Bibliometria con Python y R

¿Qué aprenderás en este curso?

En Bibliometría con Python y R, aprenderás a preparar, depurar y analizar bases de datos bibliográficas utilizando herramientas de programación orientadas al análisis bibliométrico.

Conocerás cómo importar bases de datos científicas, evaluar la estructura y calidad de los metadatos, detectar inconsistencias y valores faltantes, y preparar la información para su procesamiento en Python y R. También aprenderás procedimientos de normalización y deduplicación para mejorar la calidad de los registros antes de realizar cualquier análisis.

Finalmente, aprenderás a construir redes bibliométricas, analizar relaciones de coautoría, coocurrencia y citación, calcular indicadores bibliométricos y generar visualizaciones que faciliten la interpretación de los resultados.

¡Fortalece tus competencias en análisis bibliométrico y aprende a utilizar Python y R para transformar bases de datos científicas en indicadores, redes y resultados útiles para la investigación!

Metodología

• El curso se ofrece en modalidad sincrónica, permitiéndote participar en sesiones en vivo a través de Zoom.
• Los contenidos combinan fundamentos de bibliometría con procedimientos de preparación, limpieza y análisis de datos mediante Python y R.
• El curso está orientado a estudiantes, tesistas, investigadores y profesionales interesados en fortalecer sus habilidades de análisis de producción científica.

Proceso de inscripción

• Puedes solicitar información sobre el proceso de inscripción mediante nuestros canales de atención.
• También puedes comunicarte directamente por WhatsApp al +51 904 489 649.

Estado del curso

• Disponibilidad: Cupos limitados.
• Fecha de inicio: 05 de octubre.
• Fecha de finalización: 09 de octubre.
• Horario: 8:00 p. m. (hora Perú).
• Número de módulos: 3.
• Duración total: 6 horas.
• Certificación total: 23 horas.

Requisitos

• Una PC o laptop con acceso a internet.
• Conocimientos básicos de investigación científica o bibliometría son recomendables, pero no indispensables.
• Conocimientos previos de Python o R pueden ser útiles, aunque no son indispensables para iniciar el curso.
• Motivación para aprender procesamiento y análisis bibliométrico mediante herramientas computacionales.

Certificación

• Al finalizar el curso, recibirás una certificación de 23 horas.
• La certificación acredita tu participación y cumplimiento de las actividades correspondientes al curso.