Información general de la asignatura

Los datos son un reflejo de nuestras conductas, obsesiones y anhelos; esto supone nuevos retos para los profesionales de las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social. Hay consenso en los círculos académicos, empresariales y del sector público en reconocer en los datos y las herramientas visuales y cuantitativas para analizarlos, los argumentos fundamentales para el entendimiento de dinámicas sociales, fenómenos culturales y el comportamiento humano, así como para la creación de nuevas narrativas en la comunicación y el periodismo. En este sentido resulta importante entender cómo se extrae valor de fuentes de datos, en especial de aquellas que contienen grandes cantidades de información, visualizarlos de una manera práctica y efectiva y calcular diferentes mediciones sobre los mismos que permitan interpretar y comunicar hallazgos interesantes. Con el curso de Visualización y análisis de datos en Ciencias Sociales los estudiantes serán capaces de hacer una lectura analítica de información numérica y gráfica, de crear representaciones gráficas propias a partir de datos estructurados y de comunicar los hallazgos de forma contundente. Se propone un trabajo basado en estudio de casos reales, cercanos a la realidad de los estudiantes y a sus intereses profesionales, con el que se pueda comprender y dar significado a conceptos básicos y habituales en la divulgación de información tales como porcentajes, promedios, desviaciones, casos per cápita, probabilidades y tendencias.

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Desarrollar visualizaciones y mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social.
Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos, presentaciones e historias.

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Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
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Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
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Desarrollar visualizaciones y mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social.
Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos, presentaciones e historias.

Desarrollar visualizaciones y mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social.
Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos, presentaciones e historias.

Desarrollar visualizaciones y mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social.
Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos, presentaciones e historias.

Desarrollar visualizaciones y mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social.
Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos, presentaciones e historias.

Desarrollar visualizaciones y mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social.
Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos, presentaciones e historias.

Desarrollar visualizaciones y mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social.
Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos, presentaciones e historias.

Desarrollar visualizaciones y mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social.
Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos, presentaciones e historias.

Desarrollar visualizaciones y mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social.
Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos, presentaciones e historias.

Desarrollar visualizaciones y mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con las ciencias sociales, las ciencias políticas, las humanidades, las relaciones internacionales, el derecho, el periodismo y la comunicación social.
Comprender la importancia de la visualización y el análisis de datos en el contexto de las ciencias sociales.
Desarrollar visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos, a partir de bases de datos estructuradas.
Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos, presentaciones e historias.

Se tendrán diferentes actividades de evaluación categorizadas de la siguiente manera:

1. Evaluación de contenidos y competencias: Quices y cuestionarios (sincrónicos o en extraclase) por medio de AVATA, ¡Kahoot! o Quizziz, talleres y participación en clase.

2. Desarrollo de un proyecto de datos: En equipos de trabajo los estudiantes definirán un tema de interés y desarrollarán un proyecto de visualización y análisis de datos y la presentación de resultados. El proyecto se desarrollará en tres fases de la siguiente manera:
o Fase 1: El equipo definirá un tema de interés y realizará una consulta de fuentes de información que contengan visualizaciones y análisis de datos relacionados con el tema escogido. Se realizará una presentación en la semana 5 (última del corte 1).
o Fase 2: El equipo buscará una (o varias) base(s) de datos relacionada(s) con el tema escogido. Identificará el tipo de datos (cualitativos, cuantitativos). Planteará un conjunto de preguntas y propósitos que buscará resolver. Hará una propuesta de los tipos de visualizaciones y mediciones numéricas que podrá aplicar para responder las preguntas. Entregarán un trabajo escrito con esta propuesta en la semana 10 (última del corte 2).
o Fase 3: El equipo realizará las visualizaciones, mediciones numéricas y el análisis de su base de datos, respondiendo las preguntas y propósitos planteados. Presentará sus resultados siguiendo una metodología de storytelling o narración de datos, en la semana 15 y 16.

Los tres cortes tendrán igual ponderación para la nota definitiva y se evaluarán de la siguiente manera:

Actividad Corte 1 Corte 2 Corte 3
Evaluación de contenidos y competencias
60%
50%
40%
Proyecto de datos 40% 50% 60%

Se tendrán diferentes actividades de evaluación categorizadas de la siguiente manera:

1. Evaluación de contenidos y competencias: Quices y cuestionarios (sincrónicos o en extraclase) por medio de AVATA, ¡Kahoot! o Quizziz, talleres y participación en clase.

