Área: formación para la difusión y fuentes de Contenidos Científicos.
Del 30/03/2021 al 08/06/2021
| Docente a cargo del curso de Big Data: Mg. María Ortiz
Nivel del curso: introductorio |
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| Duración: 10 semanas
Carga horaria: 80 horas reloj |
IMPORTANTE: para confirmar la vacante en este curso virtual de Big Data, además de haberse inscripto es necesario abonar al menos la primera cuota. Cuando se complete el cupo solo quedarán confirmadas para cursar aquellas vacantes que fueron abonadas. | |
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Destinado a: profesionales, técnicos, estudiantes, docentes, investigadores y todo aquel personal de apoyo tanto en el ámbito académico y científico, como en los sectores públicos y de la producción en su contexto amplio. Requisitos: poseer conocimientos generales del uso de aplicaciones y entornos informáticos, preferentemente de Excel. |
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Fundamento y aplicación: En un mundo cada vez más atravesado y moldeado por los datos, este curso aspira a brindar a profesionales de las ciencias sociales un acercamiento teórico y práctico al fenómeno del Big Data y ayudarlos a dar sus primeros pasos en la visualización de datos. Esta propuesta sirve para entender el funcionamiento de los Big Data en la sociedad actual, y para emprender proyectos que realicen el ciclo entero de un proyecto, desde la recolección a la visualización de datos. El curso introduce una metodología así como herramientas puntuales para que los alumnos puedan elaborar un proyecto de visualización, explorar los Big Data en base a aplicaciones y ejemplos, y lograr autonomía para lograr profundizar en la producción por su cuenta o en una instancia más avanzada. |
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Modalidad: A distancia, a través de la plataforma virtual del Centro REDES. Cada participante tendrá un usuario y contraseña personal para su acceso al aula. Se trabajará con un grupo cerrado durante todo el curso promoviendo una constante interacción que permita avanzar de manera sostenida en la comprensión y en la práctica de sus actividades. La modalidad virtual permite cursar desde cualquier parte del país y de la región. Además, dicho formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda subido en este lugar y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros en línea.
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Tutorías y Foro de discusión: Los participantes contarán con el acompañamiento permanente de la docente a modo de tutoría para un mejor seguimiento del proceso de aprendizaje. El foro de discusión es un espacio de diálogo permanente para interactuar con todos los integrantes del grupo y con la docente, es importante a la hora de realizar consultas y compartir opiniones respecto del avance y el desarrollo de la práctica de cada estudiante. Evaluación: Durante el desarrollo del curso se realizarán distintas estrategias de evaluación definidas por la docente, se realizarán actividades en cada módulo del curso, además de un trabajo final integrador. También se valorará la participación en los foros y el cumplimiento de las fechas estipuladas para la entrega de los trabajos. Acreditación: Recibirán el correspondiente certificado de aprobación del curso los estudiantes que entreguen todas las actividades propuestas en tiempo y forma y que estas estén aprobadas. Quienes no cumplan con la totalidad de los requisitos mencionados pero si con una parte importante de estos, además de haber mantenido una activa y continua parciticipación en el curso según el criterio de la docente, recibirán un certificado de participación. |
Programa de contenidos por módulo:
| Módulo 0
Primeros días Introducción |
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| Módulo 1
Semanas 1 y 2 La era del Big Data |
M1.1 La era de los datos masivos F1 Ficha: Datos y variables • Pregunta introductoria / Datos |
| Módulo 2 Semanas 3 y 4 Los datos nos rodean. |
M2.1 De los facilitadores a la ubicuidad de los datos F2 Ficha: El proceso de visualización • Pregunta introductoria / Visualizar F2.1 Introducción a la visualización Evaluación Módulos 1 y 2 |
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Módulo 3 Semanas 5 y 6 Reunir los datos |
M3.1 Los datos atraviesan nuestra vida cotidiana M3.2 Datos, métodos cuantitativos y analítica de redes M3.3 Problemas de los métodos cuantitativos en los estudios de sociedad y culturaF3 Ficha: Empezando a visualizar • Pregunta introductoria / Visualizar F3.1 Guía práctica de visualización |
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Módulo 4 Semanas 7 y 8 Visualizar con datos |
M4.1 Nuevos métodos, nuevos problemas F4 Ficha: Analizar datos con visualizaciones • Preguntas introductorias F4.1 Intro storytelling / ejemplos Evaluación Módulos 3 y 4 |
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Módulo 5 Semanas 9 y 10 Narrar con datos |
M5 Hoja de ruta • Preguntas introductorias F5.1 De la visualización al tablero de control Entrega TP final y subida para compartir los TPs |
Aranceles
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Aranceles totales y por cuotas |
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Monto Total en 1 pago |
3 Cuotas de |
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Alumnos argentinos** |
$ 7.290 (pesos argentinos) |
$ 2.700 (pesos argentinos) |
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Alumnos extranjeros |
u$s 126 (dólares estadounidenses) |
u$s 70 (dólares estadounidenses) |
** Abonando desde Argentina consulta las Promociones de Facilidades de Pago en Cuotas que ofrece nuestro sistema de cobro. El total o cada una de las dos cuotas del curso la podés financiar en cuotas sin intereses con tu tarjeta.
– Abonar el total del curso en un solo pago antes de su inicio o en tres cuotas mensuales, es a elección del alumno.
– El arancel del curso en un solo pago incluye un 10% de descuento y puede abonarse hasta la semana previa al inicio.
– Si abona en tres cuotas la primera puede cancelarse hasta la semana previa a iniciar el curso, la segunda hasta los 30 días del inicio del curso y la tercera hasta los 60 días de dicho inicio. La cancelación en término de estas cuotas es responsabilidad del alumno, no dependen de notificaciones recordatorias que eventualmente pudieran enviarse.
Pasos para realizar la inscripción al curso virtual de Big Data
* Completar el formulario de inscripción.
* Realizar el pago del curso (completo o la primer cuota), con el cual el aspirante habrá finalizado su inscripción y podrá acceder al campus virtual del curso a partir de la fecha de inicio.
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Ver formas de pago aquí. Más información y contacto |
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