Nuevo - Herramientas tecnológicas para visualización de datos

Este curso entrega herramientas básicas de informática para procesar grandes volúmenes de datos y técnicas para gráfica y visualización de información.


Descripción

La ciencia de datos es una disciplina de carácter multidisciplinaria, ya que para su implementación no solo se requiere de manejar métodos matemáticos y estadísticos y herramientas computacionales, sino que también exige dominar técnicas de visualización que permitan facilitar la interpretación de la información que se genera para los usuarios.

En la mayoría de los ambientes laborales se trabaja con registros, datos que muestran, por ejemplo, la cantidad de transacciones comerciales que suceden en una hora, la información personal de clientes, niveles de pobreza por calle de una ciudad, entre otros. Toda esta información se procesa a través de herramientas computacionales y se entrega en formatos o cuadros de resumen para obtener conclusiones relevantes y tomar decisiones, formatos que deben facilitar la comprensión de los datos y resguardar aspectos éticos de la información.

Este curso aborda los principales requerimientos tecnológicos para el manejo de grandes volúmenes de datos, presentando los softwares más importantes asociados a cubos de datos y cruces de información para la obtención de resultados automatizados. Junto con ello, el curso también presenta los conceptos fundamentales de visualización de información, en función de estándares de comunicación y diseño gráfico que facilite la transmisión adecuada de la información.

Al finalizar el curso, el participante conocerá diferentes softwares que permiten el procesamiento de grandes volúmenes de datos y podrá implementar, mediante herramientas de visualización, métodos y formatos para comunicar de forma gráfica, accesible y ética la información.

El curso tiene una orientación práctica y se trabajará con software de código abierto (open source), de tal forma de facilitarle a los profesionales el acceso a esta tecnología y potenciar su aplicación.  

Dirigido a

Ingenieros Civiles y de Ejecución de los diversos ámbitos de especialización, Ingenieros Comerciales, Economistas, Administradores Públicos, Psicólogos, Sociólogos, y en general, profesionales de diversas disciplinas que se desempeñan en áreas de gestión con datos (públicas, privadas, educación, etc.)

Prerrequisitos

•    Manejo de los conceptos elementales de análisis de datos para la toma de decisiones.
•    Dominio básico de MS Excel y herramientas de programación computacional.

Objetivo de aprendizaje

Utilizar diferentes tecnologías de código abierto para análisis de grandes volúmenes de datos y emplear herramientas computacionales de visualización gráfica para transmitir información.

Desglose de cursos

Curso: Tecnología y Visualización de grandes bases de datos.
Horas lectivas: 25 horas cronológicas
Créditos: 5

Objetivos específicos:
-    Distinguir las principales herramientas tecnológicas para big data.
-    Dominar conceptos básicos de programación, informática y metodología para big data.
-    Emplear los principales softwares interactivos de visualización de datos.
-    Aplicar los correctos y diversos usos de gráficos.

Contenidos:
-    Informática para big data.
o    Manejo de bases de datos.
o    Bases de datos relacionales.
o    Conceptos de programación para big data.
o    Arquitectura de datos.
-    Integración y análisis con big data.
o    Adquisición del dato.
o    Calidad y limpieza del dato.
o    Gobernanza de datos.
o    Computación cognitiva.
-    Visualización.
o    Terminología
o    Presentación de softwares gráficos
o    Aplicaciones prácticas
-    Principios gráficos
o    Color, Diseño y Evaluación
o    Gráficos básicos
o    Gráficos Multivariados
o    Gráficos de Texto
-    Métodos Interactivos
o    Animaciones
o    Gráficos Interactivos
-    Gráficos Avanzados
o    Gráficos temporales
o    Gráficos Geoespaciales
o    Gráficos Jerárquicos
o    Datos de red
-    Consideraciones finales
o    Métodos de rediseño y demostración
o    Ética gráfica.

METODOLOGÍA
En las horas teóricas el relator desarrollará los contenidos con medios audiovisuales (presentaciones y diapositivas), basado en una metodología participativa.
En las horas prácticas, se realizarán las siguientes actividades:
-    Laboratorios de software para big data, consistente en entrenar en herramientas de programación de algoritmos y códigos básicos, de manera individual, con la supervisión del relator.
-    Laboratorios de diseño gráfico, para implementar técnicas de programación para visualización de datos, en grupos de 5 participantes, con la conducción y orientación del relator.
 

Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA
Alonso Molina Núñez
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Analista Estadístico de DATA UC, unidad de estudios de la Facultad de Matemáticas UC.
Ha dictado diversos cursos de programación estadística con R, y computación estadística, para cursos de pregrado del área de Economía e Ingeniería, además de cursos de computación estadística para los Diplomados en Estadística y Sistemas de Inteligencia para la Competitividad.

EQUIPO DOCENTE
Alvear Leyton, Alexis, Subdirector DATA UC, Magíster en Administración de Empresas, Universidad de Sevilla, España.

Caiceo Jaime, Ingeniero Civil Industrial, Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Muñoz Araya Miguel, Ingeniero Comercial Pontificia Universidad Católica de Chile, Diplomado en Inteligencia de Negocios Universidad de Chile.

Vega Ricardo, Profesor Asistente Adjunto Escuela de Diseño UC, Diseñador y Artista, MFA Technology (Parsons, The New School, Nueva York).

Evaluación

•    1 Quiz, que consiste en la programación de códigos básicos en software para análisis de datos en altos volúmenes, desarrollado de manera individual: 50% - evaluado con una rúbrica.
•    1 Taller práctico que contempla el realizar un proyecto de visualización de datos informativo, mediante uso de software especializado. El taller será realizado en grupos de 5 personas: 50% de ponderación de la nota final y será evaluado con una pauta de cotejo.

Requisitos de aprobación

a)    Requisito académico: los alumnos deberán obtener una nota 4.0 o más y cumplir con el requisito de asistencia de un 80%.
Los alumnos que cumplan con estos requisitos recibirán un certificado de aprobación.

El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

Bibliografía

- O"Reilly Media Inc (2012). Big Data Now, Strata
- Amaral, F. (2016). Big Data for executives, consultants and proyect managers, PoloBooks
-Mauldin, S. (2015). Data Visualizations and Infographics, Rowman & Littlefield
- Apuntes de elaboración propia.

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación ubicada al lado derecho de esta página web. Un correo de confirmación solicitará enviar los siguientes documentos a la ejecutiva de admisión, señorita Carla Díaz Mora, al correo cdiazmora@uc.cl:

-    Fotocopia simple de la cédula de identidad por ambos lados.
-    Copia simple de título o licenciatura.
-    Certificado laboral o currículum vitae actualizado.

VACANTES: 40
 “No se tramitarán postulaciones incompletas”.

• El Programa se reserva el derecho de suspender la realización del diplomado/curso si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero en un plazo aproximado de 10 días hábiles con un vale vista que deberá ser retirado en el  Banco Santander.
• A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del total del arancel. A las personas que se retiren  una vez iniciado el programa por motivos de fuerza mayor, se les cobrarán las horas cursadas hasta la fecha  de la  entrega de solicitud formal de retiro más el 10% del valor total del programa. En ambos casos la devolución demorará 15 días hábiles y se efectuará a través de un vale vista que deberá ser retirado en el  Banco Santander.

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Otros programas que pueden ser de su interés

Diplomado en Estadística, mención Métodos Estadísticos

Diplomado en Data Science
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