2. Desarrollo de un proyecto de datos: En equipos de trabajo los estudiantes definirán un tema de interés y desarrollarán un proyecto de visualización y análisis de datos y la presentación de resultados. El proyecto se desarrollará en tres fases de la siguiente manera:
o Fase 1: El equipo definirá un tema de interés y realizará una consulta de fuentes de información que contengan visualizaciones y análisis de datos relacionados con el tema escogido. Se realizará una presentación en la semana 5 (última del corte 1).
o Fase 2: El equipo buscará una (o varias) base(s) de datos relacionada(s) con el tema escogido. Identificará el tipo de datos (cualitativos, cuantitativos). Planteará un conjunto de preguntas y propósitos que buscará resolver. Hará una propuesta de los tipos de visualizaciones y mediciones numéricas que podrá aplicar para responder las preguntas. Entregarán un trabajo escrito con esta propuesta en la semana 10 (última del corte 2).
o Fase 3: El equipo realizará las visualizaciones, mediciones numéricas y el análisis de su base de datos, respondiendo las preguntas y propósitos planteados. Presentará sus resultados siguiendo una metodología de storytelling o narración de datos, en la semana 15 y 16.

Los tres cortes tendrán igual ponderación para la nota definitiva y se evaluarán de la siguiente manera:

Actividad Corte 1 Corte 2 Corte 3
Evaluación de contenidos y competencias
60%
50%
40%
Proyecto de datos 40% 50% 60%

Se tendrán diferentes actividades de evaluación categorizadas de la siguiente manera:

1. Evaluación de contenidos y competencias: Quices y cuestionarios (sincrónicos o en extraclase) por medio de AVATA, ¡Kahoot! o Quizziz, talleres y participación en clase.

2. Desarrollo de un proyecto de datos: En equipos de trabajo los estudiantes definirán un tema de interés y desarrollarán un proyecto de visualización y análisis de datos y la presentación de resultados. El proyecto se desarrollará en tres fases de la siguiente manera:
o Fase 1: El equipo definirá un tema de interés y realizará una consulta de fuentes de información que contengan visualizaciones y análisis de datos relacionados con el tema escogido. Se realizará una presentación en la semana 5 (última del corte 1).
o Fase 2: El equipo buscará una (o varias) base(s) de datos relacionada(s) con el tema escogido. Identificará el tipo de datos (cualitativos, cuantitativos). Planteará un conjunto de preguntas y propósitos que buscará resolver. Hará una propuesta de los tipos de visualizaciones y mediciones numéricas que podrá aplicar para responder las preguntas. Entregarán un trabajo escrito con esta propuesta en la semana 10 (última del corte 2).
o Fase 3: El equipo realizará las visualizaciones, mediciones numéricas y el análisis de su base de datos, respondiendo las preguntas y propósitos planteados. Presentará sus resultados siguiendo una metodología de storytelling o narración de datos, en la semana 15 y 16.

Los tres cortes tendrán igual ponderación para la nota definitiva y se evaluarán de la siguiente manera:

Actividad Corte 1 Corte 2 Corte 3
Evaluación de contenidos y competencias
60%
50%
40%
Proyecto de datos 40% 50% 60%

Se tendrán diferentes actividades de evaluación categorizadas de la siguiente manera:

1. Evaluación de contenidos y competencias: Quices y cuestionarios (sincrónicos o en extraclase) por medio de AVATA, ¡Kahoot! o Quizziz, talleres y participación en clase.

2. Desarrollo de un proyecto de datos: En equipos de trabajo los estudiantes definirán un tema de interés y desarrollarán un proyecto de visualización y análisis de datos y la presentación de resultados. El proyecto se desarrollará en tres fases de la siguiente manera:
o Fase 1: El equipo definirá un tema de interés y realizará una consulta de fuentes de información que contengan visualizaciones y análisis de datos relacionados con el tema escogido. Se realizará una presentación en la semana 5 (última del corte 1).
o Fase 2: El equipo buscará una (o varias) base(s) de datos relacionada(s) con el tema escogido. Identificará el tipo de datos (cualitativos, cuantitativos). Planteará un conjunto de preguntas y propósitos que buscará resolver. Hará una propuesta de los tipos de visualizaciones y mediciones numéricas que podrá aplicar para responder las preguntas. Entregarán un trabajo escrito con esta propuesta en la semana 10 (última del corte 2).
o Fase 3: El equipo realizará las visualizaciones, mediciones numéricas y el análisis de su base de datos, respondiendo las preguntas y propósitos planteados. Presentará sus resultados siguiendo una metodología de storytelling o narración de datos, en la semana 15 y 16.

