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Curso Teórico- Práctico de Posgrado: “ARMADO Y USO DE BASE DE DATOS PARA PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN”

Docente: Dr. Javier ALTAMIRANO (FHyCS- UNJu)

Mg. Ana María CHALABE (FHyCS- UNJu)

Modalidad de dictado: VIRTUAL SINCRÓNICA- ASINCRÓNICA

Totalidad horaria: cuarenta (40) horas (teórico/práctico).

Inicio: JUEVES 4 DE JUNIO

Cronograma: jueves 4, 11, 18 y 25 de junio - horario: 16:00 hs

Destinado a:

El curso está dirigido a profesionales graduadxs con título universitario de grado de 4 años o más, de universidades públicas o privadas, nacionales o extranjeras, que requieran desarrollar competencias en gestión y análisis de datos para proyectos de investigación.

Perfil específico:
• Investigadorxs en formación: Becarios, tesistas de maestría y doctorado de las ciencias sociales y humanidades que necesiten organizar, gestionar y analizar datos para sus proyectos de investigación
• Investigadorxs formadxs: Docentes-investigadores, investigadores de carrera (CONICET u otros organismos) que busquen actualizar sus competencias en gestión de datos e incorporar herramientas de IA a sus prácticas de investigación
• Docentes universitarios: Profesionales que dirigen proyectos de investigación, equipos de investigación o que supervisan tesis y necesiten asesorar a sus tesistas en aspectos metodológicos de gestión de datos
• Profesionales de gestión institucional: Personas que desarrollan tareas de gestión de información, control de datos, evaluación de programas o administración de proyectos en instituciones académicas, gubernamentales o del tercer sector

-Cupo:

Para favorecer el adecuado desarrollo de las instancias teórico- prácticas se planificó un cupo mínimo de 15 personas y máximo de 50.

Costo del curso:

$ 70.000 ARS – Como Curso de Posgrado (Requisito título de 4 años o más).

$ 60.000 ARS para docentes, estudiantes de carreras de posgrado, egresados/as de la FHyCS, investigadores/as, y docentes UNJu.

CONOCE MÁS SOBRE EL CURSO:

Objetivo General:

Brindar a los participantes las herramientas teóricas y prácticas para el armado, gestión y uso de bases de datos en proyectos de investigación científica, incorporando tanto técnicas tradicionales como herramientas de inteligencia artificial. A través de actividades prácticas y ejemplos aplicados a contextos de investigación reales, los participantes aprenderán a diseñar estructuras de bases de datos robustas, realizar análisis exploratorios, generar visualizaciones efectivas y utilizar IA para optimizar procesos de gestión de datos.

Objetivos Específicos:

1. Comprender la importancia y el rol estratégico del uso de bases de datos en proyectos de investigación científica.

2. Identificar los diferentes tipos de bases de datos utilizados en investigación científica, sus características, ventajas y limitaciones.

3. Diseñar y estructurar bases de datos adecuadas para proyectos de investigación científica según la naturaleza y escala de los datos.

4. Construir y gestionar bases de datos eficientes utilizando herramientas disponibles y accesibles.

5. Realizar análisis exploratorios de datos utilizando técnicas y herramientas adecuadas según el tipo de variables.

6. Visualizar y comunicar los resultados del análisis de datos de manera efectiva y rigurosa.

7. Interpretar los resultados obtenidos a partir del análisis de datos en proyectos de investigación científica.

8. Aplicar herramientas de inteligencia artificial para optimizar procesos de limpieza, transformación, análisis y documentación de bases de datos.

