DATA ANALYTICS Y VISUALIZATION
Cómo abordar, procesar e interpretar datos para producir insights
Dictado por Alex Silva, especialista en Data Science; Data Engineer y Machine Learning.
Descripción del curso
Orientación y Fundamentos
En un contexto en el cual cada vez contamos con más y más datos de diversa naturaleza, el análisis, la sistematización y la visualización de estos datos se torna imprescindible para evitar la confusión y para lograr la identificación de insights accionables, que permitan el desarrollo de acciones estratégicas y tácticas, sostenidas en la información disponible.
Por esta razón, la formación en data analytics y visualización de datos es cada vez más un requerimiento impostergable, de cara a los nuevos escenarios a los que se enfrentan las empresas e instituciones que manejan grandes volúmenes de información. Desde este marco, Qualitativa ha desarrollado el curso de Data analytics y visualization, cuyo objetivo central es proveer las herramientas necesarias para el manejo y visualización de datos, así como la obtención de insights accionables.
¿A quién va dirigido?
El curso está orientado a satisfacer las necesidades de un amplio abanico de profesionales que trabajan con datos, entre los cuales podemos mencionar, de modo no excluyente:
- Investigadores de mercado
- Gerentes de marketing
- Gerentes de seguimiento y atención al cliente
- