Visualización de datos usando R - Online - clases en vivo*

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 Diplomado en WebScraping y Visualización de datos sociales en R. del Instituto de Sociología de la Pontificia Universidad Católica de Chile y podría ser convalidado(1). 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 Diplomado en WebScraping y Visualización de datos sociales en R. del Instituto de Sociología de la Pontificia Universidad Católica de Chile y podría ser convalidado(2). 

(1)Para convalidar el curso es necesario:
(1) Haber realizado el curso en un máximo de 3 años previo a su ingreso al Diplomado
(2) Haber obtenido una nota igual o superior a 4,0 en dicho curso. 

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 pedagógicas: 28Créditos: 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
Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA

Mauricio Bucca.

Profesor asistente del Instituto de Sociología de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Sociólogo UC, Doctor en Sociología de la Universidad de Cornell y Max Weber Postdoctoral Fellow en el Instituto Universitario Europeo. 
Estudia las desigualdades del mercado laboral, movilidad social intergeneracional y creencias sobre la desigualdad, utilizando una combinación de modelación estadística, estrategias empíricas para inferencia causal y métodos experimentales y computacionales.
Desde 2019, realiza cursos sobre Análisis de datos categóricos; Análisis de datos y programación en R; Métodos de simulación y remuestreo para pruebas de inferencia e hipótesis; e Introducción a los métodos cuantitativos. Su trabajo ha sido publicado en revistas académicas como Science Advances, Sociological Methods and Research, RSF: The Russell Sage Foundation Journal of the Social Sciences, Research in Social Stratification and Mobility.



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.

Metodología

Este curso se desarrollará en modalidad on line – clases en vivo y utilizará las siguientes estrategias de enseñanza: 

  • Clases sincrónicas: Clases expositivas online, vía zoom. Discusión de textos y aprendizaje basado en problemas; trabajos aplicados y breves presentaciones en clase de los estudiantes. 
  • Clases asincrónicas: clases expositivas y/o tutoriales disponibles a través de videos pre-grabados disponibles para los y las estudiantes a través de Classroom. 
Evaluación
  • Trabajos: 70%
  • Examen final: 30%
Requisitos de aprobación

Para aprobar el Curso, se requiere :

  1. Aprobar con nota no inferior a 4.0 en una escala de 1.0 a 7.0

- 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.

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.
Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra en http://www.educacioncontinua.uc.cl/ y enviar los siguientes documentos a Francisca Campos al correo frcampos@uc.cl 

  • Currículum Vitae actualizado con foto 
  • 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. 


VACANTES: 30
Las postulaciones son hasta completar las vacantes.

- 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.

- 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.

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 15 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.

Para cursos (con inscripción)

Las personas interesadas deberán completar la ficha de inscripción ubicada al lado derecho de esta página web.
- Las inscripciones son hasta completar las vacantes.
- Si el pago lo efectúa su empresa, el encargado de capacitación de su empresa debe ingresar el requerimiento en “Inscripción Empresa”, subiendo ficha de inscripción con firma y timbre además de ODC, OTIC, OC CM.
- El inscribirse no asegura el cupo, una vez inscrito en el programa, se debe cancelar el valor para estar matriculado.

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