Doctorado En Big Data Para La Transformación Social Y Estratégica de UNADE

TEMARIO

El programa de Doctorado en Big Data para la Transformación Social y Estratégica propuesto, posee una estructura curricular basada en fases formativas orientadas al desarrollo progresivo de la investigación doctoral.

Fase 1. Tutorización.

En esta primera fase se trata de una coordinación del programa entre el alumno y el tutor asignado. Con el apoyo de su tutor, el alumno elaborará la propuesta del esquema de tesis doctoral. La organización académica de los estudios de doctorado implica la realización de un plan de trabajo, cuyo esquema deberá ser desarrollado durante esta fase de tutorización.

-Duración: 480 horas.
-Finalidad: Orientar a definir el tema, objetivos, hipótesis y metodología.

Fase 2. Metodología de la Investigación Científica.

En esta fase del programa continúa la coordinación entre el alumno y el tutor asignado. El estudiante deberá continuar elaborando la propuesta del esquema de tesis doctoral, con el apoyo siempre de su tutor. Los estudios de doctorado implican la realización de un plan de trabajo, cuyo esquema continuará desarrollándose a lo largo de toda la fase de tutorización.

-Duración: 240 horas.
-Finalidad: Transformar la propuesta inicial en un plan de investigación robusto.

Fase 3. Introducción a las Técnicas de Investigación.

En esta fase el alumno profundiza en el proceso de investigación científica, identificando tipos de investigación, aplicando métodos en CC.SS., formulando hipótesis, interpretando datos y conociendo la estructura y aspectos formales de una tesis doctoral, incluyendo el manejo de elementos estadísticos como SPSS.

Con el apoyo del director de tesis el alumno debe elaborar la propuesta del esquema de tesis doctoral, permitiendo al estudiante desarrollar sus habilidades investigativas gradualmente.

-Duración: 240 horas.
-Finalidad: Elaborar la propuesta del esquema de tesis doctoral.

Fase 4. Docencia.

A lo largo de esta fase se cursan a distancia una serie de asignaturas definidas de acuerdo a los estudios previos y a la temática de la tesis. En esta fase el doctorando debe cursar una serie de asignaturas adecuadas al tema de tesis elegido, siendo las dos primeras obligatorias y el resto optativas.

Las asignaturas obligatorias son las siguientes:
-Asignatura 1. Minería de datos y algoritmos de clasificación (obligatoria / 160 horas).
-Asignatura 2. Machine Learning aplicado a Big Data (obligatoria / 160 horas).

Las asignaturas optativas a elegir son las siguientes:
-Big Data y salud pública (voluntaria / 160 horas).
-Big Data y administración pública (voluntaria / 160 horas).
-Educación basada en datos abiertos (voluntaria / 160 horas).
-Ética algorítmica y seguridad de datos personales (voluntaria / 160 horas).

Fase 5. Investigación.

El objetivo de esta fase es redactar una de las partes más importantes de un estudio de investigación, la justificación. En fases anteriores se desarrolló el esquema de tesis doctoral, donde se plantearon el problema de investigación y los objetivos de forma resumida. En esta fase, el objetivo es fundamentar y argumentar las razones que motivan el estudio y cuáles son los beneficios que derivan de la investigación.

-Duración: 240 horas.
-Finalidad: Elaborar una justificación sólida y argumentada para la investigación.

Fase 6. Resultados y Acciones de la Investigación.

El objetivo de esta fase es plantear los modelos, teorías y conceptos pertinentes al problema de investigación, de tal manera que fundamenten el análisis y la interpretación de los resultados, así como explicar la metodología que será empleada en el desarrollo de la tesis doctoral.

-Duración: 240 horas.
-Finalidad: Establecer el marco teórico-metodológico de la investigación, interpretar resultados y justificar el diseño metodológico de la tesis doctoral.

Fase 7. Investigación II.

El objetivo de esta fase consiste en elaborar y definir el marco empírico de la tesis doctoral a través del desarrollo de objetivos, hipótesis y variables. Elaborar el diseño y el tipo de investigación, establecer el método de recolección de datos, los instrumentos y la población objetivo de estudio. En esta fase, se comenzará con la recolección de datos a través de los instrumentos planteados.

-Duración: 240 horas.
-Finalidad: Elaborar y definir el marco empírico de la tesis doctoral e iniciar la recolección de datos.

Fase 8. Inicio de Tesis Doctoral.

El objetivo de esta fase consiste en consolidar el marco empírico de la tesis doctoral mediante la definición de objetivos, hipótesis y variables, el diseño metodológico y el inicio de la recolección de datos.

-Duración: 320 horas.
-Finalidad: Consolidar el marco empírico de la tesis doctoral mediante la definición de objetivos, hipótesis y variables, el diseño metodológico y el inicio de la recolección de datos.

Fase 9. Desarrollo de Tesis Doctoral.

El objetivo de esta fase de investigación es interpretar y redactar los resultados que arrojan nuestra investigación tras el análisis realizado en la fase anterior. Esta interpretación debe ir apoyada con gráficos, tablas e imágenes, así como la inclusión de anexos que sean necesarios para la comprensión de los resultados. En esta fase también se debe comenzar a construir el apartado de “referencias bibliográficas” cumpliendo estrictamente con la normativa APA.

-Duración: 320 horas.
-Finalidad: Analizar, interpretar y presentar los resultados de la investigación, apoyándolos con recursos visuales y anexos, y elaborar las referencias bibliográficas conforme a la normativa APA.

Fase Final. Proyecto de Tesis Doctoral.

En esta última fase, el alumno bajo la supervisión del Director de Tesis llevará a cabo trabajos de investigación conducentes a la realización de su proyecto de tesis. Se redactará el 100% de la investigación en base al análisis y resultados conseguidos y se plasmará en el protocolo avanzado de investigación. Esta última parte de la fase supone, además, la finalización y defensa de la tesis en Disertación Pública.

-Duración: 320 horas.
-Finalidad: Consolidar y culminar la tesis doctoral mediante la redacción completa del proyecto de investigación, su integración en el protocolo avanzado y la preparación para su defensa pública.

Líneas de investigación:

-Modelos predictivos y Machine Learning para datos masivos.
-Análisis de Big Data para políticas públicas y toma de decisiones.
-Big Data en salud pública y epidemiología digital.
-Big Data y perspectiva de género, inclusión y poblaciones vulnerables.
-Gobierno abierto y transparencia basada en datos.
-Big Data y economía del envejecimiento.
-Análisis ético y normativo del uso de datos.
-Visualización de datos y narrativas digitales estratégicas.