Diplomado en Big Data para Políticas Públicas

Diplomado en Big Data para Políticas Públicas

Destacado
Inicio
2021
Sede Peñalolén. Av. Diagonal Las Torres 2.700, Peñalolén, Santiago.
Conoce el Diplomado en Big Data para Políticas Públicas
María Paz Hermosilla
María Paz Hermosilla
Directora Académica
Bienvenida

Conoce metodologías y herramientas de análisis de datos que te permitirán innovar en el diseño y gestión de políticas públicas.

Desarrolla las habilidades que requieres 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

¿En qué consiste el programa?

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 utilizan 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.

En sus tres años de trayectoria, el Diplomado en Big Data para Políticas Públicas ha formado a 92 profesionales del sector público y privado. Han participado alumnos de 47 instituciones públicas, además de ONGs, gremios, centros de estudio, y empresas. Sus alumnos han trabajado en 24 proyectos aplicados para organismos públicos en el taller final, realizando análisis de datos para resolver problemas en sectores como transporte, salud, migración, seguridad ciudadana, entre otros.

A quién va dirigido
  • Profesionales de las ciencias sociales en áreas de análisis de
    datos, estudios y fiscalización.
  • Profesionales del sector público, centros de estudios, gremios,
    fundaciones y medios de comunicación dedicados al análisis de
    datos.

* No se requiere experiencia previa en programación.

Información General
Precio Precio

Valor arancel: UF 90
Valor Matrícula:UF 3

Fechas y horarios Fechas y horarios
  • Inicio: 2021.

Horarios

  • Viernes, de 15:30 a 19:30.
  • Sábados, de 9:30 a 13:30 hrs.

Ver calendario

Lugar Lugar

Sede Peñalolén: Av. Diagonal Las Torres 2.700, Peñalolén, Santiago.

Información e inscripciones Información e inscripciones
Formas de pago y beneficios Formas de pago y beneficios
  • Contado o cuotas.

Beca Mujer

Descuentos

  • 3% Pago al contado (único descuento acumulable).
  • 15% Empresas con convenio UAI.
  • 20% Alumnos UAI pregrado y postgrado.
  • 20% Instituciones públicas.
  • 20% Clientes UAI Corporate.

*Este programa se puede adquirir a través del convenio marco de capacitación y formación bajo el “Centro de Capacitación Adolfo Ibáñez(solo aplica para entidades públicas del Estado).

Profesores
Malla Curricular
01
Introducción a Big Data

Descripción inicial del concepto, las 5 V’s de Big Data. Qué es y qué no es Big Data y su relación con las políticas públicas. Correlación y causalidad. Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo, con ejemplos prácticos de aplicación en el sector público. Formulación de proyectos aplicados de ciencia de datos utilizando metodología desarrollada en conjunto con la Universidad de Chicago. Implicancias éticas y gestión responsable de proyectos de ciencia de datos.

02
Bases estadísticas y herramientas para el análisis de Big Data

Bases estadísticas: Conceptos básicos de estadística (muestras, variables aleatorias, estimadores, inferencia), predicción con modelos econométricos.

Herramientas: Introducción a R/ RStudio, tipo de datos, importación y manejo de base de datos, introducción a la visualización de datos.

03
Machine Learning

Conceptos iniciales de aprendizaje automático, modelos predictivos, redes neuronales, K-nearest neighbors, árboles de decisión, clasificación, y aprendizaje no supervisado. Ejemplos de modelos predictivos (crimen, incendios, etc).

04
Text Mining y Geoanálisis

Análisis geográfico: sesgos estadísticos con datos espaciales, auto correlación espacial, regresión con error espacial, análisis de imágenes satelitales. Técnicas de minería de texto: Natural Language processing, word association mining, text clustering, text classification. Ejemplos de Text Mining (discursos, proyectos de ley, etc).

05
Taller Aplicado de Big Data

Talleres introductorios de Shiny, visualizaciones y Git. Gestión de proyectos de Big Data y trabajo en grupo para un proyecto de ciencia de datos y políticas públicas, desde la limpieza/ recopilación de datos, análisis, resultados y conclusiones y presentación del proyecto de seminario al resto del curso.

Conoce la experiencia de una de nuestras egresadas

 

Javiera Lobos busca brindar soluciones a la calidad de vida de las personas gracias a su pasión por las políticas públicas y la formación obtenida en el Diplomado en Big Data para Políticas Públicas.

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Admisión
Período de Postulación Período de Postulación
  • El período de postulaciones podrá cerrarse antes si se completan los cupos disponibles.
Requisitos de Postulación Requisitos de Postulación
  • Conocimientos básicos de bases de datos (nivel Excel avanzado, o SPSS o Stata).
  • Conocimientos básicos de estadística: De no cumplir con el nivel mínimo, los matriculados deberán asistir a las clases de nivelación que ofrecerá el diplomado.
  • 3 años de experiencia profesional (mínimo).
  • Nivel intermedio de inglés a nivel de lectura.
Etapas de Postulación Etapas de Postulación
  • Postulación en línea.
  • Se realiza una entrevista personal con la Dirección del Diploma.
  • La aceptación se formaliza a través de una carta que le envía la Universidad declarando su condición de “aceptado”.
  • Una vez recibida esa carta, el postulante aceptado deberá matricularse antes del inicio del Diploma para asegurar su cupo.
Nivelación en Estadística y R Nivelación en Estadística y R
  • Los alumnos matriculados deberán realizar un diagnóstico de su nivel de estadística. De no cumplir con el nivel mínimo, tendrán que asistir a clases de nivelación.
  • Los alumnos matriculados deberán realizar el curso online “Introducción a R para Ciencias Sociales” antes del inicio del módulo 2.
  • Las clases de nivelación estadística y el curso de R están incluidas en el costo del arancel.
Información y Postulaciones
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