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‘Big Data’ y periodismo de datos

En el mundo contemporáneo, fuertemente condicionado por el entorno digital y conectivo, la capacidad de analizar sistemáticamente una gran cantidad de datos (big data) se ha convertido en una competencia fundamental para comprender e incidir en los acontecimientos y procesos sociales que se desarrollan en medio de la sobreabundancia de información. Si bien el periodismo siempre ha estado ligado a los datos y la tecnología, el contexto actual demanda investigadores e informadores competentes para recolectar, analizar y comunicar adecuadamente “grandes datos”. Este curso estudia la centralidad que han tomado los datos masivos en la sociedad contemporánea y en ese contexto explora la aplicación de herramientas de análisis de big data en las ciencias sociales y particularmente en el periodismo. De manera práctica se enfatiza en la construcción de historias sustentadas en el periodismo de datos. Así, el curso busca desarrollar las competencias necesarias para organizar, analizar y visualizar datos que le permitan al estudiante producir y comunicar historias de interés público.

Organizan

Dirigido a

Estudiantes de pregrado y maestría de la Universidad del Rosario, de otras universidades nacionales y extranjeras, periodistas, investigadores sociales, funcionarios de entidades estatales, miembros de ONG y público en general (con un nivel mínimo de pregrado).

Objetivos

Objetivo general

Comprender la centralidad de los ‘grandes datos’ en las sociedades contemporáneas y su uso particular en las ciencias sociales y el periodismo.

Objetivos específicos
  • Ofrecer herramientas teórico-metodológicas para la recolección, análisis y visualización de datos desde las ciencias sociales y el periodismo.
  • Introducir a los estudiantes en el desarrollo de proyectos de periodismo de datos y análisis de Big Data.

Metodología

El curso tiene un enfoque teórico-práctico, con conferencias que presentan los conceptos centrales de cada sesión y talleres en los cuales los estudiantes exploran las herramientas para el análisis de big data y la construcción de historias desde el periodismo de datos. Además, se harán visitas a entidades responsables del acceso a datos abiertos en Colombia, así como a unidades de medios de comunicación con experiencia en periodismo de datos.

Beneficios

Puede ser homologado por un curso con un valor de dos (2) créditos académicos. En el programa de Periodismo y Opinión Pública de la Universidad del Rosario los estudiantes pueden optar por la homologación de la asignatura Análisis y Visualización de Datos.

Conferencistas

Juan Pablo Gómez

Colombia

Más información

Óscar Parra

Colombia

Más información

Carlos Arcila

Universidad de Salamanca

Colombia

Más información

Leandro Peñaranda

Colombia

Más información

Juan Fernando Pérez

Universidad del Rosario

Colombia

Más información

Valérie Gauthier

Universidad del Rosario

Colombia

Más información

Horario

Fechas: 30 de noviembre al 14 de diciembre de 2020,
Horario: Lunes a Viernes de 9:00 a.m. - 12:00 p.m.
Lugar: Acceso Remoto
Intensidad: 30 horas

Tipo de Oferta: Workshop.
Créditos: 2 créditos UR (3.4 ECTS).
Idioma: Español (presencial) – Lecturas en inglés
Organiza: Escuela de Ciencias Humanas
Valor: $ 1,358,500 - $358 USD (aprox)

Descuentos:

  • Obtén un 30% de descuento en el valor total del curso realizando el pago antes del 15 de noviembre de 2020.
  

Comité organizador

  • Óscar Parra - ECH, Programa de Periodismo y Opinión Pública
  • Leandro Peñaranda - ECH, Programa de Periodismo y Opinión Pública
Módulo 1
Módulo 2
Módulo 3

Módulo 1

Horario: 9:00 a.m. - 12:00 p.m
Intensidad: 12 horas
Sesión 1
Big Data: un mundo de datos
Fechas:
30.11.20
Speakers

Conferencista:
Valerie Gauthier: Director Programa MACC de la Universidad del Rosario

Conferencista:
Juan Fernando Pérez: Profesor Asociado de Carrera Facultad de Ingeniería
Topics and activities
La centralidad y aplicaciones del 'big data' en la vida contemporánea.
Sesión 2
Big Data en las ciencias sociales y la comunicación.
Fechas:
1.12.20 y 2.12.20
Speakers

Conferencista:
Carlos Arcila
Topics and activities
El análisis de Big Data en las ciencias sociales y los estudios de comunicación.
Sesión 3
Big Data en el Estado. Las políticas de datos abiertos: el caso colombiano
Fechas:
3.12.20
Speakers

Conferencista:
Representante de MinTic o DANE
Topics and activities
Análisis de las políticas de datos abiertos en Colombia. Visita a MinTic o al DANE.

Módulo 2

Horario: 9:00 a.m. - 12:00 p.m.
Intensidad: 6 horas
Sesión 1
El periodismo y los datos
Fechas:
04.12.20
Speakers

Conferencista:
Leandro Peñaranda
Topics and activities
Antecedentes del análisis sistemático de datos en el periodismo. Del periodismo de investigación al periodismo de precisión.
Sesión 2
Herramientas fundamentales del periodismo de datos
Fechas:
07.12.20 y 09.12.20
Speakers

Conferencista:
Óscar Parra (Rutas del Conflicto – U. del Rosario)
Topics and activities
La construcción de bases de datos periodísticas.
Sesión 3
Herramientas fundamentales del periodismo de datos
Fechas:
10.12.20
Speakers

Conferencista:
Óscar Parra (Rutas del Conflicto – U. del Rosario)
Topics and activities
Depuración y análisis de datos para historias periodísticas.

Migración humana

Horario: 9:00 a.m. - 12:00 p.m.
Intensidad: 3 horas
Sesión 1
Visualización y comunicación de datos
Fechas:
11.12.20
Speakers

Conferencista:
Juan Gómez (Rutas del Conflicto – U. del Rosario)
Topics and activities
El reportaje en el periodismo de datos.
Características de historias periodísticas del periodismo de datos.
Sesión 2
Visualización y comunicación de datos
Fechas:
14.12.20
Speakers

Conferencista:
Juan Gómez (Rutas del Conflicto – U. del Rosario)

Conferencista:
Óscar Parra (Rutas del Conflicto – U. del Rosario)
Topics and activities
Principios y herramientas para la visualización y comunicación interactiva de datos en el periodismo.

*La Universidad del Rosario se reserva el derecho de cambiar o modificar el contenido y/o profesores del curso.


La Universidad se reserva el derecho de cancelar la apertura de un curso o programa en razón que no se reúnan las condiciones económicas mínimas. En tal evento, la Universidad restituirá el 100% del importe pagado por los estudiantes en la moneda de origen mediante transferencia electrónica (wire transfer) a la cuenta bancaria informada por los participantes. La transferencia se efectuará dentro de los cinco días hábiles siguientes a la fecha que se recibió la información de los datos bancarios del participante.

En el evento de que un participante decida no tomar el curso o programa habiendo ya pagado el importe correspondiente a la matrícula, siempre y cuando el mismo no hubiere iniciado, podrá solicitar la restitución de su dinero para lo cual la Universidad le efectuará transferencia electrónica por el 90% del valor originalmente recibido, reteniendo el 10% que corresponderá al reembolso de gastos administrativos y bancarios incurridos por la universidad. El reembolso se efectuará en la moneda de origen del pago dentro de los 8 días hábiles siguientes a la recepción de la solicitud de retiro, cancelación y reembolso.

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