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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. Prepara a profesionales de distintas áreas en el análisis y producción de estudios, utilizando distintas fuentes de datos y metodologías de análisis, aplicables a problemas actuales de políticas públicas.

Antecedentes Generales

07/05/2021
Vie de 18:30 a 21:30 hrs y sáb de 9:30 a 17:00 hrs (dos veces al mes)
Campus Oriente, Jaime Guzmán Errázuriz 3300, Providencia
144 horas cronológicas / 192 horas pedagógicas
$2.800.000
programas@ing.puc.cl
+56 2 2354 4516

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.

Contenidos del Programa

1. Conceptos básicos para el análisis de datos
– Estudios observacionales vs experimentales

2. Conceptos básicos en Big Data

3. Conceptos básicos en Machine Learning

4. Diseño de proyectos empíricos para la toma de decisiones
– Formulación de hipótesis
– Etapas de un diseño empírico
– Desafíos

5. Tipos de datos y preguntas de investigación
– Datos primarios
– Datos secundarios
– Casos buenos/malos que utilizan Big Data

6. Marco legal y ética en el análisis de datos

7. Análisis básico de datos
– Regresión lineal aplicada
– Predicción
– Escenario contrafactual, sesgo de selección, sesgo muestral

1. Ciclo de vida útil de los datos
2. Documentación de los datos, garantías de validez, exactitud, consistencia, completitud, y uniformidad
3. R para manejo de los datos.
4. Herramientas para depuración de los datos I: regresión lineal
5. Herramientas para depuración de los datos II: sampling
6. Caso para datos estructurados I: bases de datos relacionales
7. Caso para datos estructurados II: lenguaje de consulta SQL
8. Integración de los datos y depuración de datos relacionales

1. Introducción: ejemplos y métodos de análisis y visualización de datos
2. Minería de texto y web scrapping
3. Minería de datos: clustering, patrones más frecuentes, reglas de asociación
4. Machine learning: perceptron, support vector machines, redes neuronales
5. Visualización de datos: conceptos y tecnologías fundamentales

1. Introducción a la evaluación de impacto
2. Experimentos
3. Selección de muestra
4. Cuasi experimentos
– Datos longitudinales
– Regresión discontinua
– Matching
– Variables instrumentales
5. Métodos mixtos para la evaluación de políticas públicas
6. Ventajas de datos administrativos
7. Diseño de estudios de impacto en políticas públicas

1. Elección de tópicos
– Salud
– Educación
– Crimen
– Vivienda
– Opinión pública
2. Desarrollo del proyecto de investigación
3. Taller de curso 1
4. Taller de curso 2
5. Taller de curso 3
6. 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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