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Cursos de Extension y Eventos

Curso en Ciencia de Datos para no informáticos

Tipo de Curso: Arancelado

Duración: 32 horas (6 sincrónicas y 16 asincrónicas).

Modalidad: Virtual

Tipo de Curso: Arancelado

Duración: 32 horas (6 sincrónicas y 16 asincrónicas).

Modalidad: Virtual

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Entiende y aplica la Ciencia de Datos sin ser programador.

Días y horarios de cursada:
Del 03 de septiembre al 22 de octubre de 2025.
Miércoles de 17.00 a 19.00 Hs.

Requisitos de admisión:

  • Conocimientos básicos en el uso de tecnologías digitales (no se requiere experiencia previa en programación o IA).
  • Interés por la innovación y el impacto de las tecnologías emergentes y la ciencia de datos.

Dirigido a: 
Este curso está diseñado para para profesionales de diversas disciplinas, docentes y estudiantes sin experiencia previa en programación o TI, esta diplomatura lo capacitará para diseñar e implementar soluciones de análisis de datos, transformándolo en un profesional capaz de generar valor tangible:

Personas interesadas en integrar el análisis de datos a su práctica profesional.

Profesionales de diversas áreas:

  • Docentes de todos los niveles educativos (inicial, primaria, secundaria, superior y universitaria) interesados en comprender y aplicar datos para mejorar la gestión y la toma de decisiones en el ámbito educativo.
  • Coordinadores y directivos educativos que deseen optimizar la gestión académica y administrativa mediante un análisis de datos inteligente.
  • Profesionales de áreas no tecnológicas (marketing, finanzas, recursos humanos, salud, derecho, etc.) que desean dominar la ciencia de datos para potenciar su carrera y el impacto de su trabajo.

Especialistas en su campo y gestión:

  • Desarrolladores de contenidos interesados en usar datos para entender mejor a sus usuarios y crear productos más efectivos.

Investigadores y académicos:

  • Investigadores en diversas disciplinas (ciencias sociales, económicas, de la salud, etc.) que trabajan en proyectos que requieren análisis de grandes volúmenes de datos.
  • Académicos interesados en explorar nuevas metodologías de investigación y análisis apoyadas por la ciencia de datos.

Profesionales del sector público y privado:

  • Funcionarios de organismos gubernamentales de cualquier área (salud, economía, desarrollo social, etc.) que buscan implementar políticas públicas basadas en evidencia y datos.
  • Consultores y asesores enfocados en diseñar estrategias que incorporen el análisis de datos para mejorar la eficiencia y la rentabilidad.
  • Representantes de instituciones privadas (empresas, ONG, pymes) interesados en modernizar sus servicios y optimizar procesos con tecnología de datos.

Estudiantes y jóvenes profesionales:

  • Estudiantes avanzados de carreras como economía, administración, ciencias sociales, ingeniería (no informática), psicología o áreas afines, que desean complementar su formación con habilidades en ciencia de datos.
  • Egresados recientes interesados en explorar la intersección entre su disciplina y el poder de los datos para acceder a nuevas oportunidades laborales.

Contacto: uai.extension@uai.edu.ar

Escribinos por WhatsApp:
+54 9 11 2660-3030


Si presentas alguna pérdida o disminución de la audición, te invitamos a descargar TESCUCHO (IOS) o Voice Aloud Reader (Android), aplicaciones que realizan una rápida conversión de la señal sonora del habla en texto fácilmente legible a una distancia de 2 metros, facilitando la comunicación en sociedad de forma integral y diversa.

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Externos:
Matrícula: $40.000.-
Contado: $216.000.- o 2 cuotas de $120.000.-

Socios Club Nación / Socios Clarín 365*:
Matrícula: $40.000.-
Contado: $172.800.- o 2 cuotas de $96.000.-

Comunidad UAI** / VANEDUC / ADEEPRA:
Matrícula: $40.000.-
Contado: $151.200.- o 2 cuotas de $84.000.-

Extranjeros no residentes en Argentina***:
Matrícula: USD 90.-
Contado: USD 230- o 2 cuotas de USD 130.-

(*) Suscriptores y/o familiares directos de los titulares de las credenciales.
(**) Alumnos, graduados, y/o familiares directos.
(***) Los aranceles de la actividad comprenden únicamente los conceptos de matrícula y cuota. Todo impuesto, tasa o contribución asociada a los pagos en dólares estadounidenses que pudiera ser aplicada por el país de origen, así como cualquier otra suma que se adicione en virtud de las tarifas vigentes en la entidad bancaria al momento de realizar la transacción, queda a exclusivo cargo del alumno.

Del 03 de septiembre al 22 de octubre de 2025.

Objetivos:

  • Desarrollar competencias en análisis de datos: Capacitar a los profesionales en el uso de herramientas y técnicas de análisis de datos, mejorando su capacidad para extraer información valiosa y tomar decisiones fundamentadas en cualquier ámbito.
  • Implementar procesos de extracción y transformación de datos: Enseñar a diseñar y aplicar técnicas para recolectar, limpiar y transformar datos de diversas fuentes, optimizando su preparación para el análisis.
  • Integrar modelos de análisis de datos para la toma de decisiones: Capacitar a los participantes en el uso de modelos y metodologías de análisis para la creación de insights accionables, personalizados y dinámicos, adaptados a las necesidades estratégicas de su organización o proyecto.

Beneficios:

  1. Actualización profesional: Adquirí competencias clave en análisis de datos para enfrentar los desafíos del mercado laboral actual y futuro.
  2. Enfoque práctico: Incorpora herramientas y técnicas de ciencia de datos para transformar la toma de decisiones y la eficiencia en cualquier sector.
  3. Certificación universitaria: Obtener un diploma avalado por una institución de prestigio, validando tus nuevas habilidades.
  4. Proyectos aplicados: Desarrolla soluciones prácticas basadas en datos para implementar en tu área de trabajo o proyectos personales.
  5. Networking: Conéctate con expertos y colegas del ámbito de los datos y otras disciplinas, ampliando tu red profesional.

