Diplomado en Ciencia de datos para políticas públicas
Diplomado
Online
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
144h
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Inicio
Fechas disponibles
El concepto de políticas basadas en evidencia adquiere cada vez más relevancia en distintos sectores dedicados al análisis y diseño de políticas públicas, por lo resulta necesario contar con profesionales preparados para estos efectos.
Los alumnos de este diplomado aprenderán a evaluar qué tipo de datos son apropiados para determinadas necesidades, conocerán alcances y limitaciones de trabajos cuantitativos para la toma de decisiones en políticas públicas, comprenderán aspectos básicos para el análisis de datos complejos y no estructurados mediante herramientas estadísticas y computacionales, conocerán técnicas de visualización y comunicación de datos, e identificarán modelos para la evaluación de impacto de políticas públicas.
Tendrán las herramientas necesarias para saber cómo elaborar y encargar estudios a terceros que utilicen datos como su principal fuente de análisis, interpretar y leer estudios cuantitativos que utilicen datos complejos, y proponer análisis adecuados a distintos problemas en políticas públicas.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
A tener en cuenta
- Formular preguntas de investigación e hipótesis que se puedan responder con análisis cuantitativo e identificar ventajas y desventajas de distintos métodos empíricos para tales efectos.
- Comprender aspectos básicos de la preparación, curación, análisis y visualización de datos estructurados y no estructurados.
- Presentar y sintetizar respuestas a problemas de políticas públicas, utilizando distintas metodologías de análisis de datos.
Profesionales que se desempeñen o busquen desempeñarse en instituciones públicas, ya sea instituciones del Estado, organizaciones no gubernamentales, academia, centros de investigación, entre otros. Deberán tener conocimiento de conceptos de estadística básica equivalentes a un curso introductorio de análisis de datos.
Opiniones
Materias
- Análisis de datos
- Modelos
- Política pública
- Políticas sociales
- Política económica
Temario
Contenidos:
- − Introducción a la programación para la política pública.
- − Manipulación de datos.
- − Web scrapping y APIs.
- − Análisis de redes sociales.
- − Análisis de datos geográficos.
- − Análisis automatizado de texto.
- - Ciclo de vida del dato para la investigación científica.
- - Introducción a R para el manejo de datos.
- - Dimensiones de calidad de datos: validez, exactitud, consistencia y completitud.
- - Depuración de datos en R.
- - Herramientas para depuración de los datos: regresión lineal y técnicas de muestreo.
- - Almacenamiento de datos masivos y big data.
- - Bases de datos relacionales.
- - Lenguaje de consulta SQL.
- - Modelo Entidad-Relación.
- - Integración de los datos y depuración de datos relacionales.
- - Introducción: ejemplos y métodos de análisis y visualización de datos.
- - Elementos de Teoría de Aprendizaje: selección de modelos, complejidad, generalización, descomposición del error y clasificación.
- - Machine learning: redes neuronales, support vector machines.
- - Minería de datos: clustering, patrones más frecuentes, reglas de asociación.
- - Visualización de datos: conceptos y tecnologías fundamentales.
- − Regresión bivariada.
- − Regresión múltiple: sesgo por variable omitida.
- − DAGS y variables instrumentales.
- − Variables instrumentales.
- − Experimentos aleatorios y regresión discontinua.
- − Matching y aprendizaje de máquina e inferencia causal.
- − Aprendizaje de máquina e inferencia causal.
Aplicaciones de:
- − Manipulación de datos.
- − Web scrapping y APIs.
- − Análisis de redes sociales.
- − Análisis de datos geográficos.
- − Análisis automatizado de texto.
Aplicaciones en:
- − Visualización de datos.
- − Regresión lineal.
- − Regularización.
- − Predicción fuera de muestra.
- − Inferencia causal.
Diplomado en Ciencia de datos para políticas públicas