Curso en Análisis de Datos Espaciales
Este curso hace parte de la Credencial Analítica de Datos Para la Justicia y los DD.HH.: Las violaciones a los derechos humanos tienen una dimensión territorial que requiere herramientas especializadas para su análisis e interpretación.
Este curso desarrolla competencias en análisis espacial de datos para integrar información geográfica y representar patrones de vulneración mediante mapas y técnicas de estadística espacial.
De esta manera, fortalece la capacidad de generar evidencia, identificar tendencias territoriales y apoyar la investigación forense, la formulación de estrategias de protección de derechos y la lucha contra la impunidad.
Profesionales, estudiantes y académicos interesados en el análisis de violaciones a los derechos humanos desde una perspectiva territorial y espacial.
Desarrollar en los participantes las competencias necesarias para analizar, interpretar y representar espacialmente información sobre violaciones a los derechos humanos, integrando datos geográficos y herramientas de análisis espacial con el fin de identificar patrones, comprender dinámicas territoriales y construir narrativas forenses sólidas que contribuyan a la investigación, la formulación de recomendaciones y la protección efectiva de los derechos humanos en contextos judiciales y extrajudiciales.
El curso se basa en las metodologías de Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) y de Aprendizaje Basado en Modelado (ABM). En este sentido, los estudiantes desarrollarán un proyecto a lo largo del curso en el cual aplicarán las herramientas adquiridas en cada módulo. Asimismo, se suministrarán scripts de R previamente diseñados por el docente con el fin de que los estudiantes repliquen los diferentes métodos presentados en clase, para después utilizarlos en otros contextos. En otras palabras, a partir de la imitación los estudiantes realizarán ejercicios de modificación y ajustes de scripts. Las sesiones sincrónicas semanales se enfocan entorno a los contenidos prácticos del curso y a la discusión de las tareas previamente asignadas. El trabajo asincrónico contempla:
- Material audiovisual y recursos interactivos para el aprendizaje.
- Actividades prácticas utilizando conjuntos de datos reales en contextos forenses.
- Espacios de discusión y colaboración a través de foros.
- Avance gradual en la construcción del proyecto final.
Módulo 1: El espacio y la investigación forense de violaciones a los derechos humanos
- El rol del espacio en las violaciones de derechos humanos.
- Obtención de información georreferenciable sobre violaciones de derechos humanos y selección de indicadores.
- Un enfoque de datos basado en los derechos humanos y tipos de datos espaciales.
Módulo 2: Consolidación de información sobre violaciones de derechos humanos para el análisis espacial
- Cómo representamos el espacio: conceptos sobre Marco de referencia espacial (geoide, elipsoide, Datum, proyecciones de mapas y transformación de coordenadas).
- Familiarización con el entorno de Rstudio y selección adecuada del marco de referencia espacial de mis mapas, ajuste y validación de datos espaciales en un entorno unificado.
- Integración de datos geoespaciales con registros tabulares: uso de Left Join e Inner Join.
Módulo 3: Creación, análisis y diseño de mapas
- Mapas estáticos y métodos descriptivos de representación (clasificación de datos con cuantiles, desviaciones estándar, Jenks e intervalos predefinidos y generación de categorías para resaltar patrones y tendencias)
- Representación de la variación temporal en capas cartográficas, mapas animados, interactivos y aplicaciones.
- Un mapa habla por sí solo: análisis de mapas y elementos mínimos de un mapa.
Módulo 4: Análisis de patrones espaciales de las violaciones de derechos humanos
- Concepto de dependencia espacial (matrices de vecindad y medidas de autocorrelación global como Moran’s I, Getis-Ord G, y Geary’s C) y su importancia en la detección de patrones en violaciones de derechos humanos.
- Indicadores de autocorrelación espacial local (LISA), detección de clusters (Índice de Moran).
- Detección de Hotspots y Coldspots locales usando G de Gatis-Ord (puntos calientes y fríos)
José Manuel Tapias Ortega
Economista (Universidad Industrial de Santander), Magíster en Economía (Universidad de Antioquia) y candidato a Ph.D. en Economía (Universidad del Rosario). Actualmente es profesor del departamento de matemáticas de la Universidad Externado de Colombia. Cuenta con una sólida trayectoria en investigación en análisis espacial, análisis estadístico, macroeconómico y econométrico. Sus aportes académicos incluyen publicaciones sobre conflicto armado en Colombia, pobreza, desigualdad y violencia rural/urbana, en las cuales aplica técnicas de análisis espacial y métodos estadísticos para la toma de decisiones y la formulación de políticas. Ha trabajado con instituciones nacionales e internacionales (por ejemplo, CEPAL, DNP, Universidad de Antioquia, OCyT y Secretaría de Educación de Bogotá) en labores relacionadas con análisis espacial, modelamiento.
- Fecha cierre de inscripciones: 08/septiembre/2026
- Fecha inicio de clases: 08/septiembre/2026
- Valor de la Inversión: $1.430.000
Descuento del 10% Descuento exclusivo estudiantes y egresados UEC
8% Descuento grupo 3 a 4 personas
Formulario Cursos Homologables
Nota: La Universidad se reserva el derecho de suspender o postergar el inicio de clases de acuerdo con la acogida que reciba la convocatoria e incorporar modificaciones en el horario, calendario académico y cuerpo docente.
