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Diplomado en Ciencia de Datos para Políticas Públicas

(Iniciativa de la Escuela de Gobierno y el Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional de la UC)

Con un programa único en sus contenidos, la Escuela de Gobierno UC prepara profesionales de formación tanto científica, como humanista, con herramientas analíticas de punta y producción de estudios, que permitan una comprensión más profunda y actualizada de las políticas públicas.

Versión disponible para profesionales de todo Chile y Latinoamérica.

Antecedentes Generales

07/05/2021
Vie de 18:30 a 21:30 hrs y sáb de 9:30 a 13:30 hrs (3 veces al mes)
144 horas cronológicas / 192 horas pedagógicas
$2.800.000 en Chile / USD 3600 resto del mundo (Convenio Marco ID 1651586)
programas@ing.puc.cl

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.

 

 

Dirigido a:
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.

 

 

Objetivos de Aprendizaje:

– 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.

 

 

Requisitos de Ingreso:

– Contar con un grado académico o de un título profesional universitario en alguna de las siguientes disciplinas: Economía, Ingeniería Civil, Ingeniería Comercial, Psicología, Sociología, Ciencias Políticas, u otras disciplinas afines. 

– Se recomienda experiencia laboral de dos años en al área o áreas afines.

Contenidos del Programa

Al final del curso podrás:

– Formular preguntas de investigación e hipótesis relacionadas a políticas públicas utilizados datos

– Identificar tipos de datos para distintas preguntas de investigación

– Identificar ventajas y desventajas de distintos métodos empíricos

– Aplicar el concepto de contrafactual a distintos casos en políticas públicas

 

Contenidos: 

– Conceptos básicos para el análisis de datos

•Estudios observacionales vs experimentales

 

– Conceptos básicos en Big Data

 

– Conceptos básicos en Machine Learning

 

– Diseño de proyectos empíricos para la toma de decisiones

• Formulación de hipótesis

• Etapas de un diseño empírico

• Desafíos

 

– Tipos de datos y preguntas de investigación

• Datos primarios

• Datos secundarios

• Casos buenos/malos que utilizan big data

 

– Marco Legal y ética en el análisis de datos

 

– Análisis básico de datos

• Regresión lineal aplicada

• Predicción

• Escenario contrafactual, sesgo de selección, sesgo muestral

Al final del curso podrás:

– Documentar el ciclo de vida útil de los datos

– Manipular datos usandoR Studio

– Identificar problemas de calidad de los datos disponibles

– Aplicar técnicas de limpieza de los datos (regresión lineal, sampling)

– Integrar varias fuentes de los datos (texto, páginas Web, CSV,…) en una base de datos SQL para garantizar calidad y consistencia de los datos

 

Contenidos: 

– Ciclo de vida útil de los datos

– Documentación de los datos, garantías de validez, exactitud, consistencia, completitud, y uniformidad

– R para manejo de los datos.

– Herramientas para depuración de los datos I: regresión lineal

– Herramientas para depuración de los datos II: sampling

– Caso para datos estructurados I: Bases de datos relacionales

– Caso para datos estructurados II: Lenguaje de consulta SQL

– Integración de los datos y depuración de datos relacionales

Al final del curso podrás:

– Comprender cuándo, cómo, y por qué las técnicas sofisticadas de análisis de datos pueden ser relevantes para tomar decisiones basadas en datos

– Utilizar técnicas computacionales para extraer datos desde texto y la Web

– Analizar datos para agruparlos según características comunes, descubrir patrones o anomalías en ellos, o detectar asociaciones

– Aplicar métodos de clasificación y regresión basada en técnicas de machine learning para resolver problemas complejos sin necesidad de explicitar las instrucciones

– Implementar formas eficaces de visualizar y comunicar los datos para la toma de decisiones

 

Contenidos: 

– Introducción: Ejemplos y métodos de análisis y visualización de datos  

– Minería de texto y web scrapping 

– Minería de datos: clustering, patrones más frecuentes, reglas de asociación 

– Machine learning: Perceptron, support vector machines, redes neuronales  

– Visualización de datos: conceptos y tecnologías fundamentales 

Resultados de Aprendizaje 

– Aplicar el concepto de escenario contrafactual para la evaluación de políticas públicas

– Evaluar la calidad de la evidencia empírica presentada en distintos medios sobre el impacto de las principales políticas públicas en Chile

– Identificar distintos métodos para preguntas de evaluación de impacto

– Elaborar un diseño de evaluación de impacto de una política pública utilizando al menos dos de los métodos revisados en clase

– Presentar públicamente resultados de un ejemplo real de evaluación de impacto y presentar argumentos a favor y en contra de la calidad de la evaluación

 

Contenidos: 

– Introducción a la evaluación de impacto

 

– Experimentos

 

– Selección de muestra

 

– Cuasi experimentos 

• Datos longitudinales

• Regresión Discontinua

• Matching

• Variables instrumentales

 

– Métodos mixtos para la evaluación de políticas públicas

 

– Ventajas de datos administrativos 

 

– Diseño de estudios de impacto en políticas públicas

Al final del curso podrás:

– Identificar una pregunta específica de investigación aplicada en políticas públicas

– Formular hipótesis en el marco de una pregunta específica

– Manejar, limpiar, y analizar bases de datos para una pregunta específica

– Aplicar los métodos del curso a una pregunta específica

– Presentar resultados en formatos de presentación oral/visual

 

Contenidos: 

– Elección de tópicos

• Salud

• Educación

• Crimen

• Vivienda

• Opinión Pública

 

– Desarrollo del proyecto de investigación

 

– Taller de Curso 1

 

– Taller de Curso 2

 

– Taller de Curso 3

 

– Taller de Curso 4

Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Cuerpo Académico

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