Curso Big Data para Comunicación Política

Extracción, limpieza y análisis de datos, algoritmos predictivos y APIs para la toma de decisiones estratégicas

Duración 8 semanas (32 hs.) 

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Inicio  7 de septiembre

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Modalidad Asincrónica Aula virtual con tutoría personalizada

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Profesores Bárbara Zeifer y Zacarias Abuchanab

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Destinado a tomadores de decisión (consultores, funcionarias/os o investigadores) que busquen comprender los conceptos clave de la ciencia de datos aplicada a la comunicación política, pero puedan delegar la implementación de los procesos. No se requieren conocimientos previos de programación ni estadística. 

Objetivos

• Acercar el lenguaje de programación y los algoritmos clave de la ciencia de datos a los tomadores de decisiones en el ámbito de la comunicación política.

• Dar a conocer los principales modos en los que el análisis de grandes volúmenes de datos puede ser aplicado de manera concreta a la toma de decisiones estratégica en cualquier campaña de marketing político o institucional.

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Contenidos

Módulo 1: Datos y comunicación política

Las claves para hacer campaña política en el 2022. Comunicación, marketing y redes sociales. Las limitaciones de las metodologías tradicionales: sesgos e imprecisión. La ciencia de datos como oportunidad y desafío.

Módulo 2: Definición de objetivos e identificación de oportunidades

¿Qué puedo hacer con los datos? ¿Qué tipo de datos necesito? Definición de objetivos, variables e indicadores para cada proyecto con la metodología OKR. Posibilidades y oportunidades del análisis de datos en política: scrapping de redes sociales, clusterización de públicos, predicción de resultados.

Módulo 3: La preparación de los datos 

Introducción a Python y lenguajes de programación. Entornos de desarrollo. Sintaxis básica y aplicaciones  en data manipulation. Los procedimientos más comunes de extracción, exploración, limpieza y análisis estadístico de bases de datos de gran volumen. El paso a paso de cómo construir nuestro primer data set scrapeando datos, prepararlo y analizarlo de manera preliminar.

Módulo 4: Algoritmos para problemas políticos 

Presentación de los principales algoritmos disponibles para predecir y tomar decisiones a partir de grandes volúmenes de datos.  Introducción al mundo del Machine Learning y Deep Learning.
- Modelos predictivos: Introducción a técnicas de regresión lineal para variables cuantitativas.
- NLP: Técnicas básicas de análisis y clasificación de palabras.
- Modelos no supervisados: Introducción a clusterización y aplicaciones básica

Módulo 5: Introducción a las técnicas y herramientas de la ciencia de datos

Presentación de herramientas de análisis y visualización de datos: Power Bi & Tableau.

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Metodología

Aula virtual Todos los miércoles se publicará el contenido de la semana en el campus virtual. Se puede ingresar con usuario y contraseña durante el tiempo de duración del curso.

Modalidad asincrónica Cada estudiante puede ver las clases, realizar los ejercicios y comunicarse con los profesores en los días y horarios que prefiera. 

Tutoría personalizada Los profesores responderán consultas y darán devoluciones personalizadas de las actividades a lo largo del mes de duración del curso.

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Diversidad de herramientas para el aprendizaje Cada semana la/el estudiante encontrará

• documentos con los contenidos de la clase;

• videos explicativos;

• ejercicios aplicados a casos concretos de las ciencias sociales;

• una pregunta de comprobación de participación al finalizar cada clase;

• bases de datos para poner en práctica los conocimientos adquiridos;

• bibliografía optativa para apoyar el aprendizaje.​

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Certificación

Para aprobar el curso se requiere la presentación de 7 de las 8 preguntas de comprobación de participación y la aprobación de un examen final de tipo multiple choice con un 60%  o más preguntas correctas.

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Los certificados son extendidos por TIBER Escuela de Estudios Políticos y Sociales. 

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Precio