CAPÍTULO D: EN GENERACIÓN DE INFORMACIÓN A PARTIR DEL USO DE DATOS EN LA GESTIÓN PÚBLICA1
ARTÍCULO 301. Aprobar la Diplomatura en “Generación de información a partir del uso de datos en la gestión pública”, elevada por la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, presentada según la Resolución RESCD-2023-2779-E-UBA-DCT#FCEN, que forma parte del presente Capítulo.
PLAN DE ESTUDIOS
a. Denominación:
Generación de información a partir del uso de datos en la gestión pública.
b. Objetivos
General:
Brindar herramientas conceptuales y procedimentales a agentes de la administración pública para explorar cómo los datos influyen en las decisiones, cómo interpretarlos de manera efectiva en diferentes contextos, cómo constituirlos en una fuente de información para la toma de decisiones y cómo comunicar adecuadamente las conclusiones a las que arriben.
Específicos:
Contribuir a que las personas que cursen esta diplomatura:
• Adquieran las bases esenciales para navegar el mundo de los datos con confianza, discernimiento y habilidades críticas, facilitando la toma de decisiones informadas y una mejor comprensión de la información disponible.
• Realicen prácticas de manejo de datos a través de herramientas informáticas de fácil entendimiento, con el propósito de que el agente adquiera habilidades para extraer conclusiones acerca de la información.
• Comprendan los aspectos metodológicos de un estudio cuantitativo, identifiquen las etapas en el análisis de datos, desarrollen un procedimiento para la recopilación de información, apliquen herramientas de análisis de datos, e interpreten y comuniquen responsablemente sus resultados.
• Conozcan técnicas y procedimientos clásicos para el análisis de datos, que puedan utilizar en su práctica laboral.
c. Justificación
La administración pública, como todas las esferas de la vida moderna, se ve atravesada por los desafíos del mundo actual, donde la información y los datos juegan un papel cada vez más relevante, desde la interpretación, el análisis crítico y la toma de decisiones hasta su comunicación. Se ha vuelto imperativo que las y los trabajadores de esta época posean las habilidades necesarias para interpretar y utilizar datos, del mismo modo que se les requiere de ciertos niveles de alfabetización matemática o digital. Asistimos a una era que requiere de la alfabetización estadística o statistical literacy.
En cuanto a la necesidad, la toma de decisiones basadas en evidencia y el pensamiento crítico se han convertido en pilares fundamentales para el éxito de cualquier organización, incluyendo las entidades públicas. La creciente disponibilidad de datos en diferentes formas y contextos exige que los profesionales, técnicos y agentes de la administración pública no solo sean consumidores pasivos de información, sino también críticos expertos en su interpretación y aplicación.
Muchas veces, los datos pueden ser presentados de manera engañosa o sesgada, lo que puede llevar a conclusiones erróneas y decisiones inadecuadas. Por lo tanto, es esencial que el personal de la administración pública desarrolle la capacidad de analizar y cuestionar afirmaciones basadas en datos, identificando sesgos y falacias estadísticas. Esto asegurará que las políticas y decisiones tomadas estén basadas en una comprensión profunda y precisa de la información numérica.
La oferta de esta Diplomatura persigue el objetivo de achicar la brecha entre la creciente importancia de los datos y la capacidad del personal de la administración pública para operarlos, interpretarlos y utilizarlos, aportando al desarrollo de habilidades y capacidades en la gestión, con transparencia y en beneficio de la sociedad en su conjunto.
d. Pertinencia respecto a la unidad académica que la propone
La Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires es sede de la Licenciatura en Ciencia de Datos (LCD) y cuenta con un amplio plantel de investigadores y docentes en el área. En particular, el Instituto de Cálculo (UBA-CONICET) se destaca por su docencia e investigación en el área de Estadística y Ciencia de Datos.
Los y las docentes del Instituto son profesores de la LCD y forman el cuerpo docente de la Maestría y Carrera de Especialización en Estadística Matemática y el Programa de Actualización y la Carrera de Especialización en Estadística para Ciencias de la Salud.
e. Estructura
La carga horaria de la Diplomatura es de 200 horas distribuidas en 4 cursos. La duración total de la cursada es de 18 semanas.