Unidades Temáticas

Unidad I: Introducción a las bases de datos y su importancia en la investigación científica

Carga horaria: 4 horas sincrónicas + 6 horas asincrónicas = 10 horas totales

Contenidos sincrónicos:
• Definición y conceptos básicos de las bases de datos
• Importancia del uso de bases de datos en proyectos de investigación científica: integridad, trazabilidad y reproducibilidad
• Tipos de bases de datos más utilizadas en investigación científica (relacionales, tabulares, longitudinales)
• Principios de organización de datos: variables, observaciones, valores
• Buenas prácticas en la nomenclatura y estructura de datos
• Casos de estudio en ciencias sociales y humanidades

• Ejercitación con Excel: funciones y fórmulas esenciales para el manejo de datos (BUSCARV, CONTAR.SI, SI, concatenación, texto a columnas)

Actividades asincrónicas:
• Lectura de material bibliográfico sobre gestión de datos en investigación
• Análisis crítico de ejemplos de bases de datos mal estructuradas
• Ejercicios prácticos de organización y limpieza de datos en Excel
• Identificación de variables y estructura de datos para el proyecto personal

Unidad 2: Diseño y estructura de bases de datos para proyectos de investigación científica

Carga horaria: 4 horas sincrónicas + 6 horas asincrónicas = 10 horas totales

Contenidos sincrónicos:
• Diseño conceptual: identificación de entidades, atributos y relaciones
• Modelado y diagramas entidad-relación aplicados a la investigación
• Normalización de bases de datos: evitando redundancia y asegurando consistencia
• Tipos de variables y su codificación adecuada
• Diseño de diccionarios de datos y libros de códigos
• Herramientas y software para el diseño de bases de datos (Excel, herramientas en línea)
• Ejercicios prácticos de diseño y estructuración de bases de datos con Excel
• Introducción a tablas dinámicas: consultas y generación de información

Actividades asincrónicas:
• Diseño de la estructura de base de datos para el proyecto personal
• Creación del diccionario de datos y libro de códigos
• Ejercicios de normalización de bases de datos proporcionadas
• Práctica con tablas dinámicas y análisis de datos

Unidad 3: Construcción y gestión de bases de datos para proyectos de investigación científica
Carga horaria: 4 horas sincrónicas + 6 horas asincrónicas = 10 horas totales

Contenidos sincrónicos:
• Creación y configuración de bases de datos en Excel
• Generación de formularios para recolección de datos (Google Forms, Microsoft Forms) y su integración con bases de datos
• Validaciones de datos: listas desplegables, rangos, formatos
• Protección de datos y control de acceso
• Uso de tablas, filtros avanzados y formatos condicionales
• Depuración y limpieza de registros: identificación de duplicados, valores atípicos, datos faltantes
• Power Query: importación, transformación y consolidación de archivos
• Actualización y mantenimiento de bases de datos
• Ejercicios prácticos de construcción y gestión integral

Actividades asincrónicas:
• Construcción de la base de datos del proyecto personal
• Implementación de validaciones y protecciones
• Ejercicios de limpieza y transformación de datos con Power Query
• Documentación del proceso de construcción de la base de datos

Unidad 4: Análisis, visualización de datos e Inteligencia Artificial aplicada a bases de datos

Carga horaria: 4 horas sincrónicas + 6 horas asincrónicas = 10 horas totales
Contenidos:
Contenidos sincrónicos:
• Análisis exploratorio de datos: medidas de tendencia central, dispersión y distribución
• Análisis según la naturaleza de las variables: cualitativas, cuantitativas, ordinales
• Técnicas de análisis bivariado y detección de relaciones
• Visualización de datos: principios de diseño gráfico para la comunicación científica
• Tipos de gráficos según el tipo de datos y mensaje a comunicar
• Herramientas de visualización en Excel
• Interpretación y comunicación de resultados
• Introducción a la IA generativa aplicada a la gestión de datos
• Uso de ChatGPT, Claude y otras herramientas de IA para crear, administrar y analizar bases de datos
• Buenas prácticas en el uso de IA: prompts efectivos, verificación de resultados, limitaciones
• Consideraciones éticas: privacidad de datos, derechos de autor, transparencia
• Casos prácticos de aplicación de IA en proyectos de investigación

Actividades asincrónicas:
• Análisis exploratorio completo del proyecto personal
• Creación de visualizaciones efectivas de los datos
• Aplicación de herramientas de IA para optimizar la base de datos personal
• Documentación del proceso de análisis
• Preparación de informe final

