Análisis y Modelamiento de Redes Sociales en R

El análisis de redes tiene cierta masa crítica, pero con el advenimiento del uso ampliado
de aplicaciones tales como Facebook o Twitter, atraviesa por una verdadera revolución,
no exenta de una discusión ético y política relativa a la privacidad de los datos. Más allá de
esto, lo cierto es que las modernas redes sociales exhiben una oportunidad importante
para la mejor y mayor comprensión de fenómenos relacionados con las ciencias sociales y
de la comunicación.

Horario:

Lunes de Marzo 2020.
19:00 a 22:00
Desde el Lunes 16 de Marzo

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Solo diez cupos disponibles
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el Curso Imperdible

$120.000

4 Sesiones
12horas
19 a 22 horas

Descripción

Objetivos

El objetivo del presente taller es introducir los elementos conceptuales, metodológicos y técnicos relativos a cada uno de los eslabones de la cadena de valor del trabajo con datos para efectos del análisis de redes sociales. Por su parte, la cadena de valor del trabajo con datos se compone de la adquisición (web scraping sobre redes sociales), preprocesamiento (limpieza y normalización), análisis (descriptivo), visualización (gráficos) y descubrimiento (clasificación y reducción de dimensiones).

Objetivos específicos:

  • Presentar el panorama general en el modelamiento y aplicaciones del análisis de redes sociales
  • Desarrollar herramientas de adquisición y limpieza de datos en redes sociales
  • Introducción a los principales indicadores de la estructura y morfología de una red sociales
  • Desarrollar técnicas para el análisis de partición de redes y visualización de la información

 

Público Objetivo
Requisitos mínimos

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Programa del Curso

Sesión I/ 16 de Marzo:
Introducción

  • Introducción: la cadena de valor en el trabajo con datos, presentación del programa del curso.
  • Panorámica en el análisis de redes y las redes sociales en particular.
  • Principales conceptos para comprender la estructura de una red social.



Sesión II/ 23 de Marzo
Adquisición, limpieza y preparación de datos en Red

  • Adquisición: fundamentos del web scraping.
  • Estrategias para la extracción de datos en redes sociales.
  • Preprocesamiento de los datos: limpieza y estandarización.

Sesión III/ 30 de Marzo:
El análisis de Redes Sociales

  • Principales conceptos para comprender la morfología y dinámica de una red social.
  • Estructura y Morfología de una red: medidas de densidad y centralización.
  • Medidas de modularidad: descubriendo comunidades subyacentes dentro de una red social.



Sesión IV/ 6 de Abril:
Modelamiento y Visualizaiciòn de Redes Sociales

  • Clusterización de una red: particiones para optimización.
  • Representaciones visuales para la comunicación de la información.
  • Introducción a los modelos de propagación.










Facilitador

Felipe Ruiz  Bruzzone
Rodrigo Fernández Albornoz: Sociólogo y Magister en Economía Aplicada de la Universidad de Chile.
  • Diploma de Postítulo en Ciencia e Ingeniería de Datos del Departamento de Computación de la Universidad de Chile y Diploma en Internet de las Cosas y sus aplicaciones a la industria de la Escuela de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile.
  • Con experiencia en el sector público, privado y académico, actualmente es Coordinador y Docente del Programa de Diplomado en Data Mining de la Facultad de Administración y Economía de la Universidad de Santiago, e Investigador del Laboratorio de I+D+i empresarial del Centro de Innovación UC.

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