Data Analytics: modelado de datos y generación de insights

Modalidad:

100% online

Modalidad:

100% online

Duración:

8 semanas

Cursada:

Lunes – 19:00 hs (Arg.)

Inicio:

2 de marzo

Arancel:

Beneficios:

Cuotas sin interés

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Este curso introduce los fundamentos del Data Analytics con un enfoque práctico y focalizado en el modelado de datos para generar insights de valor. A partir de una herramienta de base, Excel, se enseña la lógica del trabajo del Data Analytics. Los participantes aprenderán a limpiar, transformar e interpretar datos para presentar reportes y producir información apropiada a la pregunta que se pretende responder. Se trabajará focalizando en la transformación de datos y la construcción de métricas con criterios metodológicos fundamentales para generar insights valiosos, precisos y transparentes. Se promueven buenas prácticas de análisis y de interpretación de resultados.

Equipo docente

Dra. Anabella Le Pera

Profesión: Doctora en Ciencias Sociales
Especialidad: Accesibilidad a la salud de las mujeres.

Público objetivo

Personas interesadas en iniciarse en Data Analytics: profesionales, estudiantes avanzados y emprendedores que deseen incorporar herramientas de análisis de datos para la toma de decisiones.

Requisitos

Manejo básico de Excel. No se requieren conocimientos previos en programación o estadística avanzada.

Objetivos

Brindar las bases teóricas y metodológicas para que los participantes puedan:
Comprender el razonamiento de un analista de datos.
Aplicar técnicas de análisis descriptivo y exploratorio.
Utilizar funciones para transformar y analizar datos.
Interpretar resultados y comunicar hallazgos de manera precisa.

Competencias:

Preparar datos para apoyar la toma de decisiones.
Aplicar herramientas básicas de Data Analytics para el análisis de datos.
Desarrollar pensamiento analítico orientado a la toma de decisiones.
Interpretar resultados de análisis de datos de manera crítica y contextualizada.

Contenidos/Módulos:

Módulo 1

Introducción al Data Analytics Conceptos clave. Tipos de datos. Rol del analista de datos.
Ciclo de vida del dato.

Módulo 2

Fundamentos de análisis de datos Estadística descriptiva. Medidas de tendencia central y dispersión.
Análisis exploratorio.

Módulo 3

Limpieza y preparación de datos Calidad del dato. Datos faltantes y atípicos.
Normalización de la base y transformación de datos.

Módulo 4

Interpretación de datos Excel avanzado.
Tablas dinámicas y funciones. Modelado de datos.
Comparación entre métricas y correcta lectura.
Generación de insights.

Módulo 5

Presentación de datos Principios de visualización.
Gráficos efectivos. Storytelling con datos.
Centralidad en los insights y la respuesta a la pregunta.

Módulo 6

Análisis aplicado Casos prácticos.
Interpretación de resultados.
Presentación de insights.