Diplomado Big Data para Políticas Públicas

El desarrollo y uso creciente de nuevas tecnologías en un mundo cada vez más interconectado está generando grandes cantidades de información. Los gobiernos están empezando a utilizarla para mejorar su toma de decisiones y la calidad de los productos y servicios públicos. El uso intensivo de datos genera valor público en muchas dimensiones. Se utiliza por ejemplo, para predecir enfermedades, prevenir incendios y optimizar flujos de transporte público. Sin embargo, la falta de profesionales capacitados en las metodologías y tecnologías de análisis de datos impide masificar este tipo de herramientas para apoyar la resolución de problemas. No basta con solamente tener información, sino que se requiere poder analizarla y utilizarla en los procesos y programas públicos.

Para enfrentar este desafío la Escuela de Gobierno ha creado el Diplomado de “Big Data para Políticas Publicas” (BDPP), dictado por un equipo docente con experiencia práctica en el desarrollo de estas nuevas tendencias en Estados Unidos y Chile. Este programa enseñará metodologías y herramientas de análisis de datos que permitan innovar en el diseño y gestión de proyectos y políticas públicas. El objetivo del diplomado es desarrollar las habilidades que los profesionales requieren para contribuir a los procesos de modernización del Estado y a la resolución de problemas sociales a través del uso intensivo del análisis de datos.

Objetivos

OBJETIVO GENERAL

Formar profesionales que puedan contribuir a la generación de valor público a través del análisis y uso de datos. Entregar una perspectiva cuantitativa que contempla el aprendizaje de múltiples modelos y herramientas y su aplicación en un contexto de modernización e innovación en la gestión pública.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Conocer las herramientas y metodologías para el análisis de datos masivos, conocido como Big Data.
• Entender los procedimientos estadísticos y econométricos en el análisis de datos, tanto para el análisis descriptivo y de diagnóstico, como para el análisis predictivo y prescriptivo.
• Manejar herramientas para el análisis de Big Data como R, Python y GIS.
• Conocer los métodos de aprendizaje automático para generar modelos predictivos y prescriptivos, útiles para la optimización de procesos y la asignación de recursos públicos.
• Aprender a realizar minería de texto y conceptos básicos de geoanálisis.
• Aplicar el conocimiento a problemas del sector público y la sociedad civil.