preloder
aumentar disminuir

EVENTOS

Escuela de Métodos 2020

7 enero al 25 de noviembre de 2020

según programa específico
descargar ver

La Escuela de Métodos  es el nombre con el cual se identifica la oferta educativa que ofrece el Laboratorio Nacional de Políticas Públicas.  Desde sus orígenes, la Escuela nos ha permitido cumplir uno de nuestros objetivos, incidir en la formación y difusión de metodologías para la toma de decisiones y la generación de evidencia para el diseño de políticas públicas.

Este año, y como resultado de las crecientes necesidades de formación en metodologías innovadoras, el LNPP contará con una oferta superior a las presentadas en anteriores emisiones ya que ofrecerá un aproximado de 50 cursos agrupados en 5 tracks formativos:

  1. R
  2. Python
  3. Métodos cualitativos para las ciencias sociales,
  4. Economía del comportamiento
  5. Planeación estratégica e inteligencia colectiva.

 

PROCESO DE INSCRIPCIÓN: Instrucciones

Más información:

escuelademetodos@lnpp.mx

WhatsApp 5561853815

Facebook: @LNPPMX

Twitter: @LNPP_MX

* Actualización 17 de febrero 2020. Los programas se publicarán paulatinamente (ASAP)

 

Clave curso
Especificaciones
Track formativo
Link temario 
ENERO
r_1
Introducción a R + Manejo de Datos
R https://www.lnpp.mx/evento/introduccion-a-r-y-rstudio-manejo-de-datos/
Sebastián Garrido de Sierra
Del 8 al 22 de enero (pausa); del 5 al 12 de febrero
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede:  Instituto Mora
Cursos previos recomendados: Ninguno
r_3
Introducción a las herramientas de análisis cuantitativo
R https://www.lnpp.mx/evento/introduccion-al-analisis-de-datos/
Salvador Vázquez del Mercado
Del 9 de enero al 4 de febrero
Martes y Jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: Ninguno
p_1
Introducción a Python + Manejo de Datos
Python https://www.lnpp.mx/evento/intro-a-python-manejo-de-datos/
Juan Santos
Del 9 de enero al 4 de febrero
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: Ninguno
FEBRERO
r_2
Visualización de datos en R
R https://www.lnpp.mx/evento/visualizacion-de-datos-en-r/
Sebastián Garrido de Sierra
17 de febrero al 11 de marzo
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede:  Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1
pl_1
Métodos grupales y de Inteligencia colectiva
Planeación Estratégica e Inteligencia Colectiva https://www.lnpp.mx/evento/metodos-grupales-y-de-inteligencia-colectiva/ 
Alejandra Nuñez
Del 4 al 27 de febrero
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos recomendados: ninguno
ec_3
Métodos Experimentales en las Ciencias Sociales 
Economía del comportamiento https://www.lnpp.mx/evento/metodos-experimentales-en-las-ciencias-sociales-2/
Mauricio Fernández y Cecilia Morelos
Del 4 al 27 de febrero
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos recomendados: ninguno
pl_2
Prospectiva y diseño de futuros
Planeación Estratégica e Inteligencia Colectiva https://www.lnpp.mx/evento/prospectiva-y-diseno-de-futuros/
Alejandra Nuñez
Del 5 al 28 de febrero
Miércoles y viernes
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos recomendados: ninguno
me_3
Etnografía digital
Métodos cualitativos https://www.lnpp.mx/evento/etnografia-digital/
Cristina Salazar Gallardo
Del 5 de febrero al 2 de marzo
18 a 21 hrs.
Lunes y miércoles
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: ninguno
MARZO
p_2
Visualización de datos con Python
Python https://www.lnpp.mx/evento/visualizacion-de-datos-con-python/
Juan Santos
3 al 26 de marzo
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos requeridos: p_1
me_1
Entrevistas: diseño, conducción y análisis
Métodos cualitativos https://www.lnpp.mx/evento/entrevistas-diseno-conduccion-y-analisis/
Ivania de la Cruz
3 al 26 de marzo
martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede:  Instituto Mora
Cursos previos requeridos: ninguno
r_11
Visualización de datos en Shiny
R https://www.lnpp.mx/evento/visualizacion-de-datos-en-shiny/
