Diplomado

Ciencia de Datos, Gobiernos Locales y Territorio.

 DIRECTOR ACADÉMICO: Patricio Urriola

Modalidad virtual  

EQUIPO DOCENTE: Rodrigo Fernández Albornoz, Sociólogo Universidad de Chile | José Manuel Pino Jáuregui, Cientista Político, Universidad Alberto Hurtado | Sebastián Rivera Aburto, Cientista Político, Universidad Alberto Hurtado | Gonzalo Donoso Pérez, Sociólogo de la Universidad de Chile.

FECHA DE INICIO: 30 DE JUNIO, 2022.  

Descripción del Programa

El diplomado está enfocado en introducir el diseño e implementación de proyectos orientados por datos, en relación con las principales dimensiones económicas, sociales y administrativas relacionadas con distintas instancias de gobierno local (Municipios, Gobernaciones Provinciales y Regionales).
Lo anterior implica considerar elementos de contexto en lo que se ha denominado una cuarta revolución industrial, donde su principal fuente no es el vapor o la electricidad, sino los datos y nuestra capacidad de transformarlos en información. Ahora bien, el valor agregado en este nuevo ecosistema industrial no se encuentra sólo en la información, sino en nuestra capacidad de convertirla en aprendizaje, en cuanto base del conocimiento.
En el programa se verán los principales aspectos históricos y tecnológicos involucrados en la revolución de los datos (China, India, Europa y Estados Unidos), asimismo como la situación de América Latina al respecto. Se hará foco especial en la situación general del segmento de países que pueden ser considerados como altamente datificados (Chile), y aquellos que están en vías de datificación (México, Colombia, Argentina, Perú y Brasil).
Posteriormente, se analizará el contexto en el que este nuevo panorama presenta un horizonte de desafíos para el sector público, en particular tránsito que experimentarán las instancias de gobierno locales respecto del estado de avance general del proceso de datificación.
De este modo, luego se ven los cursos centrales del programa orientados al diseño e implementación de proyectos orientados por datos en el ámbito local. Lo anterior implica el desarrollo de herramientas para la limpieza, gestión y manipulación de bases de datos, para luego desarrollar las técnicas de análisis de datos de mayor pertinencia en el ámbito de la gestión territorial, y de esa forma contar con más y mejores elementos para la identificación de grupos y poblaciones relevantes para efectos del monitoreo y evaluación de políticas y programas. Otro elemento importante del programa es el enfoque territorial, lo cual será cubierto mediante técnicas y aplicaciones propias de los Sistema de Información Geográfica (SIG), vale decir, el trabajo con datos geolocalizados para efectos de caracterizar territorialmente a aquellas entidades y atributos en los que se juega la capacidad de cobertura de política y programas.
Al mismo tiempo se utilizarán un amplio conjunto de bases de datos geolocalizables dispuestos de manera abierta por distintas instancias estatales (SUBDERE, MINAGRI, MINEDUC, etc). Este trabajo estará enfocado en la utilización del lenguaje de programación estadístico R con su IDE RStudio, para lo cual no es necesario tener conocimientos previos del programa ya que habrá un curso especializado en estos aspectos. Al mismo tiempo, el entorno de trabajo R y su interfaz visual R Studio forman parte de las principales plataformas de trabajo reconocidas a nivel internacional para el desarrollo de proyectos orientados por datos. Es importante señalar que este diplomado utiliza herramientas open source, por lo cual todos los programas con los cuales trabajamos son gratuitos y están disponibles en internet.
Objetivo General
  • Desarrollar las principales herramientas de la Ciencia de Datos en el contexto de  problemas abordados principalmente en la gestión de políticas públicas en el contexto  territorial local. Lo anterior va abarca diversos ámbitos sectoriales tales como Salud,  Educación, Trabajo, Vivienda y Seguridad Pública.

Objetivos Específicos
  • Comprensión del contexto histórico en el que se desenvuelve la Cuarta Revolución  industrial y los desafíos para el sector público y las diferentes instancias de gobierno  local.
  • Desarrollo de las competencias que permitan articular los principales problemas relativos  al ámbito de las instancias de gobierno local y el diseño, implementación y testeo de  estrategias orientadas por datos.

