Curso en Análisis de Datos Socioespacial con R

DESCRIPCIÓN

El Curso en Análisis Socioespacial con R es una formación integral y accesible, diseñada para capacitar a los participantes en el uso de R, una herramienta de programación de código abierto ampliamente reconocida en la ciencia de datos. El curso combina teoría y práctica para enseñar cómo analizar e interpretar datos considerando tanto su dimensión social como su distribución en el espacio.
A lo largo del programa, los participantes trabajarán con bases de datos públicas, como la Encuesta CASEN y el Censo, aprendiendo a manipular información, aplicar técnicas estadísticas descriptivas e inferenciales, y desarrollar representaciones visuales y cartografías temáticas que comuniquen de manera efectiva los resultados. Estas herramientas son fundamentales para comprender fenómenos sociales y su relación con el territorio, facilitando la identificación de patrones y relaciones clave.
Dirigido a principiantes y a quienes buscan ampliar sus habilidades, este curso se imparte en modalidad 100% online, con clases interactivas, recursos audiovisuales y ejercicios prácticos que aseguran un aprendizaje dinámico y aplicado.
Al finalizar, los egresados estarán capacitados para usar la tecnología R e integrar el análisis social y espacial en sus proyectos, aportando soluciones basadas en datos a desafíos en áreas como la investigación, la planificación urbana, la evaluación de políticas públicas y otras disciplinas donde la relación entre lo social y lo territorial sea clave para la toma de decisiones.

OBJETIVOS GENERAL

Capacitar a los alumnos en el uso de R para analizar problemáticas sociales mediante la aplicación de procedimientos estadísticos avanzados, y en la comunicación efectiva de resultados a través de visualizaciones claras y cartografías temáticas que integren la dimensión social y espacial de los datos.

OBJETIVOS ESPECIFICOS

•Desarrollar habilidades en el manejo del lenguaje de programación R para la manipulación, análisis y visualización de datos aplicados a problemáticas sociales.
•Capacitar a los participantes en el uso de herramientas estadísticas para identificar, analizar e interpretar patrones y relaciones sociales desde una perspectiva espacial.
•Fomentar la creación de visualizaciones y cartografías temáticas efectivas que integren la dimensión social y territorial de los datos, facilitando la comunicación de resultados en contextos académicos, profesionales y de políticas públicas.

A QUIEN ESTA DIRIGIDO

El curso está dirigido a profesionales y estudiantes de diversas disciplinas del ámbito social y otras áreas afines que deseen complementar y actualizar sus conocimientos en análisis estadístico y socioespacial mediante el uso del lenguaje de programación R. Está diseñado para quienes buscan desarrollar habilidades prácticas en el manejo de datos y la comunicación efectiva de resultados, integrando perspectivas sociales y territoriales en su trabajo.

REQUISITOS DE INGRESO

•Conocimientos básicos de estadística, incluyendo conceptos como medidas de tendencia central y dispersión.
•Experiencia básica en el manejo de bases de datos, como importación, organización y limpieza de datos en formatos comunes (CSV, Excel, etc.).
•Habilidades computacionales a nivel intermedio, con capacidad para instalar software y trabajar en entornos de programación.

CONTENIDOS DEL PROGRAMA (33 hrs total)

Módulo I. El ambiente R y manipulación de bases de datos (12 hrs)
•Introducción al lenguaje R, y su IDE RStudio
•El concepto de objeto: datos, vectores y data frame en R.
•Funciones en R.
•Instalación de Packages y ejecución de librerías en R.
•Importar y exportar base de datos desde y hacia distintos formatos: CSV, SAV, XLSX, TXT, DAT.
•Orden, depuración y manipulación de bases de datos: Librería Tidyverse / dplyr
•Medidas descriptivas o de Resumen en R. función summarice
•Visualización gráfica en R: librería ggplot 2.
•Herramientas de edición en R
•Probabilidad y Variables aleatorias

Módulo II. Análisis de datos: inferencial y causal (12 hrs).
•Estimación Puntual y sus propiedades.
•Teorema del Límite Central y Distribución Muestral
•Estimación por Intervalos para la media, proporción y varianza
•Test de Hipótesis para la media, proporción y varianza.
•Aplicación de las temáticas enseñadas utilizando R Studio
•Medidas de Asociación para variables cuantitativas.
•Modelo de Regresión lineal simple, múltiple y logístico.
•Bondad de ajuste.
•Análisis de clúster.
•Elaboración de reportes en R Studio: Uso de R Markdown

Módulo III. Análisis espacial de datos (9 hrs).
•Importar y visualizar archivos shapefile en R Studio: Librería SP
•Indicadores de análisis espacial. Autocorrelación espacial, índice global de Moran

METODOLOGÍA

El curso se impartirá en modalidad 100% online, combinando sesiones teóricas y prácticas para asegurar un aprendizaje integral y aplicado.

•Sesiones teóricas: Se abordarán los conceptos clave, herramientas y procedimientos necesarios para el manejo de bases de datos, el análisis estadístico y la comunicación efectiva de resultados. Estas sesiones proporcionarán los fundamentos teóricos que los participantes necesitarán para abordar problemáticas sociales desde una perspectiva socioespacial.
•Sesiones prácticas: Los participantes trabajarán de manera autónoma en la resolución de casos concretos y problemas aplicados, utilizando el lenguaje de programación R. Durante estas actividades, contarán con la supervisión y el apoyo directo del relator para garantizar una correcta aplicación de los procedimientos aprendidos.
•Material complementario: Se entregarán recursos adicionales, como guías prácticas, bases de datos y recursos audiovisuales, para apoyar el aprendizaje más allá de las horas lectivas y facilitar la consolidación de los conocimientos adquiridos.

EVALUACIÓN

Se realizará una evaluación al término del curso que dé cuenta del nivel de logro de las competencias adquiridas por los participantes. En este contexto, la nota mínima de aprobación será 4,0 en la escala de 1,0 a 7,0, con una asistencia mínima de 75%.

RELATOR

Cristián Escobedo Catalán
Geógrafo, U. de Chile. Magíster en Política Pública, U de Chile. Ph. D© en Geografía, Universidad Complutense de Madrid, España. Profesor full time en Facultad de Arquitectura y Urbanismo, Universidad de Chile. Investigador en Laboratorio tGIS, Departamento de Geografía, Universidad Complutense de Madrid, España. Especializado en movilidad, análisis espacial, estadística y econometría espacial, y Tecnología de la Información Geográfica.

Pablo Olivares Castillo
Geógrafo, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Diplomado en Gestión para la Reducción del Riesgo de Desastre, Universidad de Chile.
Geógrafo, Investigador, Coordinador de Proyectos y encargado de plataforma digital, Centro de Inteligencia Territorial.
Profesor Externo. Escuela de Diseño, Universidad Adolfo Ibáñez.
Digital Developer Senior, Entel Ocean