Diplomado en Software Especializado para Investigadores

Bogotá - presencial

15 horas

Inscripciones abiertas

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.

Python, es un lenguaje de programación y ambiente de software de alto nivel, interpretado, multiparadigma, multiplataforma y de código abierto, que permite a los usuarios usar diferentes estilos de programación para crear programas simples y complejos con resultados rápidos y con código cercano al lenguaje natural. Python admite módulos y paquetes, lo que fomenta la modularidad del programa y la reutilización del código. Algunos sistemas populares y aplicaciones que usan Python son Google Search, Google App Engine, Youtube, entre otros.

R, es un ambiente de software libre que permite manipular datos, implementar análisis estadísticos y graficar. En este ambiente de programación se pueden implementar condicionales, ciclos y demás herramientas para la creación de funciones que permitan manejar datos, especialmente matrices, de forma efectiva. Adicionalmente, al ser libre, R tiene un rápido crecimiento en la comunidad científica y es nutrido continuamente por toda una comunidad de desarrollo.

Matlab, es un sistema de computo numérico que combina un entorno de escritorio para el análisis iterativo y los procesos de diseño con un lenguaje propio basado en matrices (MATrix LABoratory) puesto que es la forma más natural del mundo para expresar matemáticas computacionales. Matlab puede realizar desde análisis de datos hasta desarrollar algoritmos y crear modelos. Al ser un lenguaje con su propio entorno y gráficos incorporados, Matlab facilita la visualización y el conocimiento de los datos. Las herramientas y capacidades de MATLAB están todas rigurosamente probadas y diseñadas para trabajar juntas. MATLAB puede ejecutar sus análisis en grandes conjuntos de datos, escalar procesos a clusters y nubes computacionales. El código MATLAB se puede integrar con otros lenguajes de programación, lo que le permite implementar algoritmos y aplicaciones dentro de los sistemas web, empresariales y de producción. Millones de ingenieros y científicos de todo el mundo utilizan MATLAB para analizar y diseñar los sistemas y productos que están transformando nuestro mundo.

SPSS, Es un programa líder a nivel mundial de análisis estadístico, ampliamente usado en las ciencias sociales y aplicadas que cuenta con capacidad de manejar grandes bases de datos con múltiples registros y variables además de presentar una interfaz sencilla para la realización de la mayoría de análisis. Provee modelos predictivos y analítica avanzada para ayudar a resolver problemas en las organizaciones e investigaciones como lo son el entendimiento de los datos, análisis de tendencias, planeación y predicción, validación de hipótesis y obtener conclusiones acertadas.

Observer XT, es un software especializado en el procesamiento y análisis del comportamiento a partir de registros observacionales. Fue desarrollado en 1989 por la casa matriz Holandesa Noldus, desde entonces y gracias a su constante actualización, diferentes campos disciplinares como la psicología, psiquiatría, medicina, etología, economía y biología han apoyado sus investigaciones, con el software, en contextos clínicos, etológicos, deportivos, terapéuticos, estudios de mercado, entre otros. Con cerca de doce mil publicaciones Observer XT proporciona la realización de esquemas de codificación, la entrada de datos externos (Electrofisiologicos, vídeo, audio), manejo de datos, el análisis estadístico, análisis de fiabilidad inter-observador, recolección, procesamiento y análisis de información.

NVIVO, es un software diseñado para ayudar a los investigadores a organizar, analizar y encontrar tendencias en datos no estructurados o de carácter cualitativo, tales como entrevistas, encuestas, relatos temáticos, grupos focales, artículos de prensa, contenido de redes sociales, entre otros. Lo cual permite, como herramienta al servicio de la investigación, construir análisis a partir de las relaciones que se pueden establecer entre información de diferente clase (texto, video, audio, imágenes, bases de datos, etc.). En ese sentido, el software NVivo le ofrece al investigador un recurso para organizar y optimizar el acceso y visualización de la información, logrando así un trabajo más eficiente respecto a la identificación de tendencias o perspectivas en los datos. Adicionalmente, el software cuenta con diferentes opciones de trabajo que permiten realizar preguntas sobre la información de manera intuitiva y eficiente, haciendo del NVivo un poderoso recurso, fácil de trabajar, para los investigadores actuales.

Atlas Ti, Se trata de un programa que permite implementar distintos enfoques analíticos como el biográfico, el histórico, la teoría fundamentada, el análisis de discurso y otras vertientes del análisis lingüístico. El programa ofrece la posibilidad de trabajar con diferentes tipos de datos como los textos escritos y el material audiovisual sin transcripción previa; y permite construir redes semánticas y árboles jerárquicos de categorías, de gran importancia para la organización de la información y la producción conceptual.

En síntesis, este diplomado busca brindar un espacio de aprendizaje significativo en el que los participantes adquieran los conocimientos y el entrenamiento de estas distintas herramientas tecnológicas, sus posibilidades para procesamiento y análisis logrando avanzar en el desarrollo de competencias específicas que posesionaran  al investigagador en la vanguardia del uso de  lenguajes informáticos.

