Información del curso

Duración: 10 semanas Carga horaria: 80 horas reloj Dedicación semanal: 8 horas.

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Destinado a: alumnas y alumnos o profesionales de ciencias sociales que quieran empezar a trabajar con visualización de datos. Periodistas. Investigadores.

Requisitos: poseer conocimientos básicos de Excel.

Fundamento y aplicación de la propuesta del curso de Big Data:

Este curso se propone presentar el fenómeno de los Big Data en la sociedad actual, y los volúmenes de datos que actualmente se generan a través de la digitalización y datificación crecientes, y su relación con la visualización de datos como herramienta para el análisis y presentación de datos.

A través de distintas consignas de trabajo se parte de una reflexión anclada en la teoría, con foco en el fenómeno de los datos y para introducir la práctica con foco los  usos de los datos y su presentación visual. Ejercicios de búsqueda, observación y crítica de ejemplos, de investigación y producción, actividades grupales y de intercambio, ayudan a que las y los participantes se familiaricen con el lenguaje de las visualizaciones.

El curso introduce una metodología para trabajar con conjuntos de datos y su visualización así como herramientas puntuales para que las y los participantes puedan realizar un trabajo final que consiste en definir un tema, investigarlo a través de los datos y  elaborar sus propios proyectos de visualización. Durante el curso las y los  participantes recorren el ciclo entero de este proyecto, desde la recolección hasta la visualización de datos y su presentación final.

La idea central es que las y los participantes tengan una base y logren autonomía para profundizar en sus conocimientos de visualización en una instancia más avanzada.

 

Objetivos

• Presentar y contextualizar el cambio de paradigma que plantean los BigData y la datificación teóricamente y con ejemplos
• Brindar un primer acercamiento al trabajo en Big Data en ciencias sociales.
• Introducir las posibilidades de relevamiento, procesamiento y visualización de datos
• Dar a conocer algunas herramientas para el escrapeo y visualización.
• Elaborar un primer trabajo práctico de visualización de datos

   

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.

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Tutorías y Foro de discusión: 

Los participantes contarán con el acompañamiento permanente de la docente a modo de tutoría para un mejor seguimiento del proceso de aprendizaje. El foro de discusión es un espacio de diálogo permanente para interactuar con todos los integrantes del grupo y con la docente, es importante a la hora de realizar consultas y compartir opiniones respecto del avance y el desarrollo de la práctica de cada estudiante.

Evaluación:

Un proyecto, que presente el ciclo entero, desde la definición de un problema a investigar, identificación del conjunto de datos, etc, hasta el análisis basado en una serie de al menos cuatro visualizaciones. También se valorará la participación en los foros y el cumplimiento de los requisitos establecidos por la docente durante la cursada.

Acreditación:

Recibirán el correspondiente certificado de aprobación del curso los estudiantes que aprueben el proyecto final y cumplan con los requisitos establecidos por la docente en tiempo y forma. Quienes no cumplan con la totalidad de dichas condicionoes pero si con una parte importante de estos, además de haber mantenido una activa y continua parciticipación en el curso según el criterio de la docente, recibirán un certificado de participación.

  

Programa de contenidos por módulo:

Módulo 0   Introducción	Saludo de bienvenida. Guía Revisión y/o descarga de Programa y Calendario. Actividad de presentación en el Foro de presentaciones.
Módulo 1   La era de los datos masivos	La revolución de los datos masivos, la datificación. Nuevo paradigma con cambio de escala. La exploración y análisis de conjuntos de datos para encontrar patrones escondidos, correlaciones y percibir tendencias. Aplicable a la toma de decisiones estratégicas. Ejemplos de aplicaciones de Big Data en distintos ámbitos – empresario, gobierno, ciencia. Algoritmos, personalización, segmentación. Perfiles. Los datos masivos y las redes sociales. El filtro burbuja.  TP: Ejercicio de recolección de datos con Quality Time o herramienta similar
Módulo 2 Los datos nos rodean.	El nuevo escenario de la nube. Cambios en la infraestructura. Ubicuidad de la red,  el procesamiento individual se reduce a cambio del crecimiento de productos y servicios en la nube. La relación entre BigData y la nube. Mundo GAFA, concentración en empresas tecnológicas. Plataformas. Parques de servidores. Fuentes y acceso a los datos: archivos, bases de datos,  repositorios. La industria de los recursos y servicios de información. Variables. Distintos tipos de variables.  TP: Definición de un data set de interés y su recolección
Módulo 3 Reunir los datos	El cambio llega a las humanidades Surgimiento de un nuevo campo de trabajo, las humanidades  digitales. Nuevos objetos de estudio, nuevos métodos computacionales, nuevos horizontes y cambio epistemológico. Estudios de analítica cultural, de Moretti a Manovich. Ejemplos. La investigación en redes sociales. La cuantificación de los comportamientos de los usuarios. Posibilidades, limitaciones de investigación. Problemas metodológicos. Fuentes para el trabajo en humanidades. Obtención de datos. Herramientas para el escrapeo.   TP: Preparación de los datos: extracción depuración estandardización.
Módulo 4 Visualizar con datos	Los datos empiezan a hablar Metodología: la elección del tema, definición de un corpus, recolección escrapeo y primeras visualizaciones. La importancia de los patrones. Búsqueda de correlaciones. El rol del investigador. Herramientas para la visualización con datos masivos Herramientas en línea Google Data/Gapminder, otros Software de descarga. Tableau versión Public, Flourish R como lenguaje de programación Importación de los datos en las herramientas. Función y tipos de visualizaciones.  TP: Presentación de los datos. De una tabla a un gráfico
Módulo 5 Narrar con datos	Las visualizaciones, parte de una narrativa Integración de las visualizaciones al análisis. Relación texto imagen Especificidad de los distintos tipos de visualizaciones. Función exploratoria, interactividad. Ajustes Elementos visuales, opciones. Escala, tipo de gráficos. Entrega del proyecto final