Inteligencia Artificial y Análisis de Datos No-Code para Ciencias Sociales
Herramientas prácticas para investigar, analizar y comunicar con IA sin necesidad de programar
Description
La Inteligencia Artificial (IA) ha trascendido su nicho originario para consolidarse como una herramienta transversal indispensable en prácticamente todas las facetas de la sociedad contemporánea. En el ámbito de las Ciencias Sociales, la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y utilizar modelos predictivos es crítica. Sin embargo, la barrera de entrada de la programación (Python/R) a menudo excluye a profesionales brillantes del análisis avanzado.
Esta microcredencial nace para democratizar el acceso a la IA, entendiendo por esta no solo los modelos generativos, sino también el Machine Learning (ML) y el Deep Learning (DL). Su filosofía se basa en el movimiento No-Code/Low-Code: permitir que profesionales de la sociología, la ciencia política y la comunicación diseñen y ejecuten flujos de trabajo analíticos utilizando entornos visuales (Orange Data Mining). Además, se integra la competencia de trabajar con código junto a IAs, capacitando a profesionales para orquestar procesos y automatizaciones mediante la colaboración con modelos generativos.
El curso aborda no solo la capacitación técnica instrumental, sino también la soberanía tecnológica: enseñando a desplegar modelos locales (on-premise) para garantizar la privacidad de los datos de investigación y fomentando una visión crítica sobre la gobernanza y la ética algorítmica.
Objectives
Al finalizar la microcredencial, el alumnado será capaz de:
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Entender y Aplicar ML: Comprender la lógica de los algoritmos de Machine Learning y entrenar modelos predictivos y de clustering mediante flujos de trabajo visuales.
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Analizar Texto (NLP): Extraer insights de fuentes documentales masivas sin programación.
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Dominar la IA Generativa: Utilizar estratégicamente modelos comerciales (ChatGPT, Gemini) y desplegar modelos Open Source (Llama, Mistral) en local para entornos seguros.
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Auditar y Gobernar: Evaluar las implicaciones éticas, los sesgos y la infraestructura material que sostiene la IA.
Learning outcomes and type of achievement
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Entender y Aplicar ML: Comprender la lógica de los algoritmos de Machine Learning y entrenar modelos predictivos y de clustering mediante flujos de trabajo visuales.
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Analizar Texto (NLP): Extraer insights de fuentes documentales masivas sin programación.
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Dominar la IA Generativa: Utilizar estratégicamente modelos comerciales (ChatGPT, Gemini) y desplegar modelos Open Source (Llama, Mistral) en local para entornos seguros.
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Auditar y Gobernar: Evaluar las implicaciones éticas, los sesgos y la infraestructura material que sostiene la IA.
Access prerequisites and admission criteria
Profesionales y graduados en Ciencias Sociales y de la Comunicación: Sociología, Ciencia Política, Periodismo, Comunicación Audiovisual, Antropología, Relaciones Internacionales y otros campos afines que deseen incorporar la IA en sus metodologías de investigación o práctica profesional sin requerir conocimientos previos de programación.
Edad requerida: entre 25 y 64 años (durante el periodo de la actividad).
Level of learning experience according to EQF European Qualifications Framework
Nivel 2: Graduados en Ciencias Sociales y de la Comunicación: Sociología, Ciencia Política, Periodismo, Comunicación Audiovisual, Antropología, Relaciones Internacionales y otros campos afine
ESCO, European Skills, Competences, Qualifications and Occupations competency frameworks
Principios de la inteligencia artificial. Las teorías de la inteligencia artificial, principios aplicados, arquitecturas y sistemas, tales como agentes inteligentes, sistemas multiagentes, sistemas expertos, sistemas basados en normas, redes neuronales, ontologías y teorías cognitivas.
Utilizar aprendizaje automático. Utilizar técnicas y algoritmos capaces de extraer maestros a partir de datos, aprender de ellos y hacer predicciones que se utilizarán para optimizar programas, adaptar aplicaciones, reconocer patrones, filtrar, en motores de búsqueda y visión informática.
Procesamiento del lenguaje natural. Las tecnologías que permiten a los dispositivos de las TIC comprender a los usuarios e interactuar con ellos a través del lenguaje humano.
Cumplimiento de la gobernanza en materia de informacióN. Las políticas relativas a los procesos y procedimientos de uso de la información, el equilibrio entre la disponibilidad de la información y la seguridad de la información, así como los derechos de propiedad intelectual (DPI) y la protección de los datos personales.
