Diplomado en Software Especializado para Investigadores
Diplomado
En Bogotá, D.C.
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.
Descripción
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Tipología
Diplomado
-
Nivel
Nivel intermedio
-
Lugar
Bogotá, d.c.
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Horas lectivas
15h
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Duración
Flexible
En el amplio campo de la investigación existe la preocupación por el uso adecuado y pertinente de la información que se obtine desde diferentes procesos investigativos independientemete de los enfoques epistemológicos, los marcos teórico-metodologicos, y las técnicas que se implemeten en los estudios.
En los procesos investigativos la información que se obtine de los objetos de estudio es por medio de la aplicación de diversos tipos de técnicas como por ejemplo: la aplicación de pruebas psicológicas, las entrevistas, los grupos focales, las historias de vida, los relatos temáticos, las etnografías, las cartografías sociales, las encuestas, los registros observaciones, los registros electrofisiológicos, las mediciones hormonales, entre otras. Todas estas técnicas nos permiten recolectar una amplia gama de información, lo que impone el reto de realizar su sistematización, procesamiento y análisis de manera eficaz y adecuado, lo que en ocasiones puede resultar abrumador y bastante complejo. Es por ello que actualmente se cuenta con distintos tipos de software especializados para el tratamiento de diversas manifestaciones de información. Por tal razón se considera que el “hacer” de un investigador implica el dominio de varios lenguajes que le aplanquen análisis más robustos que de cierta menera les garanticen publicar en revistas de alto impacto. Son ejemplos de dichos software especializados que deberian ser del dominio de un invesgador: Python, R, Matlab, SPSS, Observer XT, NVIVO y AtlasTI.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Actualizar a los participantes en el manejo de herramientas tecnológicas investigativas de vanguardia en cuanto a software especializado con el fin de identificar, incorporar y utilizar programas de procesamiento y análisis según los requerimientos de los diferentes tipos de los estudios que se realizan.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Fortalecer en los participantes las competencias para realizar análisis de datos de carácter cuantitativo y cualitativo en investigaciones apoyados en el software MATLAB.
Fortalecer en los participantes las competencias para realizar análisis de datos de carácter cuantitativo en investigaciones apoyados en el software R.
Fortalecer en los participantes las competencias para realizar análisis de datos de carácter cuantitativo en investigaciones apoyados en el software SPSS.
Fortalecer en los participantes las competencias para realizar análisis de datos de carácter cuantitativo y cualitativo en investigaciones apoyados en el software Python.
Fortalecer en los participantes las competencias para realizar análisis de datos de carácter cualitativo en investigaciones apoyados en el software NVIVO.
Fortalecer en los participantes las competencias para realizar análisis de datos de carácter cualitativo en investigaciones apoyados en el software OBSERVER XT.
Fortalecer en los participantes las competencias para realizar análisis de datos de carácter cualitativo en investigaciones apoyados en el software ATLAS TI.
·Profesionales y/o investigadores interesados en aprender el uso de software para análisis y procesamiento de información de naturaleza cualitativa y cuantitativa.
·Estudiantes de pregrado que tengan interés ampliar su formación en investigación y particularmente en el manejo de herramientas tecnológicas para la investigación.
·Estudiantes de posgrado interesados en fortalecer su formación como investigador y/o nivelar o conocer nuevos software especializados para la investigación.
En las sesiones se alternarán con clases magistrales, talleres, replicas, demostraciones, ejercicios en las que se desarrolarán los aspectos técnicos, conceptuales y prácticos para el apoyo a las decisiones sobre tipos de análisis a realizar y por ende el uso de los diferentes softwares de programación, procesamiento y análisis. Las sesiones serán presenciales y se contará con un espacio de discusión y refuerzo virtual, además, se tendrá un acompañamiento y asesoría en línea con los Profesores. Para ello se dispondrá de algunas herramientas didácticas que permitan el desarrollo de las competencias de los participantes del curso a partir de prácticas pedagógicas que faciliten un parendizaje significativo. El diplomado contará con un aula virtual.
En las sesiones se alternarán con clases magistrales, talleres, replicas, demostraciones, ejercicios en las que se desarrolarán los aspectos técnicos, conceptuales y prácticos para el apoyo a las decisiones sobre tipos de análisis a realizar y por ende el uso de los diferentes softwares de programación, procesamiento y análisis. Las sesiones serán presenciales y se contará con un espacio de discusión y refuerzo virtual, además, se tendrá un acompañamiento y asesoría en línea con los Profesores. Para ello se dispondrá de algunas herramientas didácticas que permitan el desarrollo de las competencias de los participantes del curso a partir de prácticas pedagógicas que faciliten un parendizaje significativo. El diplomado contará con un aula virtual.
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Materias
- Manejo de vectores
- Software libre
- Software para investigadores
- Informática
- Informática aplicada
- Script
- Funciones
- Datos
- Análisis de información cualitativa
- NVIVO
- Python
- SPSS
Programa académico
Módulo I (18 hrs)
Matlab
- Introducción y comandos básicos
- Manejo de vectores y matrices.
- Scripts y funciones
- Manejo de datos (Importación, tratamiento, almacenamiento y graficado)
- Introducción y uso de toolboxes.
NVIVO
1.Introducción
1.1. Nociones básicas del análisis de información cualitativa
1.2. Presentación del NVIVO
1.3. Usos y principales funciones
- ¿Cómo trabajar con el NVIVO?
2.2. Nodos, casos y relaciones
2.3. Visualización de la codificación
2.4. Exploración de nodos
2.5. Consultas
2.6. Visualizando el proyecto
Módulo III (20 horas)
Phyton
- Historia, Introduccion y comandos basicos
- Librerías y conceptos en investigación
- Casos de estudio
- Aprendizaje estadístico
- Visualización de datos
- Analizando datos con Python
R
- Introducción y comandos basicos
- Manejo de matrices y vectores
- Manejo de Marcos y listas
- Importacion y graficado de datos
SPSS
- Estadística descriptiva univariada y bivariada
- Relación y asociación entre variables.
- Pruebas paramétricas
- Pruebas no paramétricas
ATLAS TI
- Historia y Fundamentación
- Herramientas básicas para el análisis de texto
- Herramientas básicas para el análisis de material audiovisual
Observer XT
- Diseño y uso de la técnica de observación
- Introducción a conceptos básicos del software
- Como trabajar en Observer Xt
3.2. Configurar
3.3. Observar
3.4. Analizar
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Diplomado en Software Especializado para Investigadores