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. ”

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.

Introducción a big data

Descripción inicial del concepto, historia, principales actores y las 5 V’s de Big Data. Qué es y qué no es Big Data. Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo, con ejemplos prácticos de aplicación en el sector público. Data scraping, limpieza y arquitectura de datos. Procesos de Big Data y ética. Se contará con invitados nacionales y videoconferencias con invitados internacionales.

Bases estadísticas para el análisis de datos

Asociatividad, correlación, métodos econométricos, predicciones, Big Data y econometría, introducción a R, limpieza de datos avanzada, exploración de datos y visualización básica.

Herramientas para el análisis de big data

Introducción a Python y Hadoop, profundización en R.

Predicciones con big data

Conceptos iniciales de Machine Learning, modelos predictivos, redes neuronales, K-nearest neighbors, árboles de decisión, clasificación, unsupervised learning. Ejemplos de modelos predictivos (crimen, incendios, etc).

Text mining y geoanálisis

Análisis geográfico: uso de sistemas de información geográfica (GIS), Hadoop (para GIS), spatial correlation, ejemplos de Geoanálisis y Big Data. Minería de texto: Natural Language processing, word association mining, text clustering, text classification. Ejemplos de Text Mining (discursos, proyectos de ley, etc).

Taller aplicado de big data

Trabajo en grupo para un proyecto de Big Data y políticas públicas, desde la limpieza / recopilación de datos, análisis, resultados y conclusiones y presentación del proyecto de seminario al resto del curso.

Duración
30 semanas (04 agosto 2017 al 21 abril 2018)

Formato
Viernes de 15:00 a 19:00 y sábados de 09:30 a 13:30 cada dos semanas.

Precio del programa
UF 70 (3 UF matrícula, 67 UF arancel)

Facilidades de pago
8 cuotas precio contado con pago automático a la tarjeta de crédito o cuenta corriente.

Duración
120 horas cronológicas

Sede
Edificio de Postgrado UAI, Diagonal Las Torres 2700, Peñalolén. Santiago, Chile.

Se contará con traslado gratuito los días viernes:
- Ida: Desde el metro Moneda a la universidad.
- Regreso: Desde la universidad al metro Grecia.



Información y Postulaciones
Valentina Justiniano
02-23311469
valentina.justiniano@uai.cl