Aquí la planificación de las clases.
- Clase 01 – 18/03/19 – Introducción. Presentación del equipo docente. Presentación del programa y metodologías de trabajo y evaluación. Introducción al procesamiento de datos con R.
- Clase 02 – 25/03/19 – Introducción al uso de R. Procesamiento de datos estadísticos y visualización.
- Clase 03 – 01/04/19 – Procesamiento de datos estadística. Datos electorales y visualización. Invitado.
- Clase 04 – 08/04 – Análisis de texto, operaciones básicas con texto, tokenización, limpieza, corpus, tf-idf, visualización en nubes de palabras y otras.
- Clase 05 – 15/04 – APIs. acceso a los datos de redes sociales y otros servicios mediante APIs. Práctica con la API de twitter.
- Clase 06 – 22/04 – Análisis de redes, su uso en con datos de twitter y visualización.
- Clase 07 – 29/04 – Análisis de redes, otras funcionalidades. Datos de redes que no provienen de redes sociales.
- Clase 08 – 06/05 – Información geográfica. Geocodificación, visualización de mapas, normalización de domicilios.
- Clase 09 – 13/05 – HACKATON. (EVALUACIÓN)
- Clase 10 – 20/05 – Análisis de políticas públicas de innovación. Metodos cualitativos y cuantitativos. Data driven Policies
- Clase 11 – 27/05 – Diseño de políticas públicas de innovación. Presentaciones efectivas. Canvas. Herramientas de gestión.
- Clase 12 – 03/06 – Datos abiertos, canvas invitados.
- Clase 13 – 10/06 – Clase de acceso a la información.
- Clase 14 – 24/06 – HACKATON. (EVALUACIÓN)