Data Analytics

Data Analytics

El objetivo del programa es formar profesionales con capacidades para:

1. Identificar, obtener y tratar diferentes fuentes de datos, tanto
estructuradas (tablas) como “no estructuradas” (lenguaje natural, texto),
2. Analizar los datos y obtener insights relevantes
3. Realizar un story telling partir de datos que, incluyendo visualizaciones e infografías, permita trasmitir los hallazgos obtenidos al público general.
El programa fue concebido pensando en periodistas, comunicadores así como también perfiles de marketing, diseño, consultores y profesionales en general que deseen incluir el análisis de datos en su trabajo cotidiano y entender cómo comunicarlos en su organización.
Durante la cursada, los estudiantes, se iniciarán en el uso de R, un lenguaje de programación especialmente diseñado para el análisis de datos. El carácter introductorio del curso supone que los inscriptos NO deberán poseer conocimientos  previos de programación más allá del uso básico de navegadores de internet y su sistema operativo.
Es deseable que los participantes asistan con sus propias laptops o netbooks con sistemas operativos windows, mac OS o linux. No es necesario prestaciones especiales en los equipos. De ser necesario Perfil educación proporcionará de laptops a aquellos estudiantes que no dispongan de una.

DESARROLLO DEL CURSO

Módulo 01 – Introducción al trabajo con datos
Durante este módulo se realizará un paneo del estado del arte en términos de producción de datos, análisis y visualización con numerosos ejemplos y casos inspiradores. También se analizarán diversas fuentes de datos públicas y privadas, como acceder a ellas (open data, acceso a la información pública, APIs, etc.) En la última sección del módulo los alumnos instalarán R y Rstudio en sus equipos.
Módulo 02 – Trabajo con tablas 
En este módulo los estudiantes aprenderán el uso de Rstudio y operaciones básicas con R. También se explicará el uso e instalación de librerías. Finalmente se instalará las librerías Readr y Tidyverse una librería especializada para el tratamiento de data frames (tablas). También se realizarán operaciones básicas sobre una fuente de datos provista por los docentes.
Módulo 03 – Visualización de datos 
En la clase avanzaremos con las librería ggplot para la visualización de datos
de formas atractivas para la audiencia. Se trabajarán formas simples de visualización
de datos, cuando usar cada tipo de gráfico, como ajustarlos para que cumplan con
criterios estéticos y comunicacionales.
Módulo 04 – Mapas
En este módulo los alumnos incorporarán conocimientos básicos de
cartografía digital y ensayarán la visualización de datos en mapas por medio de
distintas técnicas.
Módulo 05 – Redes Sociales y datos
En este módulo los alumnos aprenderán a obtener datos de redes sociales (twitter y otras) utilizando los mecanismos (APIs) que las mismas ofrecen al público para el análisis. Utilizando las herramientas utilizadas en los anteriores módulos se procesarán los datos y se analizarán.
Módulo 06 – Análisis de Redes
En este módulo, se abordarán los principios del análisis de redes (graphos), como interpretarlas y visualizarlas.
Clase 07 – Análisis de Texto 
En este módulo, se abordarán los principios del análisis de texto, clasificar texto, procesamiento del lenguaje natural, y visualización de textos.
Clase 08 – Presentaciones efectivas 
Durante este módulo los alumnos ensayarán distintas formas de presentar la información para hacerla más atractiva a su público. Se utilizarán soportes visuales como powerpoint y se aplicarán criterios básicos de diseño de información (tipografías, paletas de colores, etc.). Al finalizar el módulo se plantean las premisas del trabajo práctico evaluativo.
Clase 09 – Trabajo práctico 
Durante el módulo los alumnos compartirán el trabajo que están realizando con los docentes y trabajarán los aspectos que supongan mayores desafíos técnicos. La idea es que se despejen las dudas técnicas que los alumnos tengan de modo que se refuerce lo aprendido.
Clase 10 – Evaluación
Evaluación Final. Cada alumnos dispondrá de 7 minutos para presentar las conclusiones de su trabajo práctico evaluativo. Para la evaluación se tendrán en cuenta los siguientes criterios:
● Relevancia y originalidad de los datos utilizados.
● Uso de al menos dos herramientas trabajadas en clase,
● Calidad de la presentación (uso de las herramientas sugeridas para realizar presentaciones)

Cada uno de los items será valorado del 1 al 3 (regular, bueno, muy bueno) y promediado para arrojar una calificación final.

MODALIDAD

Presencial * Por la situación de la pandemia, según disponga el Ministerio de Educación, las cuatro primeras clases podrán dictarse de forma remota.

DICTADO POR

Antonio Milanese

Actualmente se desempeña como asesor del director de la Agencia de Acceso a la Información Pública. También es docente del seminario “Laboratorio de Políticas Públicas” que se dicta en la UBA. Asimismo, es asesor del Municipio de Vicente López, y de la Fundación Sadosky en el programa de Ciencia de Datos. Además, se desempeñó como Gerente de Datos Abiertos del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires e implementó la plataforma data.buenosaires.gob.ar, pionera en el país y una de las más avanzadas de la región.

