Estudiantes, profesionales, investigadores, docentes y entry-level Data Analysts que deseen iniciarse en el mundo de la analítica de datos.
Unidad 1: Introducción; Qué son los datos. Generar conocimiento. Valor en la toma de decisiones. Usos reales. El Hashtag del momento: #BigData, #SmallData, #DataScience, #DataAnalytics ¿Son todo lo mismo?
Unidad 2: Obtención de datos; Políticas y gobierno de datos en las organizaciones. Almacenes de datos y fuentes de datos: data warehouse y data lake. Open data. Calidad de los datos, indicadores y documentación. Las buenas prácticas del analista de datos.
Unidad 3: Preparación de los datos, limpieza, normalización, ETL. Prospección. Atributos y entidades. Datos faltantes, identificación de ruidos. Decisiones ante data incompleta.
Unidad 4: Manejo de datos, tablas y modelos relacionales, introducción a SQL, conceptos. Excel y manejo de datos. Ejercitación sobre los datos obtenidos
Unidad 5: Indicadores y KPIs. Estadísticos. Medidas, gráficos. Estadística descriptiva, muestreo. Utilización del set de datos para la extracción de medidas estadísticas que responden a preguntas relevantes sobre dichos datos. Introducción a una herramienta de visualización de datos. PowerBi, Excel.
Unidad 6: El dato geográfico. Introducción a sistemas de información geográfica. Que es el dato geográfico, relaciones espaciales. Sistemas de coordenadas.
Unidad 7: Visualización de datos. técnicas de visualización, el buen uso del gráfico. Tipos de gráficos y para qué sirven. Plataformas, mapas y dashboards.
Unidad 8: Comunicación. La importancia de la comunicación, la voz de los datos. Construcción de un dashboard. La toma de decisiones basada en datos. Diseño y creatividad para narrar. Storytelling.
Trabajo Integrador: Cierre. Presentaciones y resultados.
Licenciada en Geografía por la Universidad Central de Venezuela, estudios de posgrado en Investigación social y Política Pública (Argentina). Especialista en Sistemas de Información Geográfica; ha realizado múltiples cursos de formación en Big Data, Data Science y Machine Learning, asimismo, en lenguajes de programación como R y Python. Se ha profesionalizado en el mundo de los datos durante los últimos 10 años, tanto en ámbitos públicos como privados con el foco en explotación, análisis y visualización de datos. Actualmente se desempeña como profesional en la industria de las telecomunicaciones, y como docente en SIG, R y en Data Analytics.
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