Contenidos

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