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Inicio
16 de junio 2025
(sujeto a un mínimo de estudiantes)
Duración
56 Horas / 14 semanas
Horario
Sesiones sincrónicas, martes de 18:30 a 20:00 hrs. Trabajo autónomo sin horario establecido de conexión
Valor Arancel
$350.000
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objetivo
Comprender las principales técnicas de tratamiento, registro y análisis de la información pública para la toma de decisiones orientadas al desarrollo de políticas públicas y acciones enmarcadas en el ámbito de la administración pública y de los actuales requerimientos de toma de decisiones inteligentes
para resolver problemas complejos.
Metodología
El curso se desarrolla en la plataforma virtual Moodle durante un período de 14 semanas y está estructurado en módulos de estudio semanales, cuyo material se libera de manera programada cada semana. Cada módulo incluye una evaluación, y al término del programa, los estudiantes deben completar una evaluación integradora.
Las clases son asincrónicas y se presentan a través de cápsulas explicativas diseñadas para abordar las temáticas específicas. Como complemento, se incluyen presentaciones, guías de contenido y bibliografía pertinente como materiales de apoyo. Además, se organiza una sesión sincrónica semanal de 1,5 horas de duración, realizada a través de la plataforma Zoom, destinada a realizar trabajo práctico.
El programa cuenta con el respaldo de un/a tutor/a virtual, un/a profesional encargado/a de apoyar a los estudiantes en diversas gestiones, tales como solicitudes de prórrogas, certificados de alumno regular, seguimiento de consultas a docentes, entre otros. Este apoyo tiene como objetivo facilitar que los participantes cumplan con las exigencias del programa de manera oportuna y efectiva.
Dirigido A
- Profesionales, técnicos y/o administrativos que trabajen en instituciones públicas o que requieran herramientas para el análisis y gestión de información.
ANTECEDENTES SOLICITADOS
- Manejo básico de programa Microsoft Excel
Programa
1.- Gestión y análisis de datos públicos
• Importancia de la gestión y análisis de datos públicos para resolver problemas complejos de la administración pública. • Datos del Estado: Fuentes y tipos de datos disponibles
2.- Datos públicos estructurados
• Introducción al tratamiento de datos públicos estructurados y de manejo de bases de datos • Desafíos de la gestión y el almacenamiento de los datos públicos. Introducción a si Data Warehouse
3.- Datos Públicos estructurados
• Breve introducción a R • Tratamiento de datos públicos estructurados a través de R
4.- Datos Públicos no estructurados
• Tratamientos de datos públicos no estructurados a través de R • Trabajo de API’s y Texto como fuente de información
.
5.- Visualización y análisis de datos
• Breve introducción a Power Bi. • Desarrollo de soluciones que permitan el análisis de datos y visualización de fácil acceso y compresión a través de Power Bi.
6.- Integración de lenguajes y combinación de datos
• Combinación y refinación de datos. • Complementos y utilización de diferentes herramientas para la visualización de datos geoespaciales e información pública a través de R y Power Bi.
Docentes
Susana Riquelme Parra
Administradora Pública, Dra © en Política y Gestión en la Educación Superior de la Universidad Nacional Tres de Febrero, Buenos Aires, Argentina. Magíster en Política y Gobierno de la Universidad de Concepción, Diplomada en Gerencia Pública. Actualmente es Jefa de Carrera de Administración Pública y Ciencia Política de la Universidad de Concepción. Miembro de la Red de Politólogas #NoSinMujeres.
Marcela Varas Contreras
Ingeniera Civil Informática, Magíster en Ciencias de la Computación. Directora del Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación.
MICHEL FIGUEROA MARDONES
Diego Gallardo Mateluna, Ingeniero Estadístico, Doctor en Ciencias, mención Estadística de la Universidad de Sao Paulo, Brasil. Profesor Asociado del departamento de Estadística de la Universidad del Bío-Bío. Editor ejecutivo de la revista chilena de Estadistica (ChJS). Tiene más de 80 publicaciones científicas en áreas como análisis de sobrevivencia, modelos de regresión, teoría de distribuciones, estadística computacional, además de colaboraciones científicas con otras áreas como biología marina, geología, nutrición, psicología, entre otras. Además, es mantenedor de diversos paquetes del software R, tales como skewMLRM, tpn, extrafrail.
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