Diplomado

En arte y datos

$4.377.000

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Introducción

Desarrollar capacidades en la comunidad creativa de la región para explorar los datos como herramienta de representación, expresión y generación de experiencias a través de los lenguajes del arte.

Dirigido a:

Comunidad creativa, gestionando artistas, diseñadores, comunicadores, ingenieros, líderes sociales y activistas, interesados en las artes mediáticas, las artes digitales y la ciencia de datos.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Duración

104 horas

Horario

Modalidad

Lugar

Medellín

Contenidos del programa

Módulo 1: Instalación del diploma y presentación de Tenemos que hablar de Colombia y Urnas y urneros
Presentación general del diploma.
Necesitamos hablar de Colombia: objetivos y alcances del proyecto.
Urnas y urneros: líneas curatoriales y apuestas artísticas.

Módulo 2: Introducción a la ciencia de datos y al análisis de sentimientos
El análisis de datos como modelo de pensamiento. • Fenómeno, variable, dato.
Datos, información, conocimiento.
Datos no estructurados y Big Data.
¿Cómo funciona el algoritmo?
Pautas éticas.
Procesamiento del lenguaje natural.
Textos en el espacio.
Análisis de sentimientos.
Modelado de temas.
Usando la herramienta Orange3 para minería de texto.
Ejemplo 1: Campañas políticas en Twitter.
Ejemplo 2: Análisis afectivo de metáforas pandémicas.
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Módulo 3. Visualización de datos y procesamiento de infografías
Pensamiento visual.
Herramientas gráficas.
Preguntas de visualización.
Estructuras visuales.
Infografía vs. Visualización de datos.
Diferencias y características esenciales.
Qué NO son las infografías
Tipologías y herramientas infográficas.
Por función.
Por aplicación.
Planificación infográfica.
Método de diseño.
Desarrollo de infografía.

Módulo 4. Estrategias creativas para la experimentación con datos
“Representación artística” (NASA o Humboldt).
Este módulo brindará una breve introducción al trabajo artístico en apoyo de la ciencia.
Ejemplos de ilustraciones submarinas, espaciales y de la naturaleza (mapas, cuerpos celestes – radioastronomía o criaturas de ultramar – Louis Bec).
Protocolos y datos (Bratton Stack).
Abordaremos el presente desde la perspectiva de la teoría de Benjamin Bratton, que nos ayudará a comprender el trabajo de artistas cercanos al departamento de Google llamado AMI (Art and Machine Intelligence).
¿Cuál es nuestra base? (“Todas tus bases nos pertenecen”)
Datos públicos – Datos abiertos (Kittler y breve texto La ciencia como software libre).
API (AMVA-SIATA) – Urnas y urnas.
Código -Oneliners- (Supercollider, ffmpeg, Max/MSP).
Sesión enteramente práctica dedicada a la generación de sonidos a partir de datos.

Módulo 5: Motion Graphics y presentación audiovisual de datos
1.Belleza en datos y algoritmos: Una mirada al arte contemporáneo y a las obras de arte con visualización de datos interactiva y en movimiento. Línea estética, enfoque, posturas, formas de abordar los datos.
2.Visualización de datos interactiva: Herramientas de visualización de datos y gráficos por computadora: Visualización de datos isométricos, Visualización de datos geográficos, gráficos de tortuga, algoritmo iterativo de gráficos de tortuga, glChAoSP, QGIS, kepler.gl. Bibliotecas de Python: Bibliotecas de gráficos Plotly, seaborn: Visualización de datos estadísticos.
3.Data Humanism: In this segment we will look at data visualization through more analogous arts, Hacking from artistic activism as a way to humanize data and activate other types of relationships and configurations such as the work of Giorgia Lupi.

Módulo 6: Más allá de la imagen: sonificación de datos
1.Crítica a la visualización de datos: En esta primera sección exploraremos algunas de las críticas a los sistemas de visualización de datos.
2.Introducción a la sonificación: En la segunda sección abordaremos algunos conceptos básicos de la sonificación a través de la exploración de proyectos y discusión teórica.
3.Prototipo de sonificación: En la última sección, los estudiantes crearán un modelo básico de sonificación para su proyecto. 7. Hackathon.
En esta parte del curso, los participantes podrán crear sus obras en un espacio dinámico, con una metodología de innovación abierta, tipo Hackathon, donde se trabaja en base a la solución de desafíos, marcado por el deseo de explorar, redefinir, investigar el qué, el cómo y el por qué a través del juego y la experimentación con herramientas analógicas y digitales, empujando los límites de lo posible en una producción rápida, colaborativa, por fases y exploratoria.

Construcción de ideas.
Referencias.
Conceptos.
Identificar base de datos libre (Tenemos que hablar Colombia).
Segmentar y enfocar.
Planificación de la construcción.
Método de diseño.
Bosquejo.
Desarrollo de infografía.
Alternativas de producción.

En arte y datos

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