Evaluation tests
- Practical evaluations: 1. Projects
Other evaluation tests
Evaluación continua basada en retosActivity directed to
- Teachers
- Professionals
Organised by
In collaboration with
Directors
Asier Amezaga Etxebarria
Euskal Herriko Unibertsitatea
Doctor en Sociología (2016) y Profesor Adjunto en el Departamento de Sociología y Trabajo Social de la Euskal Herriko Unibertsitatea (EHU). Siguiendo la estela de los estudios en ciencia, tecnología y sociedad y, en especial, de los nuevos materialismos, se ha interesado por los procesos de mediación de diferentes dominios, desde literatura y gastronomía, e infraestructuras culturales y tecnológicas. Para responder al carácter sociomaterial y emergente de los fenómenos que estudia, está explorando prácticas sociológicas de carácter performativo, investigando a través del diseño y la intervención. Desde esta sensibilidad teórica y metodológica, actualmente es responsable del proyecto de colaboración HarilkAI, orientado a prototipar una plataforma de inteligencia artificial en las ciencias sociales y de la comunicación. Miembro del grupo de investigación INNOkLab.
Jordi Morales ---
Eudan
Jordi Morales-i-Gras has a doctorate in Sociology from the University of the Basque Country (UPV/EHU). His area of specialization is Computational Social Science, with a strong emphasis on Social Network Analysis and Artificial Intelligence. He is a professor of Advanced Information Systems at the Chamber of Bilbao Business School, collaborates as a teacher in the Master's Degree in Models and Areas of Social Research at the UPV/EHU, in the Master's Degree in Social Media at the UOC and in the Postgraduate Course in Business Analytics. Data from the Col·legi de Professionals de la Ciència Politica i Sociología de Catalunya. He is also the founder and CEO of Eudan, a consulting company specializing in the sociological analysis of Big Data.
Speakers
Asier Amezaga Etxebarria
Euskal Herriko Unibertsitatea
Doctor en Sociología (2016) y Profesor Adjunto en el Departamento de Sociología y Trabajo Social de la Euskal Herriko Unibertsitatea (EHU). Siguiendo la estela de los estudios en ciencia, tecnología y sociedad y, en especial, de los nuevos materialismos, se ha interesado por los procesos de mediación de diferentes dominios, desde literatura y gastronomía, e infraestructuras culturales y tecnológicas. Para responder al carácter sociomaterial y emergente de los fenómenos que estudia, está explorando prácticas sociológicas de carácter performativo, investigando a través del diseño y la intervención. Desde esta sensibilidad teórica y metodológica, actualmente es responsable del proyecto de colaboración HarilkAI, orientado a prototipar una plataforma de inteligencia artificial en las ciencias sociales y de la comunicación. Miembro del grupo de investigación INNOkLab.
Jordi Morales ---
Eudan
Jordi Morales-i-Gras has a doctorate in Sociology from the University of the Basque Country (UPV/EHU). His area of specialization is Computational Social Science, with a strong emphasis on Social Network Analysis and Artificial Intelligence. He is a professor of Advanced Information Systems at the Chamber of Bilbao Business School, collaborates as a teacher in the Master's Degree in Models and Areas of Social Research at the UPV/EHU, in the Master's Degree in Social Media at the UOC and in the Postgraduate Course in Business Analytics. Data from the Col·legi de Professionals de la Ciència Politica i Sociología de Catalunya. He is also the founder and CEO of Eudan, a consulting company specializing in the sociological analysis of Big Data.
Amaia Perez de Arriluzea Madariaga
Kutxabank
Registration fees
If the microcredential has already started there will be no refund of the enrolment fee.
| Registration | Until 04-05-2026 |
|---|---|
| 96,91 EUR |
| Insurance | Until 04-05-2026 |
|---|---|
| 4,00 EUR |
Venue
Online
Online
Sustainable development goals
Agenda 2030 is the new international development agenda approved in September 2015 by the United Nations. This agenda aims to be an instrument to favour sustainable human development all over the planet, and its main pillars are the eradication of poverty, a reduction in equality and vulnerability and fostering sustainability. It is a unique opportunity to transform the world up to 2030 and guarantee human rights for all.
9 - Industry, innovation and infrastructure
Build resilient infrastructures, promote inclusive and sustainable industrialisation and foster innovation. Key issues: reliable, sustainable, resilient and quality infrastructures, inclusive and sustainable industrialisation, modernisation, clean and environmentally rational industrial technologies and processes, scientific research and improvement of technological capabilities, universal access to ICTs.
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