Nuevo - Visualización de datos usando R

El curso está dirigido a profesionales que necesitan aprender a utilizar R de manera avanzada para presentar datos de manera visual que permitan comunicar efectivamente los resultados de la exploración y análisis de datos.


Descripción

Este curso, usando una metodología de aprendizaje basada en problemas, está diseñado para profesionales de las ciencias sociales que posean formación previa en análisis de datos y que tengan conocimientos básicos de importación, exportación y manipulación de datos en R. Al finalizar el curso, se espera que los estudiantes, usando el lenguaje de programación R, sean capaces de representar distintos tipos de datos, a través de gráficos, mapas y dashboards, así como usar diferentes elementos visuales (posición, color, forma, etc,) que permitan comunicar efectivamente los resultados de la exploración y análisis de datos.

Este curso es parte del Magíster en Diseño y Análisis de Encuestas Sociales del Instituto de Sociología de la Pontificia Universidad Católica de Chile y podría ser convalidado en caso que el alumno sea admitido en dicho programa de Magíster

Dirigido a

Profesionales de las ciencias sociales y otras disciplinas que necesitan aprender a utilizar el software R para la visualización y presentación de datos

Prerrequisitos

-    Grado académico o título profesional, obtenido en universidades chilenas o extranjeras, equivalente al grado de licenciado que confiere la Pontificia Universidad Católica de Chile.
-    Conocimiento intermedio del idioma inglés para lectura de bibliografía.
-    Formación previa en análisis de datos
-    Conocimientos básicos de importación, exportación y manipulación de datos en R
-    Currículum vitae con antecedentes curriculares.

Objetivo de aprendizaje

•    Comprender los contextos analíticos en que corresponde utilizar distintas técnicas de visualización de datos
•    Aprender a utilizar distintos elementos visuales para comunicar efectivamente datos.
•    Aprender a utilizar mapas para representar datos geolocalizados y variables asociadas a un territorio determinado
•    Aprender a representar visualmente redes de interacción social.
•    Construir de dashboards a partir de mapas, datos censales, encuestas socioeconómicas y registros administrativos, entre otros.

Desglose de cursos

Nombre del curso: Visualización de datos usando R
Nombre en inglés: Data visualization using R.
Horas cronológicas: 21
Horas presenciales: 18
Horas e-learning: 3
Horas pedagógicas: 28
Créditos: 5

Resultados del Aprendizaje
Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:
‐    Representar montos, distribuciones, proporciones, relaciones entre variables, series de tiempo e incertidumbre por medio de gráficos.
-    Usar elementos visuales tales como: posición, forma, tamaño, color, ancho y tipo de línea para comunicar efectivamente datos.
-    Usar mapas para representar datos geolocalizados y variables asociadas a un territorio determinado (por ejemplo, comuna, región o país).
-    Representar visualmente redes de interacción social.
-     Construir de dashboards a partir de mapas, datos censales, encuestas socioeconómicas y registros administrativos, entre otros.
-    Usar R Markdown para la presentación de informes y la construcción de dashboards.

Contenidos:
1.    Percepción y visualización de datos.
2.    Elementos de R Markdown.
3.    Representación de montos, distribuciones, proporciones, relaciones entre variables, series de tiempo e incertidumbre.
4.    Visualización de redes.
5.    Mapas
6.    Dashboards

Metodología de enseñanza y aprendizaje:
Este curso se desarrollará en modalidad presencial y utilizará las siguientes herramientas pedagógicas:
-    Clase presencial: Clases expositivas presenciales, una vez por semana; Discusión de textos y aprendizaje basado en problemas; Trabajos aplicados y breves presentaciones en clase de los estudiantes.
-    Clase invertida: cátedras disponibles a través de clases de video pre-grabadas
-    Clase online: reuniones en vivo, a través de una plataforma web, con discusión de contenidos vistos en clases

Evaluación de los aprendizajes:
-    Trabajos:     70%
-    Examen final (presencial):  30%

BIBLIOGRAFÍA
Mínima

•    Wickham, H. y G. Grolemund. 2017. R for data science. O’Reilly Media. 1a Edición.
https://r4ds.had.co.nz/
•    Tennekes, M. 2018. tmap: Thematic Maps in R, Journal of Statistical Software. Vol. 84(6).
https://www.jstatsoft.org/article/view/v084i06
•    Xie, Y., Allaire, J.J. y G. Grolemund. 2019. R Markdown: The definitive guide. CRC Press.
https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/

Complementaria

•    Healy, K. 2019. Data visualization: a practical introduction. Princeton University Press. 1a. Edición.
•    Sosulski, K. 2019. Data visualization made simple: insights into becoming visual. Routledge. 1a. Edición.
•    Tufte, E. 2001. The visual display of quantitative information. Graphics. 2a. Edición.
•    Ware, C. 2013. Information visualization: perception for design. Waltham, Ma: Morgan Kaufman. 3a Edición.
•    Wickham, H. 2016. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Use R!). Springer. 2a Edición.
•    Wilke, C. 2019. Fundamentals of data visualization. O’Reilly. 1a Edición.

Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA
Carolina Casas-Cordero.
Economista de la Universidad de Chile, MSc Survey Methodology y Doctora en Survey Methodology de la University of Maryland, USA. Profesora asistente del Instituto de Sociología UC, Investigadora Asociada al Centro UC de Encuestas y Estudios Longitudinales (CEEL UC) y Jefa del Programa de Magíster en Diseño y Análisis de Encuestas Sociales del ISUC. Dicta cátedras de diseño de encuestas, diseño de muestras y estimación con encuestas complejas en el programa de Magíster en Sociología del ISUC. Ha dirigido y participado en varios estudios, principalmente vinculados al CEEL UC y Dirección de Estudios Sociales (DESUC), con gran experiencia tanto en el diseño e implementación como en la evaluación de encuestas complejas y/o de gran envergadura como la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN), la Encuesta de Protección Social (EPS) y la Encuesta Nacional de Salud (ENS), entre otras.

EQUIPO DOCENTE
Víctor Macías
Ingeniero Comercial de la Universida dde Chile.
Magíster en Economía de la Universidad de Chile
Doctor en Economía de la Universidad de Maryland.
Académico de la Universidad de Chile y la Universidad Diego Portales en las siguientes áreas: Entorno económico para los negocios, Tópicos en economía y negocios usando R, Econometría financiera, Introducción a Fintech y R para Finanzas, Evaluación de Impacto, Análisis Predictivo, Innovación Financiera.

Además, se incorporará al equipo un ayudante que asistirá a los docentes durante algunas de las clases.

Requisitos de aprobación

Para aprobar el curso, se requiere:

1.    Asistir a un 75% de las sesiones.
2.    Aprobar con nota no inferior a 4.0 en una escala de 1.0 a 7.0, de acuerdo a la siguiente ponderación:


Curso: Visualización de datos usando R

Trabajos     70%
Examen     30%


Para aprobar los programas de diplomados se requiere la aprobación de todos los cursos que lo conforman y en el caso que corresponda, de la evaluación final integrativa.
Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.
El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

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 Francisca Campos (frcampos@uc.cl):

-    Currículum vitae actualizado.
-    Copia simple de título o licenciatura.
-    Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.

Tras la revisión de antecedentes, los y las postulantes aceptados/as serán confirmados a través de un correo electrónico. En algunos casos, será necesario llamar a entrevista presencial o telefónica para verificar, especialmente, manejo de algunos contenidos.

Las postulaciones para el 2020 estarán abiertas desde enero hasta completar las vacantes.

- El postulante será contactado para asistir a una entrevista personal, si corresponde, con el Jefe de Programa del Diplomado o su Coordinadora Académica.
- En caso que el postulante presente alguna discapacidad de origen: visual, auditiva, movilidad reducida, u otra, deberá informar previamente a la coordinación del programa mediante un email, con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria al inicio de clases y entregar una asistencia adecuada
- Las postulaciones son hasta una semana antes del inicio del Diplomado/Curso o hasta completar las vacantes; no se aceptarán postulaciones incompletas.
- El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe cancelar el valor para estar matriculado.

Importante- Sobre retiros y suspensiones-
• La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible con un máximo de 10 días hábiles. La devolución se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del 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 valor del programa.* A las personas que se retiren una vez iniciada la actividad, se les cobrará las horas o clases cursadas o asistidas y materiales entregados a la fecha de la entrega de solicitud formal de retiro más el 10% del valor del programa*
La solicitud de retiro debe realizarse a la coordinación a cargo y hasta antes de que el 50% de la actividad se haya desarrollado (Reglamento de alumno de Educación Continua).  
En ambos casos la devolución, demorará cómo máximo 15 días hábiles y se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del Banco Santander. *El 10% corresponde al uso de vacante y se calcula en base al precio publicado, no el valor final pagado.

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