Actividades Formativas - Machine Learning Aplicado a Análisis Bibliométrico (HÍBRIDA)

OBJETIVOS Y CONTENIDOS

De esta actividad formativa de doctorado se espera que proporcione al alumnado tanto conocimientos actualizados y suficientes como habilidades para realizar análisis bibliométricos mediante la aplicación de diferentes metodologías de machine learning.

OBJETIVOS

• Demostrar una comprensión sistemática de la aplicación del machine learning en los análisis bibliométricos.
• Conocer y dominar el uso de diferentes metodologías e instrumentos de aplicación de análisis bibliométrico con apoyo de las nuevas tecnologías.
• Aplicar de forma efectiva las nuevas metodologías en el desarrollo de revisiones bibliográficas en las distintas áreas del conocimiento.

CONTENIDO

• Tema 1. Introducción a machine learning y aplicado a análisis bibliométrico.
• Tema 2. Revisión de la literatura mediante análisis bibliométrico. Metodologías y herramientas.
• Tema 3. Uso de software R para machine learning y aplicación práctica a análisis bibliométrico.
• Tema 4. Uso del software SciMAT y aplicación práctica.

DURACIÓN: 10 Horas 

IMPARTIDO POR: Ramón Alberto Carrasco González y Gricela Elizabeth Andrade Ruiz

DESTINATARIOS: Doctorandos de la UCM, de todas las áreas