BIG DATA PARA POLÍTICAS PÚBLICAS - DIPLOMADO 2019 - Escuela de Gobierno UAI
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escuela diplomado big data para políticas públicas
de gobierno
DBD DIPLOMADO
BIG DATA PARA
POLÍTICAS PÚBLICAS
2019
1|escuela de gobierno diplomado big data para políticas públicas
“los datos son la base del
gobierno, una parte de
nuestra infraestructura bienvenida
nacional esencial, y no
pueden dejarse al azar. la El desarrollo y uso creciente de nuevas tec- El Diplomado de “Big Data para Políti-
revolución de los datos nologías en un mundo cada vez más inter- cas Públicas” (BDPP), dictado por un equi-
conectado está generando grandes canti- po docente con experiencia práctica en el
ha sacudido industrias dades de información. Los gobiernos están desarrollo de estas nuevas tendencias en
enteras como el comercio empezando a utilizarla para mejorar su Estados Unidos, Europa y Chile, enseñará
minorista, el transporte y toma de decisiones y la calidad de los pro- metodologías y herramientas de análisis de
los servicios financieros, y ductos y servicios públicos. El uso intensivo datos que permitan innovar en el diseño y
de datos genera valor público en muchas gestión de proyectos y políticas públicas.
esta disrupción también está dimensiones. Se utiliza por ejemplo, para Se busca desarrollar las habilidades que los
llegando al gobierno”. predecir enfermedades, prevenir incendios profesionales requieren para contribuir a
y optimizar flujos de transporte público. Sin los procesos de modernización del Estado y
john manzoni, director ejecutivo, embargo, la falta de profesionales capaci- a la resolución de problemas sociales a tra-
servicio civil, reino unido tados en las metodologías y tecnologías de vés del uso intensivo del análisis de datos.
análisis de datos impide masificar este tipo
de herramientas para apoyar la resolución El objetivo del Diplomado es desarrollar las
de problemas. No basta con solamente te- habilidades que los profesionales requie-
ner información, sino que se requiere poder ren para contribuir a los procesos de mo-
analizarla y utilizarla en los procesos y pro- dernización del Estado y a la resolución de
gramas públicos. problemas sociales a través del uso intensi-
vo del análisis de datos.
andrés letelier maría paz hermosilla
director académico directora académica
|2 3|escuela de gobierno diplomado big data para políticas públicas
objetivos
objetivo general
Formar profesionales que puedan contribuir
a la generación de valor público a través
del análisis y uso de datos. Entregar una
perspectiva cuantitativa que contempla
el aprendizaje de múltiples modelos y
herramientas y su aplicación en un contexto dirigido a
de modernización e innovación en la gestión
pública. • Profesionales de las ciencias sociales
en áreas de análisis de datos, estudios y
objetivos específicos fiscalización.
• Conocer las herramientas y metodologías • Profesionales del sector público, centros
para el análisis de datos masivos, conocido de estudios, gremios, fundaciones y medios
como Big Data. de comunicación dedicados al análisis de
datos.
• Entender los procedimientos estadísticos
y econométricos en el análisis de datos,
tanto para el análisis descriptivo y de
diagnóstico, como para el análisis predictivo
y prescriptivo.
“ahora es posible
• Manejar herramientas para el análisis de combinar conjuntos de
Big Data como R y GIS. datos dispares, dinámicos
y distribuidos, lo que nos
• Conocer los métodos de aprendizaje
permite desde predecir el
automático para generar modelos
predictivos y prescriptivos, útiles para la
comportamiento futuro
optimización de procesos y la asignación de de los sistemas complejos,
recursos públicos. hasta el desarrollo de
tratamientos médicos
• Aprender a realizar minería de texto y precisos, el uso inteligente
conceptos básicos de geoanálisis. de la energía, y el diseño
• Aplicar el conocimiento a problemas del
curricular especializado.”
sector público y la sociedad civil. plan estratégico de i+d en big data,
gobierno federal de estados unidos
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malla curricular
dipl omado e n b ig da ta pa r a p o l íticas pú bl icas
módulo 1 módulo 2 módulo 5
introducción a big data bases estadísticas y herramientas taller aplicado de big data
para el análisis de big data
Descripción inicial del concepto, histo- Bases estadísticas: Asociatividad, correla- Talleres de infraestructura (Hadoop, Spark),
ria, principales actores y las 5 V’s de Big ción, métodos econométricos, predicciones, gestión de proyectos de Big Data y traba-
Data. Qué es y qué no es Big Data. Análisis Big Data y econometría. Introducción a R: jo en grupo para un proyecto de Big Data
descriptivo, predictivo y prescriptivo, con exploración de datos, manejo de dimensio- y políticas públicas, desde la limpieza/
ejemplos prácticos de aplicación en el sec- nalidad, funciones, regresiones y visualiza- recopilación de datos, análisis, resultados
tor público. Procesos de Big Data y ética. Se ción básica. y conclusiones y presentación del proyecto
contará con invitados nacionales y video- de seminario al resto del curso.
conferencias con invitados internacionales.
módulo 3 módulo 4
machine learning text mining y geoanálisis
Expresiones regulares, limpieza de datos, Análisis geográfico: uso de sistemas de
profundización en R. Conceptos iniciales de información geográfica (GIS), spatial corre-
aprendizaje automático, modelos predicti- lation, ejemplos de Geoanálisis y Big Data.
vos, redes neuronales, K-nearest neighbors, Minería de texto: Natural Language proces-
árboles de decisión, clasificación, y apren- sing, word association mining, text cluste-
dizaje no supervisado. Ejemplos de mode- ring, text classification. Ejemplos de Text
los predictivos (crimen, incendios, etc). Mining (discursos, proyectos de ley, etc).
