Herramientas Informáticas
para la Investigación Interdisciplinaria

Contenidos

Información General
Presentación
Objetivos
Bibliografía Básica
Temario

1. INFORMACIÓN GENERAL

Tipo: Taller
Diseño: Abierto
Modalidad: Presencial
Unidad Académica: EGPP
Duración: 8 horas
Año: 2018
Fechas: 23 y 25 de JULIO
Horario: 18:00 - 22:00 horas
Tipo de Certificado: Participación
Profesor: Dr. José Manuel Magallanes, PhD (jmagallanes@pucp.edu.pe)
- Profesor del Departamento de Ciencias Sociales, Pontificia Universidad Católica del Peru.
- Senior Data Scientist del eScience Institute and Visiting Professor at Evans School of Public Policy and Governance, University of Washington.
- Fellow Catalyst, Berkeley Initiative for Transparency in Social Sciences, UC Berkeley.
- Research Associate, Center for Social Complexity, George Mason University

2. PRESENTACIÓN

El curso busca presentar las diversas herramientas disponibles que apoyen a automatizar, reproducir, compartir, auditar y preservar la investigación entre múltiples investigadores. El curso debe ser llevado por alumnos que han concluido cursos de metodología de investigación, y de preferencia, que tengan un proyecto de investigación. El curso hace mayor énfasis en el uso de programas de tratamiento estadístico de datos.

3. OBJETIVOS

Objetivo General

Participante del curso es capaz de utilizar diversas herramientas computacionales para llevar a cabo su trabajo de investigación en equipo multidisciplinario.

Objetivos específicos

Participante aprende a usar lenguajes de programación con un enfoque de replicabilidad.
Participante organiza adecuadamente sus datos, códigos, referencias bibliográficas, gráficos y texto en repositorios online.
Participante facilita la automatización y reproducibilidad de sus códigos.
Participante produce su documentación en formatos PDF o HTML.
Participante sabe como compartir su trabajo usando Github.
Participante sabe como personalizar plantillas de trabajo usando Latex.

4. Bibliografía Recomendada

Magallanes, José Manuel (2017). Introduction to Data Science for Social and Policy Research. Cambridge University Press.

Bell, Peter. Introducing GitHub: A Non-Technical Guide. 2014.

Kitzes, Justin. Practice of Reproducible Research - Case Studies and Lessons from the Data-. University Of California Press, 2017.

Oetiker, Tobias. Latex in 157 Minutes. Samurai Media Limited, 2015.

Puckett, Jason. Zotero: a Guide for Librarians, Researchers, and Educators. Association of College and Research Libraries, a Division of the American Library Association, 2017.

Toomey, Dan. Learning Jupyter. Packt Publishing, 2016.

INICIO

5. Temario

Tema	Detalles	Material de apoyo
Modelo de interacción entre herramientas computacionales y proceso de investigación	Presentación de Modelo de investigación	GUIA
	Instalación de Programas y creación de cuentas
Pre procesamiento de los datos	Limpieza	Material
	Formato
Herramientas colaborativos en línea para la investigación	Elaboración de Documentos matriz	Material
	Administración de Bibliografía
	Herramientas de almacenamiento compartible

AUSPICIO:

El desarrollo de estos contenidos ha sido posible gracias al grant del Berkeley Initiative for Transparency in the Social Sciences (BITSS) at the Center for Effective Global Action (CEGA) - the University of California, Berkeley.

RECONOCIMIENTO

El autor reconoce el apoyo que el eScience Institute de la Universidad de Washington le ha brindado desde el 2015 para desarrollar su investigación en Ciencia de Datos.

EL Dr. Magallanes agradece al Departamento de Ciencias Sociales de la Pontificia Universidad Católica del Perú, por las facilidades brindadas para llevar a cabo este trabajo.