El objetivo del programa es formar profesionales con capacidades para:

1. Identificar, obtener y tratar diferentes fuentes de datos, tanto
estructuradas (tablas) como “no estructuradas” (lenguaje natural, texto),
2. Analizar los datos y obtener insights relevantes
3. Realizar un story telling partir de datos que, incluyendo visualizaciones e infografías, permita trasmitir los hallazgos obtenidos al público general.
El programa fue concebido pensando en periodistas, comunicadores así como también perfiles de marketing, diseño, consultores y profesionales en general que deseen incluir el análisis de datos en su trabajo cotidiano y entender cómo comunicarlos en su organización.
Durante la cursada, los estudiantes, se iniciarán en el uso de R, un lenguaje de programación especialmente diseñado para el análisis de datos. El carácter introductorio del curso supone que los inscriptos NO deberán poseer conocimientos  previos de programación más allá del uso básico de navegadores de internet y su sistema operativo.
Es deseable que los participantes asistan con sus propias laptops o netbooks con sistemas operativos windows, mac OS o linux. No es necesario prestaciones especiales en los equipos. De ser necesario Perfil educación proporcionará de laptops a aquellos estudiantes que no dispongan de una.
DESARROLLO DEL CURSO
Módulo 01 – Introducción al trabajo con datos
Durante este módulo se realizará un paneo del estado del arte en términos de producción de datos, análisis y visualización con numerosos ejemplos y casos inspiradores. También se analizarán diversas fuentes de datos públicas y privadas, como acceder a ellas (open data, acceso a la información pública, APIs, etc.) En la última sección del módulo los alumnos instalarán R y Rstudio en sus equipos.
Módulo 02 – Trabajo con tablas 
En este módulo los estudiantes aprenderán el uso de Rstudio y operaciones básicas con R. También se explicará el uso e instalación de librerías. Finalmente se instalará las librerías Readr y Tidyverse una librería especializada para el tratamiento de data frames (tablas). También se realizarán operaciones básicas sobre una fuente de datos provista por los docentes.
Módulo 03 – Visualización de datos 
En la clase avanzaremos con las librería ggplot para la visualización de datos
de formas atractivas para la audiencia. Se trabajarán formas simples de visualización
de datos, cuando usar cada tipo de gráfico, como ajustarlos para que cumplan con
criterios estéticos y comunicacionales.
Módulo 04 – Mapas
En este módulo los alumnos incorporarán conocimientos básicos de
cartografía digital y ensayarán la visualización de datos en mapas por medio de
distintas técnicas.
Módulo 05 – Redes Sociales y datos
En este módulo los alumnos aprenderán a obtener datos de redes sociales (twitter y otras) utilizando los mecanismos (APIs) que las mismas ofrecen al público para el análisis. Utilizando las herramientas utilizadas en los anteriores módulos se procesarán los datos y se analizarán.
Módulo 06 – Análisis de Redes
En este módulo, se abordarán los principios del análisis de redes (graphos), como interpretarlas y visualizarlas.
Clase 07 – Análisis de Texto 
En este módulo, se abordarán los principios del análisis de texto, clasificar texto, procesamiento del lenguaje natural, y visualización de textos.
Clase 08 – Presentaciones efectivas 
Durante este módulo los alumnos ensayarán distintas formas de presentar la información para hacerla más atractiva a su público. Se utilizarán soportes visuales como powerpoint y se aplicarán criterios básicos de diseño de información (tipografías, paletas de colores, etc.). Al finalizar el módulo se plantean las premisas del trabajo práctico evaluativo.
Clase 09 – Trabajo práctico 
Durante el módulo los alumnos compartirán el trabajo que están realizando con los docentes y trabajarán los aspectos que supongan mayores desafíos técnicos. La idea es que se despejen las dudas técnicas que los alumnos tengan de modo que se refuerce lo aprendido.
Clase 10 – Evaluación
Evaluación Final. Cada alumnos dispondrá de 7 minutos para presentar las conclusiones de su trabajo práctico evaluativo. Para la evaluación se tendrán en cuenta los siguientes criterios:
● Relevancia y originalidad de los datos utilizados.
● Uso de al menos dos herramientas trabajadas en clase,
● Calidad de la presentación (uso de las herramientas sugeridas para realizar presentaciones)

Cada uno de los items será valorado del 1 al 3 (regular, bueno, muy bueno) y promediado para arrojar una calificación final.

MODALIDAD
Presencial * Por la situación de la pandemia, según disponga el Ministerio de Educación, las cuatro primeras clases podrán dictarse de forma remota.
ACERCA DEL DOCENTE

Antonio Milanese

Actualmente se desempeña como asesor del director de la Agencia de Acceso a la Información Pública. También es docente del seminario “Laboratorio de Políticas Públicas” que se dicta en la UBA. Asimismo, es asesor del Municipio de Vicente López, y de la Fundación Sadosky en el programa de Ciencia de Datos. Además, se desempeñó como Gerente de Datos Abiertos del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires e implementó la plataforma data.buenosaires.gob.ar, pionera en el país y una de las más avanzadas de la región.

Inscripciones

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$11.760
o $4900 por módulo

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