* Gran parte del material académico estará disponible para el alumno en un sitio WEB especialmente diseñado para tales efectos. El
* Esta Malla Curricular podría ser modificada. alumno tiene la responsabilidad de descargar e imprimir todo el material entregado.
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profesores calendario
2019
rodolfo abanto maría paz hermosilla
magíster en estadística, master in public ABRIL M AY O JUNIO
pontificia universidad administration, new york L M Mi J V S D L M Mi J V S D L M Mi J V S D
católica de chile. licenciado university (nyu). periodista, 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 1 2
en estadística, universidad pontificia universidad
8 9 10 11 12 13 14 6 7 8 9 10 11 12 3 4 5 6 7 8 9
nacional de trujillo, perú. católica de chile. directora
profesor facultad de goblab uai. docente uai. non- 15 16 17 18 19 20 21 13 14 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14 15 16
ingeniería y ciencias uai. resident fellow, the govlab, 22 23 24 25 26 27 28 20 21 22 23 24 25 26 17 18 19 20 21 22 23
nyu. 29 30 27 28 29 30 31 24 25 26 27 28 29 30
pablo aguirre luis herskovic JULIO AG O STO SEPTIEMBRE
master in public policy, doctor en políticas públicas
L M Mi J V S D L M Mi J V S D L M Mi J V S D
university of chicago. universidad de chicago.
1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 1
ingeniero agrónomo, master en economía y
pontificia universidad cientista político puc. 8 9 10 11 12 13 14 5 6 7 8 9 10 11 2 3 4 5 6 7 8
católica de chile. ex docente director de investigación 15 16 17 18 19 20 21 12 13 14 15 16 17 18 9 10 11 12 13 14 15
puc. consultor un-fao. goblab 22 23 24 25 26 27 28 19 20 21 22 23 24 25 16 17 18 19 20 21 22
29 30 31 26 27 28 29 30 31 23 24 25 26 27 28 29
30
john atkinson andrés letelier OCTUBRE NOVI EMB R E
ph.d. in artificial intelligence, master en ciencias de la L M Mi J V S D L M Mi J V S D
university of edinburgh. computación, pontificia 1 2 3 4 5 6 1 3 3
ingeniero civil y master en universidad católica de chile. 7 8 9 10 11 12 13 4 5 6 7 8 9 10
ciencias de la computación, director académico goblab
14 15 16 17 18 19 20 11 12 13 14 15 16 17
universidad técnica federico uai. ingeniero civil industrial
21 22 23 24 25 26 27 18 19 20 21 22 23 24
santa maría. mención computación,
pontificia universidad 28 29 30 31 25 26 27 28 29 30
católica de chile. docente puc.
matías garretón
doctor en urbanismo
y planificación de la
universidad parís est, máster
del instituto de urbanismo
de parís y arquitecto de la
universidad católica de
valparaíso. investigador
centro de inteligencia
territorial (cit).
Este listado de profesores podría ser modificado.
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admisión información general
período de postulación proceso de postulación y aceptación sede descuentos
• De septiembre 2018 a abril 2019• • Se postula en línea en http://postula.uai. Edificio de Postgrado UAI, Diagonal Las • 20% de descuento para funcionarios
El período de postulaciones podrá cl/postgrado/ Torres 2700, Peñalolén. Santiago, Chile. públicos y trabajadores de organizaciones
cerrarse antes si se completan los cupos • Se realiza una entrevista personal con la sin fines de lucro.
disponibles. Dirección del Diploma. Se contará con traslado gratuito los días • 10% para grupos de 3 o más alumnos
• La aceptación se formaliza a través de viernes: pertenecientes a una misma empresa.
requisitos de postulación una carta que le envía la Universidad - Ida: Desde el metro Moneda a la • 20% para exalumnos pregrado y
• Poseer grado académico de Licenciado o declarando su condición de “aceptado”. universidad. postgrado UAI.
Título Profesional equivalente. • Una vez recibida esa carta, el postulante - Regreso: Desde la universidad al metro • 7% por matrícula anticipada hasta el 30
• Conocimientos básicos de bases de datos aceptado deberá matricularse antes del Plaza Egaña de diciembre de 2018
(nivel Excel avanzado, o SPSS o Stata) inicio del Diploma para asegurar su cupo. • 3% por pago al contado.
• Conocimientos básicos de estadística: De • Los alumnos aceptados deberán realizar duración
no cumplir con el nivel mínimo, los un diagnóstico de su nivel de estadística. 30 semanas (abril a diciembre 2019) *Descuentos no acumulables (excepto pago
matriculados deberán asistir a las clases De no cumplir con el nivel mínimo, los contado)
de nivelación que ofrecerá el diplomado. matriculados tendrán que asistir a clases formato
• 3 años de experiencia profesional de nivelación. Estas clases Viernes de 15:30 a 19:30 y sábados de
(mínimo) están incluidas en el costo del arancel. 09:30 a 13:30 hrs.
• Dominio de inglés a nivel de lectura. • El cumplimiento de los requisitos de
postulación no asegura la aceptación del precio del programa
etapas de postulación postulante al Diploma. UF 90
1. Postulación en línea
2. Entrevista Personal duración
120 horas cronológicas.
formas de pago
• Contado, con cheque al día, vale vista,
efectivo o tarjeta de crédito.
• 9 cuotas con pago automático a la tarjeta
de crédito o cuenta corriente.
información y postulaciones
Pilar Mujica
+562 23311227
pilar.mujica@uai.cl
*El cumplimiento de los requisitos de postulación no asegura la aceptación del postulante al Diplomado. * Excepcionalmente podrían haber clases otro dia debido a feriados intermedios.
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