 

  • Desarrollo de las herramientas y conocimientos relativos a cada una de las etapas en las  que los datos se convierten en información y ésta en conocimiento dentro la cadena de  valor del trabajo con datos, es decir:
  1. Adquisición: estructuras de datos, principales bancos de datos secundarios, recolección de datos web, fundamentos y procedimientos de muestreo (inferencia estadística).
  2. Almacenamiento: optimización de recursos para el almacenamiento de mayores volúmenes de datos.
  3. Preprocesamiento: limpieza, cobertura de datos perdidos
  4. Análisis: fundamentos y aplicaciones del análisis univariado y bivariado. Técnicas de análisis multivariado en el contexto del aprendizaje de máquinas y minería de datos.
  5. Visualización: fundamentos de la percepción visual y principales herramientas para una visualización efectiva de datos como apoyo a la gestión.
Destinatarios del Curso
  • El programa está dirigido a profesionales de las Ciencias Sociales y similares (Administración, Economía, etc) que actualmente se desempeñen en la administración de instancias de gobierno local (municipios, gobiernos regionales, ministerios y servicios públicos) o instancias afines como Organizaciones No Gubernamentales, Consultoras, o que tengan interés en el desarrollo de temáticas relacionadas con políticas públicas en el ámbito local mediante un enfoque orientado por datos y con énfasis en componentes territoriales.
Perfil Egreso
  • El Diplomado propuesto tendrá una orientación profesional práctica, con la finalidad  de facilitar el uso de los contenidos vistos en los módulos en las labores cotidianas de  los estudiantes y con ello poder realizar análisis de datos mediante técnicas de  machine learning aplicada a las ciencias sociales, mediante el uso de bases de datos  recurrentes para el sector público chileno. También los estudiantes egresados del  programa podrán traspasar los análisis estadísticos a un enfoque territorial creando  mapas y visualización de datos efectiva.
Metodología de enseñanza

Las sesiones comprenden dos modalidades. Por un lado, una de tipo teórica, donde se  verán los fundamentos de cada módulo y, por otro lado, una práctica donde los  estudiantes junto al docente desarrollarán un ejercicio en común para traspasar los  conocimientos aprendidos en la parte teórica. Adicionalmente se dejará material para  que los estudiantes puedan desarrollar otro ejercicio (no visto en la parte práctica) para  que puedan poner en desarrollo sus conocimientos sus conocimientos adquiridos. 

El material para el desarrollo del módulo práctico será alojado en un foro donde los  estudiantes podrán compartir sus experiencias mientras realizan el trabajo y compartir  las dudas y respuestas que surjan de modo colaborativo. En un plazo menor a 36 horas  los tutores online darán respuestas a las consultas que surjan en dicho foro. 

Por temas de respaldo habrá un drive donde se mantendrá un archivo correspondiente  al material para prácticas como la tarea final del módulo. Para que en caso de que falle la  página web del Moodle, los estudiantes puedan seguir con sus lecciones sin interrupción. 

Semanalmente se subirá un archivo de práctica con la finalidad de que puedan ir  ensayando lo visto en clases de manera paulatina para que al final del módulo realicen la  tarea de evaluación que consistirá en una actividad que agrupa el contenido visto en cada  una de las semanas del módulo.

Estructura Curricular

1) Cursos conceptuales Obligatorios:

  • Gobiernos, gestión territorial y Políticas de Datos: contexto histórico, elementos  políticos y administrativos.
  • Principales instrumentos de planificación territorial en el ámbito local – Formulación, diseño e implementación de proyectos orientados por datos.

2) Cursos Técnicos nivel Básico – Intermedio Obligatorios:

  • Uso responsable de datos y flujo de trabajo orientado a datos
  • Introducción a la programación y a la gestión de bases de datos.
  • Preprocesamiento de datos.
  • Fundamentos de estadística y de análisis de datos.
  • Fundamentos para la visualización de datos.
  • Introducción a los Sistemas de Información Geográfica.
  • Introducción al Machine Learning I.
Evaluación

Al iniciar el primer módulo se hará una encuesta respecto al nivel de conocimiento que  tienen los estudiantes respecto al tema a tratar en la asignatura correspondiente, para  que finalmente en la autoevaluación puedan medir sus avances al terminar dicho ciclo. 

