Ficha del curso

I CERTIFICADO DE EXTENSIÓN UNIVERSITARIA: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS CULTURALES EN HUMANIDADES (81532528001-1)

NIVEL:  Certificados de extensión universitaria

CAMPO DE CONOCIMIENTO:  Arte y humanidades

Descripción:
El objetivo de este curso es que los participantes aprendan metodologías para trabajar con datos históricos y culturales, desde la fabricación y recolección de datos, hasta la estructuración, limpieza y análisis.

Proponente:  HISTORIA DEL ARTE
Director:  NURIA RODRÍGUEZ ORTEGA    Teléfonos:  952132223  /  
E-mail:  NRO@UMA.ES

Nº plazas:  40
Precio:  80.00 €

Preinscripción:  80.00 €
Plazo de preinscripción:  desde   02/09/2024    hasta 04/10/2024
Fecha pago preinscripción hasta:  04/10/2024

Plazo de matrícula:  desde   17/09/2024    hasta     04/10/2024
1º plazo:  0.00 €       Fecha:  hasta 04/10/2024       
2º plazo:  0.00 €       Fecha:  hasta 04/10/2024       

Permitido el pago por tarjeta bancaria.

Permitido el pago presencial.

Fecha de inicio de curso:  07/10/2024       Fecha de fin:  15/11/2024      NO VIGENTE   
Lugar:  Campus Virtual de la UMA
Horario:   Online
Requisitos de acceso:
Sin requisitos. El criterio de selección de los alumnos en caso de superarse el número de plazas será el expediente académico del alumno interesado.

Duracion y creditos ECTS
Docencia teórico-práctica en aula:  0.00 ECTS     
Docencia On-line:  3.00 ECTS     
Prácticas externas en empresas:  0.00 ECTS     
Trabajo fin de titulo:  0.00 ECTS     
Créditos europeos totales:  3.00 ECTS     
Horas de clase presencial:  30.00      
Horas de trabajo del estudiante:  75.00     

Programa:
1. Fabricación de conocimiento.
1.1 Introducción a las preguntas de investigación. Conceptos fundamentales y
formulación.
1.2 Recolección y fabricación de datos. Técnicas cuantitativas y cualitativas.
1.3 Organización y estructuración de datos. Introducción a los modelos de
datos.
1.4 Mirada crítica al trabajo con datos. Identificación y cuestionamiento de
sesgos.

2. Tratamiento y análisis de datos.
2.1 Preparación de datos. Limpieza, normalización y vocabularios controlados.
2.2 Análisis exploratorio de datos.
2.3 Análisis estadísticos. Introducción y métodos.
2.4 La IA generativa, tu nuevo asistente. Formulación de Prompts efectivos.
2.5 Cómo visualizar y comunicar tus resultados.
2.6 Ciencia abierta y cómo contribuir a la comunidad siendo retribuidos.