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.

    • • 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. Introducción al análisis de datos:
    • • Definición y alcance del análisis de datos.
    • • Importancia del análisis de datos en diversos campos.
    • • Conceptos básicos: datos, variables, tipos de datos.
    • • Herramientas y software para el análisis de datos.
    B. Manipulación de datos:
    • • Importación y exportación de datos.
    • • Exploración y limpieza de datos.
    • • Transformación y manipulación de datos.
    • • Fusionado y unión de conjuntos de datos.
    C. Análisis exploratorio de datos:
    • • Visualización de datos: gráficos básicos.
    • • Análisis de tendencias y patrones.
    • • Análisis de la distribución de los datos.
    • • Identificación de valores atípicos y datos faltantes.
    D. Aplicaciones prácticas:
    • • Casos de estudio y proyectos prácticos.
    • • Aplicación de técnicas de análisis de datos a problemas del mundo real.
    • • Presentación y comunicación de resultados.
    • • Ética y privacidad en el análisis de datos.