Los tres cortes tendrán igual ponderación para la nota definitiva y se evaluarán de la siguiente manera:

Actividad Corte 1 Corte 2 Corte 3
Evaluación de contenidos y competencias
60%
50%
40%
Proyecto de datos 40% 50% 60%

Se tendrán diferentes actividades de evaluación categorizadas de la siguiente manera:

1. Evaluación de contenidos y competencias: Quices y cuestionarios (sincrónicos o en extraclase) por medio de AVATA, ¡Kahoot! o Quizziz, talleres y participación en clase.

2. Desarrollo de un proyecto de datos: En equipos de trabajo los estudiantes definirán un tema de interés y desarrollarán un proyecto de visualización y análisis de datos y la presentación de resultados. El proyecto se desarrollará en tres fases de la siguiente manera:
o Fase 1: El equipo definirá un tema de interés y realizará una consulta de fuentes de información que contengan visualizaciones y análisis de datos relacionados con el tema escogido. Se realizará una presentación en la semana 5 (última del corte 1).
o Fase 2: El equipo buscará una (o varias) base(s) de datos relacionada(s) con el tema escogido. Identificará el tipo de datos (cualitativos, cuantitativos). Planteará un conjunto de preguntas y propósitos que buscará resolver. Hará una propuesta de los tipos de visualizaciones y mediciones numéricas que podrá aplicar para responder las preguntas. Entregarán un trabajo escrito con esta propuesta en la semana 10 (última del corte 2).
o Fase 3: El equipo realizará las visualizaciones, mediciones numéricas y el análisis de su base de datos, respondiendo las preguntas y propósitos planteados. Presentará sus resultados siguiendo una metodología de storytelling o narración de datos, en la semana 15 y 16.

Los tres cortes tendrán igual ponderación para la nota definitiva y se evaluarán de la siguiente manera:

Actividad Corte 1 Corte 2 Corte 3
Evaluación de contenidos y competencias
60%
50%
40%
Proyecto de datos 40% 50% 60%

Se tendrán diferentes actividades de evaluación categorizadas de la siguiente manera:

1. Evaluación de contenidos y competencias: Quices y cuestionarios (sincrónicos o en extraclase) por medio de AVATA, ¡Kahoot! o Quizziz, talleres y participación en clase.

2. Desarrollo de un proyecto de datos: En equipos de trabajo los estudiantes definirán un tema de interés y desarrollarán un proyecto de visualización y análisis de datos y la presentación de resultados. El proyecto se desarrollará en tres fases de la siguiente manera:
o Fase 1: El equipo definirá un tema de interés y realizará una consulta de fuentes de información que contengan visualizaciones y análisis de datos relacionados con el tema escogido. Se realizará una presentación en la semana 5 (última del corte 1).
o Fase 2: El equipo buscará una (o varias) base(s) de datos relacionada(s) con el tema escogido. Identificará el tipo de datos (cualitativos, cuantitativos). Planteará un conjunto de preguntas y propósitos que buscará resolver. Hará una propuesta de los tipos de visualizaciones y mediciones numéricas que podrá aplicar para responder las preguntas. Entregarán un trabajo escrito con esta propuesta en la semana 10 (última del corte 2).
o Fase 3: El equipo realizará las visualizaciones, mediciones numéricas y el análisis de su base de datos, respondiendo las preguntas y propósitos planteados. Presentará sus resultados siguiendo una metodología de storytelling o narración de datos, en la semana 15 y 16.

Los tres cortes tendrán igual ponderación para la nota definitiva y se evaluarán de la siguiente manera:

Actividad Corte 1 Corte 2 Corte 3
Evaluación de contenidos y competencias
60%
50%
40%
Proyecto de datos 40% 50% 60%

Se tendrán diferentes actividades de evaluación categorizadas de la siguiente manera:

1. Evaluación de contenidos y competencias: Quices y cuestionarios (sincrónicos o en extraclase) por medio de AVATA, ¡Kahoot! o Quizziz, talleres y participación en clase.