Resultados de aprendizaje:

  1. Diseñar y desarrollar soluciones básicas de análisis de datos, definiendo sus objetivos, fuentes de información y resultados esperados para resolver problemas específicos.
  2. Implementar estrategias de recolección y limpieza de datos que garanticen la calidad y pertinencia de la información para el análisis, considerando diversas fuentes y formatos.
  3. Aplicar técnicas de visualización de datos para comunicar hallazgos de forma clara y efectiva, adaptando el tipo de gráfico o representación a la audiencia y el mensaje.
  4. Crear informes y dashboards que presenten los resultados del análisis de datos de manera comprensible y accionable, teniendo en cuenta las necesidades de los tomadores de decisiones.
  5. Seleccionar herramientas y recursos de análisis de datos adecuados para diferentes contextos y tipos de problemas, considerando la disponibilidad de datos y los objetivos del proyecto.
  6. Aplicar metodologías de análisis exploratorio de datos para identificar patrones, tendencias y anomalías en conjuntos de datos, facilitando la comprensión inicial de la información.
  7. Desarrollar un pensamiento crítico basado en datos para cuestionar la información, identificar sesgos y validar la solidez de las conclusiones obtenidas.
  8. Evaluar la pertinencia y el impacto de las decisiones basadas en datos, utilizando métricas y análisis de resultados para la mejora continua.
  9. Implementar procesos básicos de carga y transformación de datos, aplicando técnicas para integrar información de distintas fuentes en un formato utilizable para el análisis.

Resultados esperados:

  • Participantes capaces de realizar informes y reportes visuales con datos propios.
  • Aplicación inmediata de herramientas y enfoques en proyectos personales o laborales.
  • Mayor autonomía en la interpretación y evaluación de datos para la toma de decisiones.
  • Aumento de la alfabetización digital y estadística en entornos no técnicos.

Enfoque general:
La transformación digital ha revolucionado cada sector, y la ciencia de datos se posiciona como una de las disciplinas con mayor impacto en la toma de decisiones estratégicas, la optimización de procesos y la generación de valor. La Ciencia de Datos se ha convertido en una disciplina clave para la toma de decisiones basada en evidencias en todos los sectores. Sin embargo, la mayoría de los programas formativos están diseñados para perfiles técnicos o informáticos, dejando fuera a profesionales de otras áreas que también necesitan interpretar datos, comprender procesos analíticos y liderar proyectos basados en datos. Este curso propone un enfoque accesible, práctico y aplicable para quienes desean adquirir competencias en Ciencia de Datos sin tener formación previa en programación o informática.

El curso en Ciencia de Datos para no Informáticos ha sido concebido para capacitar a profesionales en el uso de herramientas y técnicas de análisis de datos, proporcionando un enfoque práctico y estratégico para su implementación, sin necesidad de experiencia previa en programación o TI.

El objetivo primordial de este programa es que usted adquiera un conjunto de habilidades fundamentales que le permitirán desenvolverse y destacarse en este campo dinámico. Aprenderá a realizar un análisis crítico de datos, formulando interrogantes pertinentes, identificando patrones, detectando anomalías y validando la calidad de la información para obtener conclusiones sólidas. Esto lo capacitará para tomar decisiones más inteligentes, basando sus estrategias en evidencia concreta.

Este curso transformará su comprensión de los datos y le permitirá ejercer un control significativo sobre la toma de decisiones, brindándole una base sólida para el aprendizaje continuo y la adaptación a nuevas tecnologías y metodologías. Los participantes desarrollarán la capacidad de tomar decisiones basadas en datos, transitando de la intuición a la evidencia. Esto le permitirá adoptar elecciones más informadas y estratégicas, tanto en su trayectoria profesional como en cualquier proyecto que emprenda.

Contenidos:

Módulo 1
Introducción a la ciencia de datos
Clase 1: introducción a la ciencia de datos
Clase 2: introducción base de datos

Módulo 2 herramientas Python
Clase 3: introducción Python
Clase 4: preparación de datos

Módulo 3 Tratamiento de datos
Clase 5: gestión de datos con Pandas
Clase 6: introducción a Tableau

Módulo 4 visualizacion de datos
Clase 7: visualización con Tableau
Clase 8: visualización de datos incluyendo proyección de predicción

Actividades de aplicación.

Modalidad: Virtual.
16 horas sincrónicas + 16 horas asincrónicas.

Calendario de encuentros:

1             03-09-25               17:00 a 19:00 Hs.

2             10-09-25               17:00 a 19:00 Hs.

3             17-09-25               17:00 a 19:00 Hs.

4             24-09-25               17:00 a 19:00 Hs.

5             01-10-25               17:00 a 19:00 Hs.

6             08-10-25               17:00 a 19:00 Hs.

7             15-10-25               17:00 a 19:00 Hs.

8             22-10-25               17:00 a 19:00 Hs.

Evaluación: 
La evaluación del Curso en ciencia de datos se basa en un trabajo practico integrador. Este trabajo debe presentar un caso de aplicación de una solución de análisis de datos y su proyección mediante la predicción de datos utilizando inteligencia artificial.

Director:
Maximiliano Bonaccorsi. Ingeniero en sistemas informáticos.

  • Docente Asociado en Inteligencia Artificial.
  • Docente adjunto en programación Python.
  • Arquitecto Python.
  • Business Architecture Associate Manager (Accenture).

 

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