Este taller introductorio está dirigido a estudiantes de la Facultad de Ciencias Sociales de la PUCP y tiene como objetivo capacitar en el manejo del lenguaje de programación Python de manera amigable y relevante para el análisis en ciencias sociales. Se abordará el análisis estadístico descriptivo, el manejo de bases de datos, la visualización de datos y la aplicación de inteligencia artificial en el análisis cualitativo. Trabajaremos con bases de datos como la ENAHO, ENDES y Latinobarómetro.
Los códigos de Python se escribirán y ejecutarán en Google Colab, pero también se mostrará su uso en Jupyter Notebook.
📅 Horario: Lunes 10 de marzo - Viernes 14 de marzo (3:00 pm - 5:00 pm). Enlace a clases: https://pucp.zoom.us/j/95463408911
👨🏫 Encargado: Michael Encalada (m.encaladac@pucp.edu.pe)
- 📌 Introducción a Python y familiarización con Google Colab
- 📌 Objetos y funciones en Python
- 📌 Tipos de datos y estructura de datos Python
- 📌 Exploración inicial con librería Pandas
- 📌 Estadísticas descriptivas (media, mediana, desviación estándar)
- 📌 Creación de tablas de frecuencia y análisis de distribución de datos
- 📌 Introducción a la inferencia básica
- 📌 Introducción a librería Matplotlib y Seaborn
- 📌 Gráficos de barras, histogramas, gráficos de líneas y dispersión
- 📌 Personalización de gráficos: títulos, etiquetas y leyendas
- 📌 Interpretación de gráficos en análisis social
- 📌 Introducción a Folium y Geopandas
- 📌 Creación de mapas interactivos y estáticos
- 📌 Caso práctico: visualización de datos de encuestas nacionales
- 📌 Fundamentos de IA y modelos de lenguaje GPT
- 📌 Análisis cualitativo de textos con GPT
- 📌 Generación de resúmenes y análisis temático de documentos
- 📌 Caso práctico: uso de GPT en investigaciones en Ciencias Sociales
Enlace a drive: https://drive.google.com/drive/folders/1P49NUYw3mWhuX57O-ArHmKQIMcfrpeMq?usp=sharing
| Sesión | Temas | Enlace |
|---|---|---|
| 1 | Introducción a Python | https://colab.research.google.com/drive/1BFBB6z7DGdlEi9SkN2H01WzYQTd7vA-c?usp=sharing |
| 2 | Análisis estadístico descriptivo en Python | https://colab.research.google.com/drive/16YMLIf04M3r_bI86sdXAIWfsJcNsJ-G2?usp=sharing |
| 3 | Creación de gráficos y visualización de datos | https://drive.google.com/file/d/1J6oMmJDozydRekzTtCwkV4X7o999T9zD/view?usp=sharing |
| 4 | Creación de gráficos y visualización de datos II | https://colab.research.google.com/drive/1-s_mNj8AV8n9HOU68DyCSmjM6UCyCKaU?usp=sharing |
| 5 | Introducción a la inteligencia artificial con GPT | https://drive.google.com/file/d/1QgZGdIw4lssGyYLK5i4yU4wYxuxbjGvg/view?usp=sharing |
Se realiza en grupos de 5 personas. Aquí pueden encontrar sus grupos: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Phk01Nv3kMvSfWt_Yvyzq2B2KrLuojsz-nn7GgWp5UE/edit?gid=0#gid=0
La asistencia se toma de manera diaria, pueden ver su asistencia aquí: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1LUgLCfGyiS5mUdCIS56IOo7go-_Ne8G5rB39eZInLIE/edit?gid=547590861#gid=547590861
| Actividad de aprendizaje | Porcentaje |
|---|---|
| Lista de ejercicios (I y II) | 30% (15% c/u) |
| Tarea Final | 50% |
| Asistencia | 20% |
- 📌 Grabaciones disponibles al finalizar cada sesión en la siguiente lista de reproducción: https://www.youtube.com/playlist?list=PLqq4bX-XIg35T9fx-Cw_jncNgm9bKabbn
🚀 ¡Te esperamos en el curso para explorar juntos el poder de Python en las Ciencias Sociales! 🔥