Módulo 1

  • Paradigmas del enfoque estadístico
  • Las 4 V´s de Big Data
  • Introducción al Social Network Analysis (SNA)
    El objeto del análisis: las interacciones y no los individuos
    Estructura y Terminología: Links, Nodos, Gráficos
    4 elementos de SNA
    Los diversos niveles de aplicación simultánea

Módulo 2

  • SNA II: Herramientas de Medición y Análisis: Social Network Data
    Tamaño, Densidad, Centralidad, Senderos, Centralidad intermedia, Centralidad en Cercanía,
    La Fortaleza de los lazos débiles
    Adyacencias Preferenciales – Ventaja acumulativa de Merton
    Huecos Estructurales (Burt)
    Homofilia, influencia y contexto
  • Representacion Gráfica de SNA
    Centro-Periferia
    Clustering
    Random Graphs – Interpretación. H1 y H0
  • Modelos con Big Data: Pasos
    Clasificación, Estimación, Clustering, Profiling, Predicción

Módulo 3

  • Herramientas aplicadas de Big Data
    Datafication
    Machine Learning (Supervisado – No Supervisado)
    Data Mining
    Entropy – Information Gains
  • Aplicaciones de Big Data:
    Finanzas, Riesgos, Salud Pública, Deportes, Gobierno, Academia, Salud, Seguridad