Descripción
Muchas áreas del conocimiento se han beneficiado de la aplicación creativa de las técnicas englobadas bajo el nombre de “Machine Learning” o “Aprendizaje Automático”. Sin embargo, las ciencias sociales argentinas no parecen aún haber hecho uso extensivo de las mismas. Junto con la aparición de nuevas fuentes y formatos de datos (vinculados a las tecnologías mobile, a las redes sociales, a la Internet of Things, etc.) se comienza a redefinir un área disciplinar que intersecta problemas clásicos de las ciencias sociales, técnicas avanzadas de análisis de datos y nuevos datos: las Ciencias Sociales Computacionales -CSS-. La presente diplomatura se propone realizar una primera aproximación al rol de las CSS y a algunas de sus técnicas principales. Los resultados se observan cotidianamente: desde los servicios provistos por las compañías más importantes, pasando por la implementación y evaluación de políticas públicas, llegando hasta el abordaje de problemas clásicos de las ciencias sociales como la desigualdad, la estructura social, el conflicto, las construcciones culturales, etc. En todos estos casos, se estudian comportamientos humanos (ciencias sociales) por medios computacionales. Se buscará un acercamiento desde un enfoque conceptual (fundamentos teórico-metodológicos, casos y problemas de aplicación, etc.) como técnico (análisis de algoritmos, herramientas con interfaces gráficas, etc.) de las mismas. Se realizarán lecturas y exposiciones teóricas sobre las temáticas, pero también se hará especial énfasis en su aplicación práctica, particularmente centrada en problemas relevantes de las Ciencias Sociales Computacionales.
Objetivos:
La diplomatura se propone que lxs asistentes:
- Realicen una primera aproximación a las discusiones epistemológicas y metodológicas acerca de la aplicación de las CSS en la actividad científica y las diferencias con el modelado estadístico tradicional.
- Incorporen algunos fundamentos de programación para avanzar en análisis de datos.
- Logren construir visualizaciones efectivas de los datos que analizan.
- Incorporen fundamentos conceptuales del flujo de trabajo y de la metodología asociadas a estas técnicas.
- Conozcan y sepan implementar diversos algoritmos y métodos de modelización.
- Identifiquen situaciones de aplicación de este tipo de modelos a problemas de investigación básica y aplicada.
Destinatarios/as:
Este trayecto es apto para personas que trabajan en un campo determinado y requieren capacitación; personas que ya tienen una carrera y requieren profundización en una determinada área; personas que requieren conocimientos actualizados en una determinada área del saber; o, personas sin formación universitaria interesadas en introducirse en áreas de conocimiento específico.
Título requerido: Título universitario, de nivel superior no universitario o formación profesional equivalente.
Más información:
Email: diplomaturas.idaes@unsam.edu.ar
Destinatarios INAP: trabajadores que se desempeñen en el Sector Público Nacional bajo las diferentes modalidades de contratación vigentes y, en el Poder Ejecutivo provincial y/o municipal; que por sus funciones puedan justificar la pertinencia de acceder al programa elegido y cumplimenten los requisitos de admisión de la UNSAM (*).
(*) Nota aclaratoria: Los postulantes INAP, en paralelo, deberán realizar el trámite de inscripción en UNSAM en los plazos estipulados por la Casa de Estudios.
Inscripción en INAP:
Deberá realizarse mediante el Formulario de Postulación Beneficios Arancelarios INAP on line; dado que posee valor de Declaración jurada, tenga presente que deberá enviar por correo electrónico a: beneficiosinap@jefatura.gob.ar, la siguiente documentación (en archivo de imagen o PDF):
- Nota Aval dirigida al titular de la Dirección Nacional de Oferta Académica del INAP (*) y firmada por la autoridad inmediata superior con rango no inferior a Director/a Nacional o equivalente, que describa el resultado que se espera del cursante en términos de competencias para mejorar el desempeño de su organismo y aprobación de los permisos necesarios para que el postulante pueda cursar el programa sin inconvenientes. La nota debe ser remitida adjunta al mail (en archivo PDF o imagen) con la siguiente denominación Apellido NOTA. Ej.: GonzalezNOTA
(*) La misma puede ser firmada holográficamente o digitalmente