Introducción al Big Data y visualización de datos (13 de Octubre de 2020)

Duración: 10 semanas

Carga horaria: 80 horas reloj
Dedicación semanal: 8 horas.

. .... Más Información y Aranceles

Destinado a: profesionales, técnicos, estudiantes, docentes, investigadores y todo aquel personal de apoyo tanto en el ámbito académico y científico, como en los sectores públicos y de la producción en su contexto amplio.

 

Requisitos: poseer conocimientos generales del uso de aplicaciones y entornos informáticos, preferentemente de Excel.

 

Fundamento y aplicación:

En un mundo cada vez más atravesado y moldeado por los datos, este curso aspira a brindar a profesionales de las ciencias sociales un acercamiento teórico y práctico al fenómeno del Big Data y ayudarlos a dar sus primeros pasos en la visualización de datos.

Esta propuesta sirve para entender el funcionamiento de los Big Data en la sociedad actual, y para emprender proyectos que realicen el ciclo entero de un proyecto, desde la recolección a la visualización de datos. El curso introduce una metodología así como herramientas puntuales para que los alumnos puedan elaborar un proyecto de visualización, explorar los Big Data en base a aplicaciones y ejemplos, y lograr autonomía para lograr profundizar en la producción por su cuenta o en una instancia más avanzada.

  

Modalidad: A distancia, a través de la plataforma virtual del Centro REDES. Cada participante tendrá un usuario y contraseña personal para su acceso al aula. Se trabajará con un grupo cerrado durante todo el curso promoviendo una constante interacción que permita avanzar de manera sostenida en la comprensión y en la práctica de sus actividades. La modalidad virtual permite cursar desde cualquier parte del país y de la región. Además, dicho formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda subido en este lugar y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros en línea.

    

Programa de contenidos por módulo:

Módulo 0

Primeros días

Introducción

 

  • Saludo de bienvenida.
  • Guía
  • Revisión y/o descarga de Programa y Calendario.
  • Actividad de presentación en el Foro de presentaciones.

Módulo 1

Semanas 1 y 2

La era del Big Data

 

M1.1 La era de los datos masivos
M1.2 Big Data: ejemplos y cambios
M1.3 Big Data: nuevas magnitudes, distintas miradas

F1 Ficha: Datos y variables

• Pregunta introductoria / Datos
• De los datos a la información
• Variables
• Datos y metadatos
• TP– Presentación y Paso 1 Elección del tema, preguntas
• Actividades Semanas 1 y 2
• Recursos

Módulo 2

Semanas 3 y 4

Los datos nos rodean.

 

M2.1 De los facilitadores a la ubicuidad de los datos
M2.2 Los datos en nuestro entorno
M2.3 Big Data, redes sociales y algoritmos

F2 Ficha: El proceso de visualización

• Pregunta introductoria / Visualizar
• La visualización ES un proceso
• Tipos de visualización
• De dónde provienen los datos: fuentes
• Fuentes, repositorios y datasets
• TP– Paso 2 Búsqueda y recolección de datos
• Actividades Semanas 3 y 4
• Recursos

F2.1 Introducción a la visualización
F2.2 Tour: primeras visualizaciones
F2.3 Deconstrucción de un gráfico
E1 Encuentro sincrónico: definición de temas y alcance de sus TP

Evaluación Módulos 1 y 2

Módulo 3

Semanas 5 y 6

Reunir los datos

 

M3.1 Los datos atraviesan nuestra vida cotidiana
M3.2 Datos, métodos cuantitativos y analítica de redes
M3.3 Problemas de los métodos cuantitativos en los estudios de sociedad y cultura

F3 Ficha: Empezando a visualizar

• Pregunta introductoria / Visualizar
• Elementos y Guía para la visualización de datos
• Gráficos: orden y desorden
• Recolección de datos para analítica en redes
• Modos de trabajar con visualización en este curso
• TP – Paso 3 Importación y preparación de los datos
• Actividades Semanas 5 y 6

F3.1 Guía práctica de visualización
F3.2 Guía para la elección de herramientas de visualización

Módulo 4

Semanas 7 y 8

Visualizar con datos

 

M4.1 Nuevos métodos, nuevos problemas
M4.2 Hacia una ética de la investigación basada en datos, Dra. Gabriela Sued

F4 Ficha: Analizar datos con visualizaciones

• Preguntas introductorias
• El poder de la narrativa
• Los primeros pasos hacia una historia
• Hitos en la narrativa
• Construcción de una narrativa
• TP – Paso 4 Procesamiento numérico de los datos
• Actividades Semanas 7 y 8

F4.1 Intro storytelling / ejemplos
F4.2 De narrativas visuales
E2 Encuentro sincrónico: TP y estrategias narrativas

Evaluación Módulos 3 y 4

Módulo 5

Semanas 9 y 10

Narrar con datos

 

M5 Hoja de ruta
M5.1 El sesgo, de los algoritmos a las narrativas
M5.2 Las historias de datos: potencial y limitaciones; los datos no están exentos de críticas

F5 Ficha: Construir una historia con visualizaciones

• Preguntas introductorias
• Construcción de una narrativa: el caso de las elecciones
• El poder de la interactividad
• De la visualización al tablero de control
• A modo de conclusión
• TP – Paso 5 Visualización de los datos
• Actividades Semanas 9 y 10

F5.1 De la visualización al tablero de control
F5.2 Dashboards, Historias: cómo volver tus historias interactivas

Entrega TP final y subida para compartir los TPs