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Solución de problemas por medio de datos


Presentación

El curso Solución de problemas por medio de datos tiene como propósito desarrollar en los estudiantes la capacidad de generar insights, preguntas de investigación e hipótesis originales, que sirvan de forma práctica en su desarrollo académico y profesional posterior. Esto por medio de la potenciación de habilidades clave en el análisis cuantitativo de datos, el empleo de estrategias de selección de técnicas de análisis adecuadas y el extensivo uso de visualizaciones para identificar patrones y anomalías.

Como competencias específicas se espera que sean capaces de:
  1. buscar y recolectar datos de forma autónoma para sus propias investigaciones;
  2. tratar dichos datos y limpiarlos para evitar problemas de interferencia;
  3. realizar distintos análisis con el objetivo de generar preguntas de investigación e hipótesis;
  4. utilizar estadísticas, gráficos y otros recursos analíticos para explorar los datos y comunicar resultados obtenidos;
  5. definir y testar relaciones causales;
Programa completo del curso

Temario

Sesión 1. La práctica del análisis de datos
  1. La clave está en saber formular una buena pregunta.
  2. ¿Cómo el análisis de datos puede constituirse como una ventaja profesional?
  3. ¿Qué son datos? ¿Qué tipos existen? ¿Por qué importan?
  4. La labor de analizar: identificar patrones sin perder la atención al detalle.
  5. Práctica: identificación de distintos tipos de dato
  6. Práctica: ¿qué podemos hacer con una lista de nombres de diputados?
Sesión 2. Encontrar y preparar los datos
  1. Dime que fuentes de información conoces y te diré qué puedes investigar.
  2. ¿Dónde encontrar datos? Principales fuentes de información para el análisis social en España, Europa y repositorios internacionales.
  3. El preparo y la limpieza de los datos: ¿por qué es necesario y cómo hacerlo?
  4. El cálculo de los indicadores sociales más utilizados.
  5. Práctica: Paro, resultados electorales y PIB en las provincias españolas.
  6. Práctica: Limpieza de los datos y cálculo de indicadores.
Sesión 3. Descubrir lo nuevo por el análisis de patrones y anomalías
  1. ¿Qué podemos entender por patrones y anomalías cuando analizamos datos?
  2. Utilizando preguntas sencillas para orientar el análisis de los datos y formular hipótesis.
  3. El Análisis Exploratorio de Datos: recetas vs saber práctico.
  4. Descripción y exploración: entender un atributo (una sola variable) o la relación entre atributos de un fenómeno (dos o más variables).
  5. El rol de los gráficos y de la visualización de datos de forma general.
  6. Práctica: Identificación de patrones y anomalías en un conjunto de datos.
  7. Práctica: Análisis exploratorio de la relación entre riqueza, paro y comportamiento electoral.
Sesión 4. Clasificar, asociar, comparar
  1. Tareas fundamentales del análisis de datos: clasificar, asociar, dividir.
  2. La clasificación como esfuerzo de síntesis analítica.
  3. La asociación como proximidad, vínculo o jerarquía.
  4. ¿Quién ha sido mejor votado? La comparación a partir de criterios objetivos.
  5. Práctica: el análisis de conglomerados y la clasificación de una variable continua.
  6. Práctica: medidas de asociación, árboles y redes.
  7. Práctica: teste de hipótesis y diferencia entre medias.
Sesión 5. Explicar los resultados
  1. “Adivinando” el futuro y explicando el pasado: la predicción y la inferencia.
  2. Por qué asociación no es causalidad.
  3. Diferentes formas de llevar a cabo la inferencia causal.
  4. Simplificar y generalizar: los modelos de regresión.
  5. Modelos: cuándo utilizarlos y cuál es el más adecuado.
  6. Práctica: Modelos predictivos y correlaciones espurias.
  7. Práctica: formulando un modelo de regresión lineal múltiple.

Formato

Profesor: Rodrigo Rodrigues-Silveira
Duración: 20 horas.
Sesiones: cinco, de cuatro horas de duración cada una.
Fechas: Semanalmente, todos los viernes, entre 8/02 y 08/03/2019.
Horario: de 15 a 19 horas.
lugar: Aula 2 de informática, Planta Jardín, Facultad de Derecho de la USAL.
conocimientos previos: no se requieren conocimientos previos.

Matrícula

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