La Escuela se compone de dos semanas con cursos introductorios y metodológicos. Entre los introductorios ofrece cursos de  programación en R, STATA y Python, así como apoyo en Matemáticas. Los cursos introductorios tienen una carga horaria de 16 h de clase. Los cursos metodológicos tienen una carga horaria de 20 h de clase y abarcan diversos tipos de métodos de investigación cuantitativos y cualitativos, diseños de investigación, así como técnicas para la recolección de datos y medición. Los cursos normalmente combinan clases teóricas y sesiones de laboratorio.

La Escuela de Invierno ofrece una oportunidad única para entrar en contacto con un atractivo cuerpo de instructores así como científicos sociales y profesionales de diversas áreas y variados países de origen.

Normalmente los cursos son dictados en español. En los casos donde se dicten cursos en Inglés se hace referencia explícita.

El número de participantes por curso está limitado. Recomendamos realizar postulaciones en forma temprana. Es posible asistir a un curso por la mañana y un curso por la tarde en cada semana. De todos modos, los postulantes deben prestar especial atención a las tareas y ejercicios requeridos fuera del horario de clase. También es importante prestar atención a los “requisitos del curso” antes de postular, los cuales están claramente expresados en las descripciones de cada uno de los cursos.

Los estudiantes pueden refrescar sus conocimientos matemáticos en un curso intensivo, “Matemáticas para las Ciencias Sociales”, el cual se ofrece en forma gratuita a todos los participantes de la Escuela de Invierno. No es posible asistir al curso de matemáticas sin la participación en al menos otro curso de la Escuela.

Importante (para reválidas de créditos): Aquellos estudiantes que tengan interés en obtener un diploma de aprobación de los cursos deberán tomar un examen externo que será evaluado por los respectivos profesores luego de terminada la Escuela de Invierno. Para solicitar esta opción los estudiantes se deberán comunicar previamente con la Escuela (eim@ucu.edu.uy) previo al comienzo de la misma.

Equipo de instructores 2023 

Juan Bogliaccini
Ph.D. en Ciencia Política, Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill, Estados Unidos.
Profesor asociado, Departamento de Ciencias Sociales, UCU.

Jake Bowers
Ph.D. en Ciencia Política, Universidad de California, Berkeley. Profesor Asociado en los departamentos de Ciencia Política y Estadística de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Estados Unidos

Carlos Díaz
Ph.D. en Economía, Maxwell School of Syracuse University (Estados Unidos). 
Profesor del Departamento de Ciencias Sociales, UCU.

Nick Doudchenko
Doctor en Economía, Stanford GSB (EE.UU.)
Ingeniero de software en Google Resarcher, Nueva York

Natalia Garbiras Díaz
Cantidada a doctora en el Departamento de Ciencias Políticas de la Universidad de California, Berkeley. Magíster en Ciencia Política por la Universidad de California, Bekerley.
Investigadora asociada en el Center on the Politics of Development de la misma Universidad.

Jeff Gill
Distinguished Professor, Department of Government, Department of Mathematics & Statistics. Founding Director, Center for Data Science. Member, Center for Neuroscience and Behavior. American University. Editor de Political Analysis. PhD en Ciencia Política, American University; Post-Doc, Harvard University.

Ornella Novino
Analista de Datos en SMART Unit UCU. Especialista en lenguajes SQL, Markdown, Python, RMarkdown, R, Batch. Licenciada en Ciencia Política, UCU.

Martín Opertti
Analista Programador en Verasight, Profesor en UCU y UdelaR. Licenciado en Sociología, UCU. 

Rafael Piñeiro
Doctor en Ciencia Política, Pontificia Universidad Católica de Chile Profesor asociado, Departamento de Ciencias Sociales, UCU.

Cecilia Rossel
Doctora en Ciencia Política, Instituto Universitario Ortega y Gasset – Universidad Complutense de Madrid, España. 
Profesora Asistente, Departamento de Ciencias Sociales, UCU.