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ANP > Noticias > Asociado ANP: Participa en curso UC “Herramientas de Análisis para Periodismo de Datos” 02 / 08 / 2018

Asociado ANP: Participa en curso UC “Herramientas de Análisis para Periodismo de Datos”

El curso entrega conceptos para análisis, implementación de unidades de periodismo de datos y conceptos estadísticos para la correcta interpretación de datos en contextos informativos en medios de comunicación.

El presente curso entrega las herramientas técnicas para realizar procesos de análisis cuantitativo y cualitativo, descubrir patrones interesantes y aplicar métodos probabilísticos para la obtención de conclusiones relevantes. Además, se contextualizan estas herramientas en la era del big data y en contextos donde las redes sociales y la ciudadanía por sí misma se encuentra aportando información día a día. Este curso está dirigido a profesionales que se desempeñen en el área de análisis de datos periodísticos; en él, conocerán y podrán aprender a usar las herramientas de análisis de datos en un contexto de big data.

El curso se realizará en el Campus San Joaquín de la Universidad Católica, desde el 05 de octubre al 24 de noviembre de 2018. Su duración es de 25 horas y se hará en los siguientes dudas:

Viernes 5, Sábado 6, Viernes 19, Sábado 20, Viernes 9, Sábado 10, Viernes 23 y Sábado 24 (horario por definir).

Al finalizar el curso, los participantes serán competentes para implementar técnicas y metodologías de ciencia de datos para generar periodismo de datos en diferentes medios de comunicación.

En total, el curso cuenta con cuatro grandes áreas de contenido, lo que en total asciende a 25 horas de enseñanza.


El valor del curso es de 450.000 pesos. Asociados ANP cuentan con un 20% sobre el total. INSCRÍBETE AQUÍ


Detalle del curso:

RESULTADOS DEL APRENDIZAJE:
Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:
•    Conocer las generalidades del big data y sus aplicaciones.
•    Adquirir herramientas básicas para el análisis exploratorio de datos.
•    Analizar algunos conceptos básicos de probabilidad e inferencia estadística orientados a la extracción de conclusiones o toma de decisiones.
•    Utilizar técnicas de análisis estadístico en contextos informativos.

CONTENIDOS: 
-    Introducción a la ciencia de datos (4 horas)
•    La era del big data, qué es y para qué sirve.
•    Principios básicos de la ciencia de datos.
•    El engaño con las cifras.
•    Aspectos éticos: validez y exactitud estadística.
-    Producción y organización de datos (4 horas)
•    Producción de datos mediante muestreo, experimentación y estudios por observación.
•    Resumen numérico de los datos.
-    Obtención de conclusiones a partir de los datos (4 horas)
•    Probabilidad y azar.
•    Grado de confianza asignable a conclusiones obtenidas utilizando datos generados por muestreo o experimentación.
-    Taller de aplicación (4 horas)
•    Ejemplos de aplicación en contextos informativos.
•    Diferencia entre big data periodístico y periodismo de datos.
•    Taller de emprendimiento de big data periodístico.

METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE:
-  Clases expositivas con apoyo de herramientas computacionales.

EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES:
El programa considera 2 talleres (ponderación de 50% cada uno) aplicados de trabajo grupal, donde los participantes deberán implementar algún análisis estadístico en contextos informativos, que tengan relación con las labores que deben desarrollar en sus respectivos medios de comunicación. Los talleres se evalúan con una pauta de evaluación confeccionada por el relator.
Los participantes aprobarán el curso con nota promedio (de los dos talleres) igual o superior a 4,0 (en escala de notas de 1 a 7) y un mínimo de 75% de asistencia.

BIBLIOGRAFÍA
•    Se entregará el material necesario (especialmente diseñado para el curso) el primer día de clases.

JEFE DE PROGRAMA:
RICARDO ARAVENA CUEVAS
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Profesor Asociado Adjunto del Departamento de Estadística de la Facultad de Matemáticas. Ha dictado diversos cursos de pre grado en el área de métodos y modelos estadísticos, análisis de datos, diseño muestral y datos complejos para diversas carreras de diferentes disciplinas como las ciencias sociales, medicina e ingeniería. Ha dictado además diversos cursos de postgrado, tanto en el Magíster en Estadística UC, como en los Magíster de Geografía y el Magíster de Políticas Públicas de la Universidad de Chile.

EQUIPO DOCENTE
•    Alvarado Celis, Ana María
Licenciada en Matemática Pontificia Universidad Católica de Chile
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Aravena Cuevas, Ricardo
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Bravo Mella, Mónica
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Galea Rojas, Manuel
Magíster en Estadística, Universidad Católica de Valparaíso
Doctor en Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil

•    Gutierrez Inostroza, Luis
Doctor en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Molina Núñez, Alonso
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Olea Ortega, Ricardo
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile
Doctor en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Palma Manríquez, Wilfredo
Profesor Titular, Facultad de Matemáticas Pontificia Universidad Católica de Chile
Ingeniero Matemático, Universidad de Chile
Doctor en Estadística, Carnegie Mellon University, USA