2. Desarrollo de un proyecto de datos: En equipos de trabajo los estudiantes definirán un tema de interés y desarrollarán un proyecto de visualización y análisis de datos y la presentación de resultados. El proyecto se desarrollará en tres fases de la siguiente manera:
o Fase 1: El equipo definirá un tema de interés y realizará una consulta de fuentes de información que contengan visualizaciones y análisis de datos relacionados con el tema escogido. Se realizará una presentación en la semana 5 (última del corte 1).
o Fase 2: El equipo buscará una (o varias) base(s) de datos relacionada(s) con el tema escogido. Identificará el tipo de datos (cualitativos, cuantitativos). Planteará un conjunto de preguntas y propósitos que buscará resolver. Hará una propuesta de los tipos de visualizaciones y mediciones numéricas que podrá aplicar para responder las preguntas. Entregarán un trabajo escrito con esta propuesta en la semana 10 (última del corte 2).
o Fase 3: El equipo realizará las visualizaciones, mediciones numéricas y el análisis de su base de datos, respondiendo las preguntas y propósitos planteados. Presentará sus resultados siguiendo una metodología de storytelling o narración de datos, en la semana 15 y 16.

Los tres cortes tendrán igual ponderación para la nota definitiva y se evaluarán de la siguiente manera:

Actividad Corte 1 Corte 2 Corte 3
Evaluación de contenidos y competencias
60%
50%
40%
Proyecto de datos 40% 50% 60%

Se tendrán diferentes actividades de evaluación categorizadas de la siguiente manera:

1. Evaluación de contenidos y competencias: Quices y cuestionarios (sincrónicos o en extraclase) por medio de AVATA, ¡Kahoot! o Quizziz, talleres y participación en clase.

2. Desarrollo de un proyecto de datos: En equipos de trabajo los estudiantes definirán un tema de interés y desarrollarán un proyecto de visualización y análisis de datos y la presentación de resultados. El proyecto se desarrollará en tres fases de la siguiente manera:
o Fase 1: El equipo definirá un tema de interés y realizará una consulta de fuentes de información que contengan visualizaciones y análisis de datos relacionados con el tema escogido. Se realizará una presentación en la semana 5 (última del corte 1).
o Fase 2: El equipo buscará una (o varias) base(s) de datos relacionada(s) con el tema escogido. Identificará el tipo de datos (cualitativos, cuantitativos). Planteará un conjunto de preguntas y propósitos que buscará resolver. Hará una propuesta de los tipos de visualizaciones y mediciones numéricas que podrá aplicar para responder las preguntas. Entregarán un trabajo escrito con esta propuesta en la semana 10 (última del corte 2).
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Los tres cortes tendrán igual ponderación para la nota definitiva y se evaluarán de la siguiente manera:

Actividad Corte 1 Corte 2 Corte 3
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60%
50%
40%
Proyecto de datos 40% 50% 60%

Se tendrán diferentes actividades de evaluación categorizadas de la siguiente manera:

1. Evaluación de contenidos y competencias: Quices y cuestionarios (sincrónicos o en extraclase) por medio de AVATA, ¡Kahoot! o Quizziz, talleres y participación en clase.

2. Desarrollo de un proyecto de datos: En equipos de trabajo los estudiantes definirán un tema de interés y desarrollarán un proyecto de visualización y análisis de datos y la presentación de resultados. El proyecto se desarrollará en tres fases de la siguiente manera:
o Fase 1: El equipo definirá un tema de interés y realizará una consulta de fuentes de información que contengan visualizaciones y análisis de datos relacionados con el tema escogido. Se realizará una presentación en la semana 5 (última del corte 1).
o Fase 2: El equipo buscará una (o varias) base(s) de datos relacionada(s) con el tema escogido. Identificará el tipo de datos (cualitativos, cuantitativos). Planteará un conjunto de preguntas y propósitos que buscará resolver. Hará una propuesta de los tipos de visualizaciones y mediciones numéricas que podrá aplicar para responder las preguntas. Entregarán un trabajo escrito con esta propuesta en la semana 10 (última del corte 2).
o Fase 3: El equipo realizará las visualizaciones, mediciones numéricas y el análisis de su base de datos, respondiendo las preguntas y propósitos planteados. Presentará sus resultados siguiendo una metodología de storytelling o narración de datos, en la semana 15 y 16.

Los tres cortes tendrán igual ponderación para la nota definitiva y se evaluarán de la siguiente manera:

Actividad Corte 1 Corte 2 Corte 3
Evaluación de contenidos y competencias
60%
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