Diplomado en Big Data para Políticas Públicas

Diplomado en Big Data para Políticas Públicas

Innovar en el diseño y gestión de proyectos y políticas públicas.
Destacado
Inicio
Abril 2019
* Fechas sujetas a posibles modificaciones, serán avisadas con anticipación.
Bienvenida
Andrés Letelier
Andrés Letelier
Director Académico

El Diplomado de Big Data para Políticas Públicas (BDPP), dictado por un equipo docente con experiencia práctica en el desarrollo de estas nuevas tendencias en Estados Unidos, Europa y Chile, enseñará metodologías y herramientas de análisis de datos que permitan innovar en el diseño y gestión de proyectos y políticas públicas. Se busca 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.

¿En qué consiste el programa?

El Diplomado de Big Data para Políticas Públicas (BDPP), dictado por un equipo docente con experiencia práctica en el desarrollo de estas nuevas tendencias en Estados Unidos, Europa y Chile, enseñará metodologías y herramientas de análisis de datos que permitan innovar en el diseño y gestión de proyectos y políticas públicas.

A través de este programa, se busca 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.

A quién va dirigido
  • A profesionales del sector público en roles de análisis de datos, estudios y fiscalización.
  • A profesionales de centros de estudios, gremios, fundaciones y medios de comunicación dedicados al análisis de datos.
Información General
Precio Precio

90 UF.

Fechas y horarios Fechas y horarios

Fechas

  • Inicio: Viernes 26 de abril 2019.
  • Término: Sábado 30 de noviembre de 2019.

Horarios

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

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 e inscripciones Información e inscripciones

Pilar Mujica

Formas de pago y beneficios Formas de pago y beneficios
  • Contado (9 cuotas – alumno)
  • Cuotas (3 cuotas – empresa)

Descuentos

  • 20% Ex alumnos pregrado y postgrado UAI.
  • 20% Sector público y FFAA
  • 3% Pago al contado antes inicio del programa (acumulable).

*Consulta por beneficios exclusivos para empresas en convenio, residencia en regiones y grupo de alumnos.

Profesores
Rodolfo Abanto
Rodolfo Abanto
Magíster en Estadística
Pablo Aguirre
Pablo Aguirre
Master in Public Policy
María Paz Hermosilla
María Paz Hermosilla
Magíster en Administración Pública
Ver todos los profesores
Malla Curricular
01
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. Procesos de Big Data y ética. Se contará con invitados nacionales y videoconferencias con invitados internacionales.

02
Bases estadísticas y herramientas para el análisis de Big Data

Bases estadísticas: Asociatividad, correlación, métodos econométricos, predicciones, Big Data y econometría. Introducción a R: exploración de datos, manejo de dimensionalidad, funciones, regresiones y visualización básica.

03
Machine Learning

Expresiones regulares, limpieza de datos, profundización en R. 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: uso de sistemas de información geográfica (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).

05
Taller Aplicado de Big Data

Talleres de infraestructura (Hadoop, Spark), gestión de proyectos de Big Data y 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.

Articulación Magíster en Data Science

Todos los alumnos que hayan cursado el DBDPP y estén en posesión del grado académico de Licenciado o título profesional equivalente, podrán convalidar un porcentaje de los ramos cursados para realizar el Magíster en Data Science en donde contarán con un arancel preferencial de UF 250.

 Ver Magíster

Admisión
Requisitos de Postulación Requisitos de Postulación
  • Currículum Vitae.
  • Copia de cédula de identidad o fotocopia del pasaporte (para alumnos extranjeros).
  • Certificado de título profesional.
  • Certificado de grado de licenciado y si no cuentas con él, un certificado de los ramos que cursaste en tu carrera de pregrado que deben ser al menos 8 semestres.
  • Entrevista con uno de los directores del programa.
Proceso de Postulación Proceso de Postulación
  1. Postular en línea.
  2. Entrevista personal con la Dirección del Diploma.
  3. La aceptación se formaliza a través de una carta que le envía la Universidad declarando su condición de “aceptado”.
  4. Una vez recibida esa carta, el postulante aceptado deberá matricularse antes del inicio del Diploma para asegurar su cupo.
  5. Los alumnos aceptados deberán realizar un diagnóstico de su nivel de estadística. De no cumplir con el nivel mínimo, los matriculados tendrán que asistir a clases de nivelación que se realizarán en abril, previo al inicio del programa. Estas clases están incluidas en el costo del arancel.
  6. El cumplimiento de los requisitos de postulación no asegura la aceptación del postulante al Diploma.
Articulación Magíster en Data Science Articulación Magíster en Data Science

Todos los alumnos que hayan cursado este diplomado y estén en posesión del grado académico de Licenciado o título profesional equivalente, podrán convalidar un porcentaje de los ramos aprobados para realizar el Magíster en Data Science.

En este caso contarán con un arancel preferencial de UF 250.

 

Ir al sitio web del Magíster

Diplomado en Big Data para Políticas Públicas
Diplomado en Big Data para Políticas Públicas

Revisa más información sobre este programa

Ver folleto
Información y Postulaciones
Pilar Mujica (56-2) 2331 1227 pilar.mujica@uai.cl
Postular al Diplomado en Big Data para Políticas Públicas
¿En qué consiste el programa? A quién va dirigido Información General Profesores Malla Curricular Articulación Magíster en Data Science Admisión Información y Postulaciones
¿En qué consiste el programa? A quién va dirigido Información General Profesores Malla Curricular Articulación Magíster en Data Science Admisión Información y Postulaciones
¿En qué consiste el programa? A quién va dirigido Información General Profesores Malla Curricular Articulación Magíster en Data Science Admisión Información y Postulaciones
¿En qué consiste el programa? A quién va dirigido Información General Profesores Malla Curricular Articulación Magíster en Data Science Admisión Información y Postulaciones
¿En qué consiste el programa? A quién va dirigido Información General Profesores Malla Curricular Articulación Magíster en Data Science Admisión Información y Postulaciones
¿En qué consiste el programa? A quién va dirigido Información General Profesores Malla Curricular Articulación Magíster en Data Science Admisión Información y Postulaciones
¿En qué consiste el programa? A quién va dirigido Información General Profesores Malla Curricular Articulación Magíster en Data Science Admisión Información y Postulaciones
¿En qué consiste el programa? A quién va dirigido Información General Profesores Malla Curricular Articulación Magíster en Data Science Admisión Información y Postulaciones
Redes Sociales
Instagram