JUSTIFICACIÓN

Actualmente, la actividad investigativa ha puesto a los investigadores grandes retos en cuanto al procesamiento y análisis de la información, ya que se obtienen grandes conjuntos de datos y además, las metodologías mixtas plantean la necesidad de triangular datos de los fenómenos que se estudian. Estos datos requieren un adecuado tratamiento técnico y eficiente para convertirlos en generadores de información valiosa y pertinente para la investigación y sus hallazgos finales. Es por esto que el manejo adecuado de las herramientas técnicas se vuelve una necesidad imperante para los investigadores, lo que le exigen tener el dominio de softwares potentes y validados con el fin de obtener la información necesaria de los datos de diferentes fuentes. Consecuentemente, para el reto del procesamiento y análisis de información, el Diplomado en Software Especializado para Investigadores busca que los participantes tengan las competencias necesarias para el análisis y procesamiento de datos, así como el manejo de software especializado con el fin de robustecer las investigaciones de cualquier índole.

OBJETIVO GENERAL

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.

 

CONTENIDOS

Módulo I (18 hrs) 

Matlab

  1. Introducción y comandos básicos
  2. Manejo de vectores y matrices.
  3. Scripts y funciones
  4. Manejo de datos (Importación, tratamiento, almacenamiento y graficado)
  5. Introducción y uso de toolboxes.

 

Módulo II (14 hrs)

NVIVO

1.Introducción

1.1. Nociones básicas del análisis de información cualitativa

1.2. Presentación del NVIVO

1.3. Usos y principales funciones

  1. ¿Cómo trabajar con el NVIVO?

2.1. Primeros pasos

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

  1. Historia, Introduccion y comandos basicos
  2. Librerías y conceptos en investigación
  3. Casos de estudio
  4. Aprendizaje estadístico
  5. Visualización de datos
  6. Analizando datos con Python

Módulo IV (20 hrs)

R

  1. Introducción y comandos basicos
  2. Manejo de matrices y vectores
  3. Manejo de Marcos y listas
  4. Importacion y graficado de datos

Módulo V (18 hrs)

SPSS

  1. Estadística descriptiva univariada y bivariada
  2. Relación y asociación entre variables.
  3. Pruebas paramétricas
  4. Pruebas no paramétricas

Módulo VI (12 hrs)

ATLAS TI

  1. Historia y Fundamentación
  2. Herramientas básicas para el análisis de texto
  3. Herramientas básicas para el análisis de material audiovisual

Módulo VI (18 hrs)

Observer XT

  1. Diseño y uso de la técnica de observación

1.1. Formulación de categorías de observación

  1. Introducción a conceptos básicos del software
  2. Como trabajar en Observer Xt

3.1. Crear un proyecto

3.2. Configurar

3.3. Observar

3.4. Analizar

METODOLOGÍA

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. 

INVERSIÓN
Concepto Descuento Valor
Valor matrícula: $2.326.000
Investigadores Externadistas 25% $1.744.500
Estudiantes de pregrado y posgrado Externadistas 25% $1.744.500
Investigadores de otras instituciones 10% $2.093.400
Estudiantes de pregrado y posgrado de otras instituciones 10% $2.093.400
Grupos institucionales (mínimo cinco matrículas) 15% $1.977.100

 

A QUIÉNES VA DIRIGIDO

  • 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 postgrado interesados en fortalecer su formación como investigador y/o nivelar o conocer nuevos software especializados para la investigación.

 

EQUIPO DOCENTE

NICOLÁS FLÓREZ TORRES

Ingeniero Electrónico, Ingeniero de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes. Opción en Ingeniería Biomédica. Magister en Ingeniería Biomédica en la misma universidad. Docente investigador del Laboratorio Interdisciplinar de Ciencias y Procesos Humanos (LINCIPH) Facultad de Ciencias Sociales y Humanas de la Universidad Externado de Colombia. (Coordinador diplomado).

SANDRA CAROLINA VALENCIA LARA

Psicóloga de la Universidad Ncional de Colombia. Magister en Psicología con énfasis en salud de la misma universidad. Docente Investigador del Laboratorio Interdiciplinar de Ciencias y Procesos Humanos (LINCIPH). Facultad de Ciencias Sociales y Humanas de la Universidad Externado de Colombia.

CRISTINA ACEVEDO TRIANA

Ingeniera Biomédica de la Universidad de los Andes. Asistente del Laboratorio Interdisciplinar de Ciencias y Procesos Humanos (LINCIPH). Facultad de Ciencias Sociales y Humanas, Universidad Externado de Colombia.

FELIPE TORRES

Psicólogo de la Universidad Externado de Colombia. Asistente del Laboratorio Interdisciplinar de Ciencias y Procesos Humanos (LINCIPH). Facultad de Ciencias Sociales y Humanas, Universidad Externado de Colombia.

FABIÁN VARELA

Historiador de la Universidad Externado de Colombia. Estudiante de Maestría en Estudios Políticos de la Universidad Nacional de Colombia. Docente del Laboratorio Interdisciplinar de Ciencias y Procesos Humanos (LINCIPH). Facultad de Ciencias Sociales y Humanas, Universidad Externado de Colombia.

JUAN CARLOS CAICEDO

Médico de la Universidad Nacional de Colombia, Doctor en Ciencias Biomédicas de la misma universidad. Docente Investigador del Laboratorio Interdiciplinar de Ciencias y Procesos Humanos (LINCIPH), Investigador en la Línea de Cerebro Social, Ecología y Convivencia del Área de Salud, Conocimiento Médico y Sociedad del CIDS, Facultad de Ciencias Sociales y Humanas, Universidad Externado de Colombia.