Semanalmente se evaluará de manera progresiva el avance de los estudiantes respecto  a la parte práctica del curso. Esta evaluación semanal se hará revisando el código de cada  uno de los estudiantes del diplomado para ir midiendo de manera paulatina sus avances  en la materia. De igual manera se entregará una retroalimentación de lo realizado por el  estudiante.

Al finalizar el módulo correspondiente se hará un trabajo final donde los estudiantes  deberán resolver un problema planteado por el docente, para lo cual deberán apoyarse  en las actividades semanales que fueron realizando con la finalidad de entregar un  informe respecto a la solución que ellos estiman pertinentes y su código de trabajo (para  comprobar la realización exitosa de la tarea asignada) y con ello medir su grado de  dominio en el tema cursado. 

Todas las actividades realizadas serán evaluadas de manera individual.  Los porcentajes de evaluación son los siguientes:

 

  • Trabajo final del diplomado: 50%.  
  • Trabajo semanal: 30%.
  • Participación en el foro: 10%.  
Duración
  • Total 14 semanas: Una sesión de 3 horas por semana
Lista de Profesores

Rodrigo Fernández Albornoz, Sociólogo Universidad de Chile. Magíster en Economía Aplicada Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. Diploma de Postítulo en Ciencia e Ingeniería de Datos del Departamento de Computación de la Universidad de Chile. Diploma en Internet de las Cosas y sus aplicaciones a la industria de la Escuela de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Actualmente forma parte del equipo de Coordinación de contenidos y docencia del Programa, es Senior Data Scientist en el área de Advanced Analytics de falabella.com.

José Manuel Pino Jáuregui, Cientista Político, Universidad Alberto Hurtado. Magíster en Análisis Político y Asesoría Institucional, Universitat de Barcelona. Diploma en Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Instituto de Estadística.

Actualmente se desempeña como Investigador de innovación y emprendimiento en el “Centro de Innovación UC”.

Sebastián Rivera Aburto, Cientista Político, Universidad Alberto Hurtado. Magíster en Estudios Sociales y Políticos Latinoamericanos, Universidad Alberto Hurtado. Magíster en Comunicación, mención Opinión Pública, Universidad Diego Portales.

Se ha desempeñado como asesor en Ministerio Secretaría General de Gobierno y ministerio de Economía, Fomento y Turismo. Actualmente está cursando un doctorado en Ciencia Política en University of California, Irvine.

Gonzalo Donoso Pérez, Sociólogo de la Universidad de Chile, Magíster en Educación, mención Evaluación de Aprendizajes, por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Doctor en Psicología de la Universidad de Girona. Ha participado en diversas instancias de especialización en Bélgica, Francia, España, Alemania, Holanda y Brasil, en medición de competencias digitales e indicadores tecnológicos.

Fue responsable del Censo Nacional de Informática Educativa y del Índice de Desarrollo Digital Escolar, de la prueba de Evaluación de Competencias TIC para el Aprendizaje (SIMCE-TIC) y Coordinador Nacional de las evaluaciones  internacionales PISA-ERA e ICILS, entre otras.

Modalidades de Pago y Valores

 

Si pagas la Primera Cuota hasta el 31 de mayo, 2022  Si pagas la Primera Cuota desde el 01 hasta el 13 de junio, 2022 Si pagas en 3 cuotas
ASISTENTE $650.000
(2 cuotas $325.000 c/u)
$750.000
(2 cuotas $375.000 c/u)
$790.000
(3 x $263.334 c/u)
ASISTENTE + INVITADO $600.000 c/u
(2 cuotas $300.000 c/u)
$700.000 c/u
(2 cuotas $350.000 c/u)
$760.000 c/u
( 3 x $253.333 c/u)

 

Organizan

Ciencia de Datos, Gobiernos Locales y Territorio.