FECHAS:

Abril – Agosto

🕑 DURACIÓN:

5  meses

💻 MODALIDAD:

Virtual

La diplomatura se divide en dos segmentos: módulos generales y módulos de técnicas. Con los módulos generales se busca generar bases sólidas computacionales – aprendizaje de lenguajes de programación, paradigmas de programación, bases de datos y modelado – y un conocimiento práctico de las principales técnicas del mundo de la ciencia de datos – aprendizaje supervisado y no supervisado -.

Con los módulos de técnicas se busca el conocimiento y aplicación técnica de herramientas propias del ámbito computacional y con un fuerte beneficio en su aplicación en las Ciencias Sociales. En este sentido, se elaboraron tres módulos de técnicas: Sistemas de Información Geoespacial para el Análisis social, Procesamiento de Lenguaje Natural y Teoría de Grafos para el Análisis social.

El módulo de técnicas busca formar en tres ámbitos claves para el estudiante proveniente de las ciencias sociales y humanidades: aprender a trabajar con información espacial y territorial, aprender a trabajar con información textual y el lenguaje y por último el aprendizaje de herramientas de la teoría de grafos proveniente de las ciencias matemáticas para el modelado de datos sociales.

Obtengan una sólida formación y suficiente para el trabajo con grandes volúmenes de datos con nociones en lenguajes de programación y modelos de bases de datos.
Incorporen una mirada robusta en el aprendizaje y aplicación de herramientas de Machine Learning y Deep Learning orientados a su aplicación en el ámbito de las humanidades y sociales.
Aprendan e implementen herramientas computacionales propias de campos específicos tales como Sistemas de Información Geográfica y Procesamiento de Lenguaje Natural.

La modalidad de la cursada será virtual con intercambio de información a través del Campus oficial de la Universidad Nacional Guillermo Brown.

Se dictarán 2 encuentros semanales sincrónicos en el horario de 18 a 21hs. Los días Lunes y Miércoles

Coordinador Académico:
Ramiro Fernández
Sociólogo y Maestrando en Data Mining.

Cuerpo docente:
Zacarias Abuchanab
Licenciatura en Sociología, Universidad Nacional de Buenos Aires (FSOC-UBA).

Renzo Polo
Maestría en Minería de Datos Universidad Tecnológica Nacional. Ingeniería en Agrimensura

Paula Luvini
M.A en Ciencia de Datos Universidad de San Andrés. Licenciatura en Economía Universidad de Buenos Aires(UBA)

Florencia Ludueña
Licenciatura en Economía, Universidad de Buenos Aires. Maestría en Ciencia de Datos, Universidad de San Andres.

Fundamentos de las Ciencias Sociales Computacionales.
Introducción al pensamiento computacional aplicado a las ciencias sociales. Introducción a lenguajes de programación. Lógica, algoritmos y secuencialidad. Sintaxis de un programa.

Introducción a Python. Variables. Tipos y colecciones de datos. Estructuración de código. Funciones nativas y propias. Estructuras de control condicional, iterativa y manejo de errores. Librerías y paquetes. Tipos de archivos.

Introducción a las bases de datos. Estructura de datos. Manejador de base de datos. Datos estructurados y no estructurados. Modelo de Bases de Datos Relacionales y No Relacionales. Modelo ACID.

Introducción al Aprendizaje Estadístico.
Introducción al análisis estadístico. Nociones de estadística descriptiva aplicada a ciencias sociales. Medidas de tendencia central y de dispersión. Estimación y estimadores. Probabilidad y distribuciones. Nociones de estadística inferencial.

Modelos estadísticos paramétricos y no paramétricos. Estimación no paramétrica de la densidad. Modelos lineales y de clasificación. Modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Modelo de árboles de decisiones y clusterización.

Casos de aplicación para el análisis de datos. Pre procesamiento, modelización y visualización. Manejo de estructuras de datos y aplicación de técnicas y algoritmos adecuados.

Módulo de técnicas I: Sistemas de Información Geoespacial para el análisis social.
Introducción al tratamiento de información geográfica. Nociones básicas de data georreferenciada: sistemas cartesianos, sistemas proyectivos, Gauss Kruger, Utm. Cartografía digital.

Datos geográficos. Definición y características. Componente espacial y temático. Capas. Modelo raster y vectorial. Tipos de datos geográficos utilizados en el análisis de datos: líneas, puntos y polígonos.

Módulo de técnicas II: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
Introducción al procesamiento de lenguaje natural. Principales aplicaciones en ciencias sociales. Trabajo con formatos textuales. Principales librerías de NLP. Tokenización de palabras. Stemming. Lematización. Stop Words. Part of Speech (PoS) y Named Entity Recognition.

Clasificación de textos y palabras. Métricas de clasificación y matriz de confusión. Técnicas de Aprendizaje Supervisado y no supervisado aplicado a NLP. Análisis de Sentimiento y Semántico.

Algoritmos de NLP. Topic Modeling: Latent Dirichlet Allocation (LDA) y Structural Topic Modeling (STM). Técnicas de visualización para análisis de NLP.

Módulo de técnicas III: Teoría de grafos para el análisis social.
Introducción a la Teoría de grafos. Concepto de grafo. Relaciones, nodos y aristas del grafo. Propiedades de los grafos y direccionalidad. Tipos de grafos. Representación visual de grafos. Estructuras de lista y matriciales.

Conceptos de sociometría y sociograma. Aplicaciones de teoría de grafos para representación del campo social. Utilización para el modelado de comportamiento humano. Casos de aplicación de grados para el modelado de relaciones humanas en redes sociales (Social Graph – Facebook).

CICLO DE MÓDULOS GENERALES.
1. Fundamentos de las Ciencias Sociales Computacionales. 30 horas.
2. Introducción al Aprendizaje Estadístico. 30 horas.

CICLO DE TÉCNICAS.
Sistemas de información Geoespacial para el Análisis Social. 15 horas
Procesamiento de Lenguaje Natural. 15 horas.
Teoría de Grafos para el análisis social. 15 horas.

CICLO DE TRABAJO FINAL.
Seminario de preparación de trabajo final. 15 horas.

Más información🡻

diplomaturas.sac@unab.edu.ar

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