Curso Ciencia Abierta Aplicada: Gestión Reproducible de Datos, Análisis y Herramientas de Inteligencia Artificial

Descripción del programa

Este curso ofrece herramientas avanzadas de Ciencia Abierta orientadas a la gestión reproducible y replicable de proyectos de análisis de datos cuantitativos. A través de una metodología teórico-práctica, los participantes aprenderán a diseñar pre-registros, planes de análisis, estructurar flujos de trabajo en R, gestionar datos sensibles bajo estándares de gobernanza y anonimización, implementar control de versiones y construir reportes dinámicos reproducibles. El programa integra, además, el uso estratégico de herramientas de inteligencia artificial como apoyo para la documentación, la optimización y la auditoría de código.

Objetivos del programa

OBJETIVO GENERAL

Al término del programa, los y las participantes serán capaces de diseñar, implementar y documentar proyectos de análisis de datos conforme a estándares de Ciencia Abierta, utilizando herramientas computacionales e integrando inteligencia artificial como apoyo estratégico en el desarrollo de flujos de trabajo transparentes, replicables y auditables.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Comprender los principios de Ciencia Abierta aplicados al diseño y la ejecución de proyectos de investigación o análisis de datos.
• Diseñar y redactar pre-registros y planes de análisis reproducibles, estructurando proyectos en R según estándares técnicos.
• Implementar estrategias de gestión, almacenamiento y gobernanza de datos, y aplicación de técnicas de anonimización y protección de datos sensibles, evaluando riesgos de reidentificación en contextos de salud y políticas públicas.
• Construir flujos de trabajo reproducibles mediante herramientas como Quarto o R Markdown, y utilizar sistemas de control de versiones (Git) y repositorios abiertos (GitHub, Zenodo).
• Integrar herramientas de inteligencia artificial como apoyo estratégico al flujo de trabajo reproducible.

Dirigido a

El curso está dirigido a analistas de datos en salud, políticas públicas, ciencias sociales y áreas afines; investigadores/as y asistentes de investigación; postdoctorados y académicos en etapas iniciales; así como a profesionales que trabajen con bases de datos cuantitativas y busquen mejorar sus flujos de trabajo bajo estándares de reproducibilidad. También está orientado a encargados de gobernanza, curación y gestión de datos en instituciones públicas o privadas.

Arancel y descuentos

• Arancel CLP $400.000.-

Contacto

La Universidad se reserva el derecho de impartir o no el programa/actividad según contingencia, fuerza mayor o viabilidad académica o económica, en función del número de inscritos. Asimismo, podrá realizar ajustes en contenidos, cronogramas o cuerpo docente para asegurar su actualización y calidad académica.