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.