Jorge Juvenal Campos Ferreira
17 de marzo al 16 de abril
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos requeridos: r_1 y r_2
r_4
Estadística descriptiva y probabilidad con R
R
Sebastián Garrido de Sierra (por definir)
Del 18 de marzo al 1 de abril; 13 de abril al 20 de abril
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos requeridos: r_1 y r_2
p_3
Estadística descriptiva y probabilidad con Python
Python https://www.lnpp.mx/evento/estadistica-descriptiva-y-probabilidad-con-python/
Mitchell Valdés
Del 31 de marzo al 30 a abril
Martes y Jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: p_1 y p_2
ABRIL
r_16
Análisis de componentes principales y conglomerados
R https://www.lnpp.mx/evento/analisis-de-componentes-principales-y-conglomerados/
Itza Tlaloc Curiel Cabral
Del 13 de abril al 6 de mayo
Lunes y miércoles
(por definir)
Sede: CIDE
Cursos Previos: r_1, r_2, r_4, r_5 y r_7
me_2
Grupos focales: Fundamentos, práctica y análisis
Métodos cualitativos https://www.lnpp.mx/evento/grupos-focales-diseno-practica-y-analisis/
Mónica Jacobo e Itzel Cabrero
14 de abril al 7 de mayo
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede:  CIDE
Cursos previos recomendados: ninguno
r_5
Inferencia estadística R
Javier Márquez
22 de abril al 18 de mayo
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede:  Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1, r_2 y r_4
MAYO
p_5
Análisis de redes sociales con Python
Python  
Mitchell Valdés
11 de mayo al 3 de junio
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: p_1, p_2 y p_3
ec_1
Introducción a la economía del comportamiento
Economía del Comportamiento
Ana Laura Martínez  y César Resendiz
Del 11 de mayo al 3 de junio
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos recomendados:  ninguno
p_4
Introducción a machine learning
Python
Juan Santos
Del 12 de mayo al 4 de junio
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados:  p_1, p_2, p_3
me_2
Observación
Métodos cualitativos
Ana Razo e Itzel Cabrero
Del 14 de mayo al 9 de junio
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos recomendados: ninguno
r_14
Introducción al análisis geoespacial
R
Sebastián Garrido de Sierra y Juvenal Campos
Del 19 de mayo al 11 de junio
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1, r_2, r_4 y r_5
r_7 Modelos estadísticos R
Javier Márquez
Del 20 de mayo al 15 de junio
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: 1,2,4 y 5
r_6
Encuestas
R
Salvador Vázquez del Mercado
Del 28 de mayo al 23 de junio
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1,r_2, r_4 y r_5
JUNIO
pl_4
Gestión Estratégica
Planeación Estratégica e Inteligencia colectiva
Alejandra Núñez
Del 2 al 25 de junio
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos recomendados: ninguno
pl_3
Planeación Estratégica
Planeación Estratégica e Inteligencia colectiva
Alejandra Núñez
Del 3 al 26 de junio
Miércoles y viernes
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos recomendados: ninguno
JULIO
NINGUNO
AGOSTO
p_1
Introducción a Python + Manejo de Datos
Python
Juan Santos
Del 11 de agosto al 3 de septiembre
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: Ninguno
ec_2
Aplicaciones e implicaciones de la economía del comportamiento
Economía del Comportamiento
Del 15 de agosto al 12 de septiembre
Ana Laura Martínez y Marina Benítez
Sábados
(Por definir)
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: ninguno
r_1
Introducción a R + Manejo de Datos
R
Sebastián Garrido de Sierra
Del 17 de agosto al 9 de septiembre
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: Ninguno
r_5
Inferencia estadística
R
Javier Márquez
Del 17 de agosto al 9 de septiembre
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede:  Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1, r_2 y r_4
r_3
Introducción a las herramientas de análisis cuantitativo
R
Salvador Vázquez del Mercado
Del 18 de agosto al 10 de septiembre