f. Contenidos
Curso 1: Introducción al razonamiento con datos (IRD) – En un mundo cada vez más inundado de información, la habilidad de razonar con datos se ha vuelto esencial para la toma de decisiones informadas y la comprensión precisa de nuestro entorno. El curso se propone explorar cómo los datos influyen en nuestras decisiones y cómo podemos interpretarlos de manera efectiva en diferentes contextos. Revisaremos los fundamentos conceptuales de la probabilidad y estadística, así como la interpretación crítica de información numérica. Además, descubriremos cómo las interpretaciones erróneas de datos pueden conducir a conclusiones incorrectas y cómo reconocer y superar los sesgos cognitivos que pueden nublar nuestro juicio. Preparados con estas habilidades, estaremos en una mejor posición para evaluar el impacto de políticas y tomar decisiones fundamentadas. A través de una combinación de rigurosidad y ejemplos prácticos, este curso equipará a los participantes de herramientas cada vez más necesarias para navegar por el mundo de los datos con confianza y discernimiento.
Contenidos: Relevancia de los datos y su interpretación en contexto. Tipos de estudios / fuentes de datos. Asociación / causalidad. Presentación de la información. Estadística descriptiva, estadísticos de posición y dispersión. Probabilidad. Conceptos básicos y su relación con el análisis de datos. ¿Se puede «mentir» con estadística? Lectura critica de ejemplos en el discurso público y medios de comunicación. Sesgos cognitivos que influyen en nuestra interpretación de información numérica y como superarlos. Recolección de datos. Fuentes comunes de error al recopilar datos que repercuten en el análisis Evaluando el impacto de intervenciones políticas públicas. Métodos cuantitativos y cualitativos. experimentos controlados, experimentos naturales, contrafactuales.
Curso 2: Introducción a la exploración estadística (IEE) – En el siglo XXI todos los trabajos se benefician al manejar estadísticas, ya sea por su importancia para tomar decisiones, interpretar fenómenos desde un punto de vista alternativo, invertir mejor los recursos o predecir acontecimientos dinámicos. Tanto que se trate de información cotidiana en forma de indicadores cuantitativos, rankings o tendencias, en la mayoría de los casos las estadísticas sirven para comprender más profundamente un tema. En este curso, el alumno aprenderá a dominar la terminología afín, y podrá aplicar formulas y técnicas que son necesarias para realizar exploraciones estadísticas básicas. Todo ello se trabajará de la mano de software informático de uso extendido, aplicándolo para el análisis de diversos ejemplos de datos públicos. Asimismo, se utilizarán a este fin gráficos y visualizaciones estadísticas.
Contenidos: Conceptos básicos de Estadística. Excel para exploración de datos. Utilización de funciones estadísticas en Excel. Gráficos para usos estadísticos. Haciendo «hablar» a los datos en hojas de Excel. Introducción a R. Manipulación, análisis y exportación de datos con dplyr. Visualizaciones estadísticas con ggplot2.
Curso 3: Datos e Información: desde la recopilación hasta el reporte (DEI) – Los datos están en todas partes. Transformarlos en información para la toma de decisiones basadas en evidencia requiere habilidades que involucran desde su correcta recopilación hasta la habilidad para transmitir los hallazgos. En este escenario, la propuesta invita al diseño e implementación de proyectos de investigación cuantitativos. Se desarrollarán herramientas para planificar, gestionar y desarrollar proyectos que involucren análisis cuantitativos, así como herramientas para la comunicación efectiva de los resultados, tanto oral como escrita.
Contenidos: Recopilación de datos. Diseño de instrumentos. Organización de los datos recopilados. Curado de la base de datos. Reporte de hallazgos y su automatización. Presentación de resultados.
Curso 4: Técnicas de análisis de datos (TAD) – Este curso tiene como objetivo que los y las participantes conozcan y pongan en práctica técnicas clásicas para el análisis de datos. A lo largo del programa, se explorarán diversas metodologías para analizar datos y producir información a partir de ellos, ya sea en función del tipo de datos disponible y/o del tipo de problema que se quiera resolver. Se abordarán técnicas de modelado, de clasificación y de agrupamiento; y se aplicarán estas técnicas a datos abiertos relativos a la administración pública para producir información de interés a partir de ellos.
