Cursos EIM | 2020

Cursos EIM | 2020

   

 

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Sesión I. Cursos introductorios: 14, 15, 16 y 17 de julio

Introducción a la programación en R (9:30 a 13:30 horas I UY) | Gabriela Mathieu

Introducción a la programación en STATA (13:30 a 17:30 horas I UY)| Martín Lavalleja

Introducción a la programación en Python (17:30 a 21:30 horas I UY)| Gonzalo Pennino - Gustavo Vázquez

Matemáticas para las Ciencias Sociales (18:00 a 21:00 horas I UY) | Patricia Cerizola


Sesión II - Cursos metodológicos: 20, 21, 22, 23 y 24 de julio (turno matutino de 9.30 a 13.30 horas I UY)

Herramientas avanzadas para inferencia causal en estudios de caso | Cecilia Rossel

Estadística bayesiana para Ciencias Sociales | Gabriel Katz

Regresión lineal y sus aplicaciones | Carlos Díaz

Metodología de encuestas | Rosario Queirolo

Análisis de redes sociales | Paulo M Serôdio | Curso ofrecido en colaboración con Essex Summer School

Causal inference and research design | Scott Cunningham*

 

Sesión II - Cursos metodológicos: 20, 21, 22, 23 y 24 de julio (turno vespertino de 14.30 a 18.30 horas I UY)

Matching e inferencia causal | Jake Bowers

Introducción a machine learning (aprendizaje automático) | Ernesto Ocampo y Gustavo Vázquez

Conceptos, tipologías e índices | Rafael Piñeiro

Análisis espacial con sistemas de información geográfica | Diego Hernández

Series de tiempo | José Manuel Paz y Miño

Métodos para la evaluación de políticas públicas | Laura Atuesta

Herramientas avanzadas de machine learning para el análisis social y político | Inés Levin | Curso ofrecido en colaboración con Essex Summer School

Análisis de datos de panel | Emiliano Tealde

* Curso a dictarse en Inglés 

 

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