K1: Conocer los principios y valores democráticos y de desarrollo sostenible, en particular, el respeto a los derechos humanos y derechos fundamentales, la igualdad de género y no discriminación, los principios de accesibilidad universal y cambio climático. K3: Identificar y analizar las metodologías de investigación y fuentes para desarrollar trabajos académicos en el ámbito de la gestión de información digital K4: Entender y aplicar las teorías, instrumentos y técnicas fundamentales para gestionar información en medios digitales, abarcando su organización, control, comunicación y preservación K5: Conocer las teorías, instrumentos y técnicas fundamentales para gestionar información en medios digitales, abarcando su organización, control, comunicación y preservación K7: Comprender los fundamentos de estadística y análisis cuantitativo para interpretar datos, así como las técnicas adecuadas para su recolección y procesamiento entendiendo diferentes estructuras, contextos sociales y necesidades de usuarios/as. S1: Planificar y organizar trabajos en equipo tomando decisiones correctas basadas en información disponible y reuniendo datos en entornos digitales. S2: Utilizar la información interpretando datos relevantes, evitando el plagio, y de acuerdo con las convenciones académicas y profesionales del área de estudio, siendo capaz de evaluar la fiabilidad y calidad de dicha información. S3: Aplicar principios de gestión de la información digital en diferentes entornos organizativos, asegurando una comunicación efectiva de los procesos y resultados a las partes interesadas. S5: Ser capaz de diseñar, gestionar y operar con información por medio de sistemas de bases de datos, demostrando habilidad en la recuperación de información y el uso de lenguajes de consulta para satisfacer necesidades informativas complejas. S6: Ser capaz de recolectar, procesar, depurar y agregar datos entendiendo las necesidades de los usuarios y organizaciones y el modo en que los precisan. S7: Experimentar con herramientas de visualización de datos para representar información de forma intuitiva, presentando adecuadamente los resultados a diferentes tipos de audiencia. S8: Desarrollar destrezas en la creación de contenidos digitales y edición multimedia aplicando principios de usabilidad. S10: Aplicar técnicas de análisis estadístico y estudios métricos para evaluar y medir el impacto de datos en entornos digitales. S12: Ser capaz de asesorar para la definición de la estrategia y gestión de proyectos respecto al rastreo, indización, estructuración de contenidos, link building, etc C1: Conocer y ser capaz de manejar habilidades interpersonales sobre iniciativa, responsabilidad, resolución de conflictos, negociación, entre otras, que se requieren en el ámbito profesional. C2: Ser capaz de aplicar conocimientos de forma profesional en la resolución de problemas específicos de gestión de información digital utilizando las herramientas y técnicas aprendidas en el ámbito académico C3: Demostrar habilidad en la elaboración y ejecución de proyectos de contenidos digitales de forma autónoma trabajando en equipos multidisciplinares. C4: Capacidad de aprendizaje autónomo continuo que facilite la adaptación a nuevas situaciones y la actualización de conocimientos en el ámbito de la Información digital.

Esta asignatura acercará a los estudiantes a la Data Science, su concepto, aplicaciones y perspectivas de desarrollo en el ámbito de las Ciencias Sociales. En un mundo globalizado, siempre cambiante y cada vez más acelerado y complejo, ser capaz de capturar, analizar e interpretar de manera eficiente y certera el gran volumen de datos existentes (Big Data) resulta fundamental para la toma de decisiones en múltiples ámbitos, tales como los empresariales, sociales, económicos, y políticos. Por ello, la Data Science ha sido denominada 'la profesión más sexy' de nuestra era (Harvard Business Review, 2012) y, de hecho, en el mercado laboral existe una creciente demanda de profesionales con formación en este ámbito. En este curso, los estudiantes se aproximarán a la gestión y análisis de diferentes tipos de datos -incluyendo los procedentes de encuestas, datos basados en la web y social media, datos de negocio, de investigación, etc.- a partir del conocimiento de las posibilidades ofrecidas por las últimas herramientas y técnicas aplicables. Programa: 1. Fundamentos de Data Science: concepto, teorías, aproximaciones. 2. Análisis preliminar de los datos: recopilación, limpieza, transformación y combinación de datos procedentes de varias fuentes (incluyendo sitios web y APIs). 3. Visualización: aprender las mejores prácticas de visualización y comunicación de datos de alta dimensión, incluyendo resultados sobre la modelización. 4. Herramientas de predicción: principales herramientas de aprendizaje estadístico, regresión y clasificación.

Esta asignatura contempla tres tipos de actividades formativas: Clases teórico-prácticas (28 sesiones, 42 horas presenciales): presentaciones, demostraciones y ejercicios en clase. Trabajo individual o en grupo del estudiante (no presencial): estudio individual de materiales docentes elaborados por el profesor, tutoriales en línea, lecturas recomendadas, etc. Tutorías: sesiones de seguimiento y apoyo. La metodología de esta asignatura implica el aprendizaje como un proceso de construcción, y la enseñanza como un soporte. Así pues, el proceso de enseñanza-aprendizaje fomentará el aprendizaje constante y colaborativo de los alumnos, facilitando el intercambio de experiencias entre ellos, tanto en clase como a través de la plataforma AG.