METODOLOGIA

El curso combina instancias sincrónicas y asincrónicas de aprendizaje:
Encuentros sincrónicos virtuales: Clases en vivo a través de plataforma de videoconferencia, con exposiciones teóricas breves, demostraciones prácticas en tiempo real, resolución de dudas y ejercicios guiados. Se priorizará la participación activa y el aprendizaje colaborativo.
Actividades asincrónicas: Incluyen lectura de bibliografía, visualización de tutoriales, realización de ejercicios prácticos, desarrollo progresivo del proyecto personal y participación en foros de consulta. Los estudiantes contarán con retroalimentación continua por parte de los docentes.
Proyecto integrador: A lo largo del curso, cada participante desarrollará un proyecto personal aplicado a su área de investigación, que culminará en la entrega de una base de datos completa, documentada y analizada.

¿Cómo aprobar el curso?

Criterios y Formas de Evaluación del curso.

La evaluación será continua y formativa, contemplando los siguientes componentes:
1. Participación y actividades sincrónicas (10%)
Participación activa durante los encuentros virtuales, incluyendo la realización de preguntas, aportes al debate, ejercicios en clase y cumplimiento de consignas durante las sesiones sincrónicas.

2. Trabajos prácticos asincrónicos (30%)
Se asignarán diferentes trabajos prácticos a lo largo del curso (uno por unidad), donde los estudiantes deberán aplicar los conocimientos adquiridos. Estos trabajos incluirán:
• Ejercicio de organización y limpieza de datos
• Diseño de estructura y diccionario de datos
• Construcción y gestión de base de datos
• Análisis y visualización con apoyo de IA

3. Proyecto final integrador (60%)
Desarrollo de un proyecto aplicado donde los estudiantes diseñen, construyan y gestionen una base de datos relacionada con su área de investigación específica. El proyecto debe incluir:
• Estructura de base de datos diseñada y justificada
• Diccionario de datos y documentación completa
• Base de datos implementada con validaciones apropiadas
• Análisis exploratorio de los datos
• Visualizaciones efectivas
• Reporte de uso de herramientas de IA y su aporte al proyecto
• Informe final integrando todos los componentes

Requisitos de aprobación:

• Calificación mínima de 7 (siete) puntos en escala de 1 a 10
• Presentación de todos los trabajos prácticos
• Entrega y aprobación del proyecto final
• Participación en al menos el 75% de los encuentros sincrónicos
Durante todo el curso se fomentará la retroalimentación constante, tanto por parte de los docentes como de los pares, para que los estudiantes puedan mejorar continuamente sus habilidades en el manejo de bases de datos.

Instrucciones para completar la INSCRIPCIÓN:

Seguir los pasos en el orden que se enuncian:

1) Completar los datos del formulario que se despliega a continuación. Al finalizar la carga recibirá una confirmación del envío.

2) Deberá adjuntar en el formulario documentación digitalizada y legible: comunicacionposgrado@fhycs.unju.edu.ar

2 a) Requisitos:

i) DNI, imagen o foto del frente y dorso. En caso de personas extranjeras, Pasaporte imagen/foto.

ii) Título de grado (egresado/a de IES o Universidades Nacionales, con una carrera de duración mínima de 4 años), imagen/foto.

*(Si no puede adjuntar dicha documentación, le pedimos enviarla digitalizada por email a: posgradoacademica@fhycs.unju.edu.ar)

3) Una vez recibido el email de admisión, podrá abonar el Curso.

MODALIDAD DE PAGO:

TRANSFERENCIA AL ALIAS:

CLAVO.CHURRO.PUNTA

Titular de la cuenta: UNIVERSIDAD NACIONAL DE JUJUY- FACULTAD DE HUMANIDADES

Presencial: en la Secretaría Administrativa de la FHyCS (Otero 257, 1er Piso), lunes a viernes, de 8hs a 12hs / 16hs a 20hs.

4) Una vez que haya realizado el pago, le pedimos que envíe copia del comprobante al correo electrónico: posgradoadministrativa@fhycs.unju.edu.ar

Más información en: Secretaría de Posgrado, de la Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales de la UNJu, de lunes a viernes de 9 a 12hs., ubicada en Otero 262 (San Salvador de Jujuy), o en el correo electrónico: comunicacionposgrado@fhycs.unju.edu.ar