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.