Análisis de redes sociales
Una de las invenciones más revolucionarias de la humanidad sin duda ha sido la internet. Producto de este avance surgió la necesidad de la conexión entre personas e instituciones en lo que se conoce como Redes Sociales, las cuales, en la actualidad reúnen las principales tendencias y patrones de comportamiento de públicos cada vez más amplios.
Aunque en un inicio fueron creadas solo para facilitar el intercambio de ideas, con el tiempo se ha visto que de su análisis se pueden extraer información de uso comercial y científico.
El objetivo de este curso es aportar las herramientas necesarias para extraer información de estas de una manera eficiente que permita un posterior análisis de los resultados obtenidos.
Para ello se emplearán lenguajes de programación que nos ayudarán a extraer una gran cantidad de datos de forma automatizada.
Estudiantes universitarios interesados en abordar el área de la Ciencia de Datos con conocimientos básicos de uso de ordenadores, hojas de cálculo.
Deben tener un ordenador de preferencia PC Windows, con capacidad para instalar los programas de ordenador Python y PowerBI.
Extracción de datos y estadística descriptiva
Detección de segmentos y comunidades
Detección de viralidad
Análisis de sentimiento
Integración del modelo de análisis
El curso se imparte de manera sincrónica online. Tiene una duración de 3 semanas, con clases teórico-prácticas de 2 horas de duración y a continuación dos horas de tutoría.
El horario del curso es el siguiente: lunes, miércoles y viernes de 14.00 a 16.00 h.
Se adjunta un cuadro con el desglose de las horas de estudio del alumno.
Actividad | Nota (%) | Clases síncronas (h) | Trabajo independiente (h) |
---|---|---|---|
Sesión 1 | 20 | 2 | 5 |
Sesión 2 | 20 | 2 | 5 |
Tutoría | 2 | 5 | |
Sesión 3 | 20 | 2 | 5 |
Sesión 4 | 20 | 2 | 5 |
Tutoría | 2 | 5 | |
Sesión 5 | 20 | 2 | 6 |
Total | 100 | 14 | 36 |
Todas las sesiones de explicación serán realizadas en la aplicación Zoom y éstas quedarán grabadas y disponibles para los alumnos.
Como material complementario se usarán artículos científicos o videos de divulgación científica tanto teórica como aplicada.
La evaluación se hará después de cada sesión con trabajos de implementación de los conocimientos adquiridos, cada uno con una puntuación de un 20% de la nota final.
Nota: se exigirá un mínimo de asistencia a las sesiones para considerarse aprobado.
Plazos de inscripción y matrícula:
Los pasos para formalizar la matrícula en el curso son:
1.- Rellenar y enviar el formulario de inscripción.
2.- Remitir por mail a bigdata@unav.es la siguiente documentación:
– Copia del DNI o Pasaporte
– Fotografía reciente
– Impreso de matricula
3.- Realizar el pago del curso en la pasarela de pagos.
La matrícula no se considerará formalizada hasta que se haya efectuado el pago en la pasarela de pagos y enviado la documentación.
La impartición del curso estará sujeta a un número mínimo de alumnos.
Precio del curso: 275,00 €