En la primera sesión del módulo 2 seguimos conversando sobre la importancia de definir el problema a resolver. Además, abordamos el modelo de marco lógico (MML) para ayudar a esta definición, de los objetivos y sus actividades.
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Nota: esta sesión no tiene script.
La CEPAL tiene un documento muy completo en donde explica la metodología del marco lógico (MML). Te recomiendamos mucho que lo leas y profundices en ello.
Acá puedes revisar la tesis a la que se hace referencia en la charla y que se pone como ejemplo.
Complementariamente a los documentos anteriores, te dejamos un par que nos parecen interesantes:
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Estrategia de Gestión Integrada de Prevención y Control de Dengue para Chile (OPS)
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Manual de planificación, seguimiento y evaluación de los resultados de desarrollo (PNUD)
En esta sesión estuvimos revisando la importancia de transformar datos y cómo usar la librería dplyr (del megapaquete Tidyverse) para ello.
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Nota: El dataset usado es este
Para complementar lo visto en la sesión, te recomendamos mucho que leas lo siguiente:
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Programación en R (uso de librería
dplyr)
Para el taller 2:
Charla realizada en la conferencia latinoamericana LatinR 2021.
Puedes ver todo el contenido de la conferencia en su repositorio de GitHub.
En esta sesión estuvimos revisando la librería `tidyr`, que es parte del megapaquete Tidyverse. Esta librería nos permite manipular y ajustar los datos a formatos que nos facilitan su revisión y posterior análisis.
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Nota: La funciones gather y spread tienen otras homólogas en tidyr que se llaman pivot_longer y pivot_wider que es bueno que conozcas también. Puedes ver la documentación de ellas acá y acá.
En esta sesión estuvimos revisando el análisis exploratorio de datos o EDA por sus siglas en ingles (Exploratory Data Analysis), que es una de las etapas más relevantes al inicio de los proyectos de datos para comprender de qué van éstos y empezar a "hacerle" preguntas a los datos. Más adelante profundizaremos en ello.
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Para complementar lo visto en la sesión, te recomiendamos mucho que leas el Capítulo 7 del libro R para Ciencia de Datos. Te darás cuenta de que varios de los scripts revisados están allí.
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Libro Análisis secundario de datos en salud del MIT. Es un libro muy interesante y de fácil lectura.
🟨 Revisa la carpeta Docs, en la cual se irán dejando documentos, papers y presentaciones complementarias interesantes para este módulo. Revísalo con frecuencia.
En esta charla está invitada Valentina Fernández. Ella es nutricionista y nos habla sobre su experiencia de usar programación para resolver un problema en su unidad en el hospital donde trabaja y que era evitar muchas acciones manuales y muchas horas de trabajo para generar algunos informes, por lo cual diseñó un script que le permite automatizar esas tareas de limpieza y recolección de datos.
En esta charla, Alejandra Moreno (Enfermera y parte del SAMU Servicio de salud Quillota y Valparaiso. Chile) nos contará sobre un proyecto público que facilitó la coordinación entre la red asistencial de urgencia prehospitalaria y la atención primaria de salud usando la tecnología como habilitante. Pero, principalmente, comprendiendo bien la problemática y cómo solucionarla.
El Bootcamp no entrega certificado de finalización. Sin embargo, si llegaste hasta acá y realizaste los módulos 1 y 2 siguiendo todos los consejos y practicaste mucho, estás absolútamente capacitada/o para realizar el curso de IBM Cognitive Class sin mayores problemas.
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