , Ggplot2 |
R For Data Science | |
4 | ¿Cuántos somos? Uso del CENSO y creación de Mapas | Práctico 4 | ChileMapas , Censo ,
Tidyverse |
R For Data Science | |
5 | Reportes automatizados en Quarto | Práctico 5 | | | Quarto , Tidyverse |
Tutorial Quarto |
6 | Análisis de texto con R I | Práctico 6 | Quanteda |
Text Mining with R | |
7 | Procesamiento de datos con Pandas (Python) | Práctico 7 | Pandas |
Guía de Uso PANDAS | |
8 | Uso de IA generativa en Python | Práctico 8 | Documentación OpenAI |