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El objetivo de este taller fue enseñar a las y los participantes de manera introductoria el lenguaje de programación R para el análisis de datos. R es un lenguaje de programación de código abierto y gratuito que cuenta con una amplia variedad de librerías y paquetes que permiten el análisis estadístico, la visualización, la manipulación, el modelado estadístico y el análisis de datos de alta dimensionalidad.

Este taller brindó los fundamentos del muestreo estadístico, permitiendo a las y los asistentes evaluar la calidad de las estimaciones poblacionales derivadas de encuestas. Se inició con una introducción al diseño de muestras complejas, luego se enfocó en validar los estimadores poblacionales y terminó con la implementación de modelos estadísticos.

En este taller se enseñaron los conceptos básicos del análisis de redes utilizando el software Gephi. Al finalizar el curso, las y los participantes fueron capaces de cargar datos de grafos, obtener sus propiedades e interpretarlas para reconocer nodos importantes, explorar comunidades y mostrar una representación visual clara de la red.

Este taller fue diseñado para enseñar a analizar información estadística y patrones geográficos a partir del análisis de datos cartográficos. Al finalizar, las y los asistentes aprendieron los elementos básicos y el uso del software libre de cartografía QGIS.

El taller brindó los conocimientos necesarios para utilizar el sitio web del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), con el fin de acceder a información estadística y geografía precisa en México. Se enseñó la estructura del sitio y cómo explorar su contenido de manera fácil.

Este taller ofreció las pautas para realizar investigaciones eficaces utilizando la información estadística y geográfica del INEGI. Se cubrieron temas como la delimitación de actividades, uso de clasificadores, identificación y comprensión de fuentes y metodologías, así como el procesamiento, análisis e interpretación de datos. Las y los participantes aprendieron a acceder y aplicar las principales fuentes de información del INEGI en sus propios proyectos de investigación.

El curso se centró en la aplicación de técnicas de Aprendizaje Automático para clasificar zonas urbanas utilizando imágenes satelitales Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea. Incorporó datos del censo de población 2020 de México para etiquetado y enseñó cómo crear características para la clasificación automática. Al finalizar, las y los asistentes adquirieron habilidades para identificar zonas urbanas en imágenes satelitales, lo cual es útil para la planificación urbana y otros estudios relacionados.

Este taller abordó el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para analizar y clasificar opiniones en reseñas de películas. Las y los participantes aprendieron técnicas esenciales de procesamiento de texto, como tokenización y representación vectorial, y cómo entrenar modelos para la clasificación de opiniones. Al concluir, desarrollaron habilidades necesarias para aplicar NLP en la clasificación de documentos en diversas aplicaciones, desde análisis de sentimientos hasta generación de resúmenes.

En este taller, de la mano del experto de Intel, las y los asistentes aprendieron la base del armado de computadoras de alto rendimiento y de propósito general. El taller se enfocó en distintos aspectos de hardware y software: la placa base, el procesador, la memoria RAM, tarjetas gráficas y sistemas de almacenamiento, así como el sistema operativo, medidas objetivas de rendimiento y temas afines.

Para lograr que los resultados científicos sean reproducibles, es necesario que las y los investigadores dominen un conjunto de conceptos e instrumentos para el tratamiento de sus datos de investigación. Durante el taller se trabajaron conceptos de confiabilidad, fiabilidad, autenticidad y exactitud, así como las buenas prácticas asociadas a estos.