Contenidos: Introducción al análisis de datos. Regresión lineal simple. Regresión lineal múltiple. Análisis de datos categóricos y pruebas de hipótesis. Clasificación. Agrupamiento de datos Arboles de decisión. Visualización avanzada.
g. Carga horaria total: 200 horas
h. Requisitos de ingreso:
Personal de la administración pública nacional de Argentina, comprendidos en el Convenio Colectivo de trabajo N°214/2006. Este programa está destinado especialmente a quienes utilicen información cuantitativa en sus tareas y tengan especial interés en mejorar en el uso eficiente de datos. Estadística y toma de decisiones basadas en evidencia.
i. Modalidad de cursado
Modalidad virtual en días y horarios a definir. El dictado será sincrónico y asincrónico, mediante la utilización de las plataformas que la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales pone a disposición de la Diplomatura. Las clases serán teóricas y teórico-prácticas con exposiciones a cargo del equipo docente y realización de actividades y trabajos prácticos individuales y grupales, sustentados en análisis de casos, materiales didácticos escritos, y bibliografía pertinente.
j. Cronograma de dictado
| Curso | Descripción | Cantidad de clases | Cantidad de horas por clase | Cantidad de horas por módulo |
| IRD | Introducción al Razonamiento con Datos | 9 clases sincrónicas/asincrónicas + 1 clase de tutoría del trabajo final del curso | 5 | 50 |
| IEE | Introducción a la Exploración Estadística | 9 clases sincrónicas/asincrónicas + 1 clase de tutoría del trabajo final del curso | 5 | 50 |
| DEI | Datos e Información: desde la recopilación hasta el reporte | 9 clases sincrónicas/asincrónicas + 1 clase de tutoría del trabajo final del curso | 5 | 50 |
| TAD | Técnicas de Análisis de Datos | 9 clases sincrónicas/asincrónicas + 1 clase de tutoría del trabajo final del curso | 5 | 50 |
k. Curriculum vitae del Coordinador
Guillermo Solovey es Licenciado en Física (UBA, 2003) y Doctor en Física de la (UBA, 2009). Actualmente es Profesor Adjunto con dedicación exclusiva de la FCEN. Es Investigador Adjunto de CONICET. Su área de investigación son las ciencias cognitivas. Ha publicado más de 25 artículos en revistas internacionales. En cuanto a la docencia, ha dictado cursos de grado de Estadística y Ciencia de Datos en la Licenciatura en Ciencia de Datos así como cursos de posgrado en la Maestría de Estadística Matemática (FCEN-UBA) y en la Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (FCEN-UBA). Ha dirigido 5 tesistas de licenciatura y dirige 3 estudiantes de doctorado y 2 de licenciatura. Dirige actualmente un subsidio UBACYT y un subsidio del Center for Open Science y Templeton Foundation.
l. Nómina de colaboradores/docentes
Dra. Daniela Rodriguez. Doctora
Dr. Guillermo Solovey
Dra. Soledad Fernández
Dra. Marina Valdora
Dra. Ana Bianco
Dra. Diana Kelmansky
Dra. Maria Eugenia Szretter
Dr. Andrés Farall
Dra. Lucía Babino.
Dra. Maria Florencia Statti
Mg. Adriana Pérez
Lic. Natalia Kontorovsky
Mg. Daniela Parada
Mg. Pedro Cosatto
Lic. Pablo Mislej
m. Modalidad de evaluación
La evaluación es concebida como una instancia más del proceso de enseñanza-aprendizaje. El equipo docente efectuará el seguimiento de quienes cursen a partir de la evaluación individual y grupal de las actividades pautadas, realizando devoluciones individuales o grupales, a lo largo de cada curso
n. Requisitos de aprobación
La acreditación de la diplomatura se logra con un 75% de asistencia a las clases sincrónicas de cada uno de los cursos y con la aprobación de un trabajo final de carácter grupal con nota mínima de siete (7) en escala del 1 al 10.
El trabajo final de cada curso contempla la producción y entrega de una actividad práctica, de similar estilo y tenor a las realizadas en cada curso, en un lapso no mayor a las 2 semanas de haber finalizado la novena semana del curso. Para el desarrollo de la actividad, será requisito excluyente que el participante la elabore a partir de un ejemplo concreto de su práctica laboral (siempre que se trate de información no confidencial).
El trabajo será de carácter grupal, siempre que los y las participantes puedan hallar un tema afín a su práctica laboral con a lo sumo otros dos participantes, dado que se buscará lograr la aplicación de los contenidos a la práctica de trabajo real y a la construcción y afianzamiento de las competencias y prácticas trabajadas a lo largo del curso.
Para que los y las participantes puedan alcanzar los objetivos de cada curso, el equipo docente acompañará el proceso, no solo a través de espacios asincrónicos en el aula virtual y en los espacios sincrónicos semanales, sino en una tutoría para la confección del trabajo final del curso.
o. Modelo de certificado a otorgar
p. Arancel estipulado: Gratuito.
[1] RESCS-2024-352-UBA-REC