Diplomatura Universitaria en Gestión y Análisis de Datos con aplicaciones al Sector Público (IN39690/23)

Descripción

La Diplomatura Universitaria en Gestión y Análisis de Datos con aplicaciones al Sector Público de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba (FCE-UNC) busca fortalecer la gestión y el análisis de datos en el ámbito del sector público.

Se estructura en cuatro módulos, cada uno de ellos con dos unidades temáticas y un espacio para la realización de un Trabajo Práctico Integrador con aplicación de InfoStat, software estadístico de desarrollo propio de la UNC. Se impartirá en modalidad a distancia a través de la plataforma Moodle de la FCE-UNC

OBJETIVOS
Proporcionar conocimientos teóricos y prácticos necesarios para comprender los avances científicos, tecnológicos y sociales relacionados con el análisis de datos en el ámbito del sector público.
Concientizar sobre los desafíos específicos que enfrenta el sector público en relación con el procesamiento y análisis de datos, y proporcionar herramientas y enfoques para abordar estos desafíos de manera efectiva.
Desarrollar habilidades para la recolección, almacenamiento, gestión y análisis de datos.
Fomentar la aplicación práctica de técnicas estadísticas a través de casos y problemas relacionados con situaciones reales en el contexto de la Administración Pública Nacional.
Impulsar la actualización de conocimientos en la gestión y análisis de datos, con una comprensión específica de las necesidades y características del sector público.
Promover el desarrollo de habilidades de trabajo en equipo y colaboración, ya que el análisis de datos en el sector público a menudo implica la colaboración entre diferentes áreas y perfiles.
Difundir las utilidades de InfoStat, software estadístico desarrollado por la UNC.

Contenidos detallados por módulo/unidad y objetivos de aprendizaje:

Módulo 1. Gestión de datos orientada a la Administración Pública

Objetivo específico del módulo: proporcionar un marco conceptual y analítico para entender el potencial que un correcto uso de la ciencia de datos tiene en el sector público, con una sensibilización e inducción al Data Analytics, que enfatiza sus usos en distintos sectores, sus potenciales beneficios y sus limitaciones.

Unidad 1. Gestión estratégica de datos

Marco conceptual y analítico para entender el potencial que un correcto uso de la ciencia de datos tiene en el diseño y ejecución de estrategias de políticas públicas. Gobernanza de datos. Sensibilización e inducción al Data Analytics. Aplicaciones con Excel. Duración: 12 horas

Unidad 2. Herramientas fundamentales para la gestión y curaduría de datos

Proceso de ciencia de datos: exploración, definición, curación, inferencia de modelos, evaluación, análisis de resultados, iteración, puesta en producción.

Introducción y nociones básicas: Bases de datos, preprocesamiento para algoritmos de aprendizaje automático. Curación, limpieza e integración de datos. Metodología, proceso de datos y arquitecturas. Detección de anomalías. Aplicaciones con Excel e InfoStat. Duración: 12 horas

Duración Total Módulo 1: veinticuatro (24) horas

Módulo 2. Métodos de exploración y visualización de datos

Objetivo específico del módulo: plantear y abordar paso a paso las distintas herramientas estadísticas de exploración y visualización de datos, así como su instrumentación en la resolución de problemas en el ámbito de la administración pública.

Unidad 1. Herramientas de exploración de datos

Estadística Descriptiva. Manejo de base de datos. Análisis exploratorio de datos. Imputación de datos faltantes. Valores atípicos y extremos. Aplicaciones con InfoStat. Duración: 12 horas

Unidad 2. Instrumentos para la visualización de datos

Análisis de datos con herramientas estadísticas gráficas. Dashboards. Data storytelling. Aplicaciones con InfoStat y Google Looker Studio. Duración: 12 horas

Duración Total Módulo 2: veinticuatro (24) horas

Módulo 3. Métodos de inferencia estadística

Objetivo específico: presentar las nociones básicas de teoría de probabilidades, las principales técnicas de estimación de parámetros, contrastes de hipótesis y análisis de regresión lineal como base necesaria para los métodos de aprendizaje automático.

Unidad 1. Métodos de inferencia estadística

Nociones básicas de probabilidad, variable aleatoria y modelos de probabilidad en forma intuitiva. Inferencia estadística para uno, dos o más parámetros. Prueba de independencia. Aplicaciones con InfoStat.

Duración: 12 horas Unidad 2. Análisis de regresión lineal

Modelos de regresión lineal simple y múltiple. Especificación, estimación y contraste de hipótesis. Herramientas de verificación de supuestos. Predicción. Regresión logística. Aplicaciones con InfoStat.

Duración: 12 horas Duración Total Módulo 3: veinticuatro (24) horas

Módulo 4. Métodos de aprendizaje automático

Objetivo específico: introducir a las técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Brindar un abordaje conceptual general, haciendo hincapié en los fundamentos de cada método o técnica, y en su potencialidad de aplicación a diferentes problemas de la administración pública.

Unidad 1. Modelos de aprendizaje no supervisado

Aprendizaje no supervisado. Uso para definir objetivos y en combinación con métodos supervisados. Análisis de clúster y análisis factorial de correspondencias. Aplicaciones con InfoStat.

Unidad 2. Modelos de aprendizaje supervisado

Fundamentos del aprendizaje automático. Aprendizaje supervisado: árboles de regresión y clasificación. Regresión logística aplicada a la predicción. Aplicaciones con InfoStat. Duración: 12 horas

Duración: 12 horas
Duración Total Módulo: veinticuatro (24) horas

Trabajo Práctico Integrador

Se trabajará en el almacenamiento, limpieza, depuración, sistematización, gobierno de datos, herramientas de visualización y aprendizaje automático. Se propondrán situaciones problemáticas integrando los contenidos y herramientas adquiridos en los módulos anteriores.

Estos problemas o “desafíos” pueden ser casos de un área de trabajo en la Administración Pública o bien propuestos por el equipo docente.

Los participantes deberán:

Identificar el problema de interés y las técnicas adecuadas conforme al objetivo del mismo.
Aplicar los instrumentos estadísticos y aplicaciones aprendidos durante la Diplomatura para el procesamiento de datos, análisis y evaluación de resultados.
Informar y presentar los resultados adecuadamente.

Duración Total Trabajo Práctico Integrador: doce (12) horas

Más información:
Correo electrónico: diplomaturas@eco.uncor.edu 
Web: https://secretariaextension.eco.unc.edu.ar/

Perfil de destinatarios FoPeCap:

Destinatarios: agentes con conocimientos básicos de estadística y computación, pertenecientes el Convenio Colectivo de Trabajo General para la Administración Pública Nacional homologado por Decreto Nº214/2006

Postulación:

Para completar su postulación al Programa Formación 2024 debe enviar la siguiente documentación únicamente por correo electrónico a formar2020@jefatura.gob.ar

• Nota Aval dirigida al Titular de la Dirección Institucional 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 (en archivo PDF o imagen) con la siguiente denominación Apellido NOTA. Ej.: PerezNOTA (descargar Nota Modelo)
• Acta Compromiso firmada por el postulante y por la autoridad inmediata superior con rango no inferior a Director/a Nacional o equivalente, adjuntando documento (en archivo PDF o imagen) con la siguiente denominación: Apellido ACTA. Ej.: PerezACTA (descargar Acta Compromiso)

(*) La misma puede ser firmada holográficamente o digitalmente.