JUSTIFICACIÓN

• En el mundo actual, la capacidad para recopilar, analizar y utilizar datos de manera efectiva se ha convertido en un recurso invaluable para organizaciones y profesionales en una amplia gama de campos. El análisis de datos e información es fundamental para la toma de decisiones informadas, la identificación de tendencias, la predicción de resultados y la optimización de procesos. Por lo tanto, ofrecer un curso en este tema es esencial para equipar a los profesionales con las habilidades necesarias para enfrentar los desafíos del mundo moderno.

  • En un entorno empresarial altamente competitivo, las decisiones informadas son esenciales para el éxito a largo plazo. El análisis de datos proporciona la base para una toma de decisiones estratégica y fundamentada, permitiendo a las organizaciones identificar oportunidades, minimizar riesgos y mejorar la eficiencia operativa.

    OBJETIVOS

    • • Adquirir conocimientos básicos sobre los principios y conceptos fundamentales del análisis de datos, incluyendo la importancia del análisis exploratorio, la limpieza de datos y la visualización.

    • • Adquirir conocimientos básicos sobre los principios y conceptos fundamentales del análisis de datos, incluyendo la importancia del análisis exploratorio, la limpieza de datos y la visualización.

    • • Aprender a utilizar herramientas y técnicas para la manipulación eficiente de datos, incluyendo la agregación, filtrado, transformación y unión de conjuntos de datos.

    • • Aprender a crear visualizaciones efectivas que comuniquen de manera clara y precisa la información contenida en los datos, utilizando herramientas y técnicas de visualización avanzadas.

    • • Desarrollar la capacidad de evaluar de manera crítica los resultados del análisis de datos, identificar sesgos y limitaciones, y tomar decisiones informadas basadas en la evidencia obtenida del análisis.

    METODOLOGÍA

    • Las sesiones pueden ser orientadas de manera presencial, virtual o híbrida.

      CONTENIDO A. Visualización avanzada de datos:
    • • Herramientas y librerías para visualización de datos
    • • Visualización interactiva y dinámica.
    • • Técnicas de visualización para grandes conjuntos de datos.
    • • Diseño efectivo de visualizaciones
    B. Herramientas:
    • • Python - Librerías Pandas y NumPy
    • • R
    • • Tableau
    • • PowerBI
    C. Tendencias y temas emergentes:
    • • Avances recientes en análisis de datos.
    • • Big Data y análisis de datos a gran escala.
    • • Inteligencia artificial y análisis predictivo.
    • • Ética en el análisis de datos: regulaciones y consideraciones éticas.