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: Ninguno
SEPTIEMBRE
r_15
Análisis de redes en R
R
Julio Ríos y Amalia Pulido
Del 8 de septiembre al 1 de octubre
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede CIDE
Cursos previos recomendados: r_1,r_2, r_4 y r_5
p_2
Visualización de datos en Python
Python
Juan Santos
8 de septiembre al 1 de octubte
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: p_1
pl_1
Métodos grupales y de inteligencia colectiva
Planeación Estratégica e Inteligencia Colectiva
Alejandra Nuñez
Del 9 de septiembre al 7 de octubre
miércoles y viernes
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos recomendados: ninguno
r_2
Visualización de datos en R
R
Sebastián Garrido de Sierra
21 de septiembre al 14 de octubre
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1
r_9
Series de tiempo univariadas
R
Ricardo Massa
Del 21 de septiembre al 14 de octubre
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1, r_2, r_4, r_5 y r_7
r_6
Encuestas
R
Salvador Vázquez del Mercado
Del 22 de septiembre al 15 de octubre
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1, r_2, r_4 y r_5
r_8
Modelos bayesianos y jerárquicos
R
Javier Márquez
Del 22 de septiembre al 15 de octubre
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1, r_2, r_4, r_5 y r_7
OCTUBRE
p_3
Estadística descriptiva y probabilidad con Python
Python
Mitchell Valdés
Del 6 al 29 de octubre
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos requeridos: p_1 y p_2
me_4
Observación
Métodos cualitativos
Ana Razo e Itzel Cabrero
Del 6 al 29 de octubre
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos recomendados: ninguno
r_13
Análisis de texto en R
R
Daniel Saldivia Gonzatti
Del 19 al 22 de octubre y del 26 al 29 de octubre
Lunes a jueves (dos semanas)
(por defiinir)
Sede:  Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1, r_2, r_4 y r_5
r_10
Series de tiempo multivariadas
R
Ricardo Massa
Del 26 de octubre al 25 de noviembre
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1, r_2, r_4, r_ 5, r_7, r_9
r_4
Estadística descriptiva y probabilidad
R
Sebastián Garrido de Sierra (por definir)
27 de octubre al 19 de noviembre
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: r_1 y r_2
NOVIEMBRE
p_4
Introducción a machine learning
Python
Juan Santos
Del 3 al 26 de noviembre
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos requeridos: p_1,  p_2 y p_3
p_6
Análisis de texto con Python
Python
Mitchell Valdés
Del 3 al 26 de noviembre
Martes y jueves
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos requeridos:  p_1, p_2, p_3 y p_4
p_5
Análisis de redes sociales con Python
Python
Mitchel Valdés
Del 4 de noviembre al 2 de diciembre
Lunes y Miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos requeridos:  p_1, p_2, p_3
p_7
Integración de Python y AWS para ciencia
Python
Juan Santos
Del 4 de noviembre al 2 de diciembre
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: CIDE
Cursos previos requeridos: p_1, p_2, p_3 y p_4
r_12
Manejo de big data y datos no estructurados
R
Jorge Juvenal Campos Ferreira y Sebastián Garrido de Sierra
Del 4 de noviembre al 2 de diciembre
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos requeridos: r_1
me_3 Etnografía digital Métodos cualitativos
Cristina Salazar Gallardo
Del 4 de noviembre al 2 de diciembre
Lunes y miércoles
18 a 21 hrs.
Sede: Instituto Mora
Cursos previos recomendados: Ninguno
DICIEMBRE
NINGUNO
TOTAL AÑO
48

 

En la primera columna se encuentra una clave interna o identificador del curso posteriormente todas las especificaciones del mismo y finalmente el track al que pertenece. Tome en cuenta que en la columna Especificaciones, se señalan los “cursos previos recomendados” y éstos son señalados con la clave interna.

r = track R

p = track Python

me = track métodos cualitativos para las ciencias sociales

ec = track economía del comportamiento

pl = planeación estratégica e inteligencia colectiva

SUBIR
COMENTARIOS.png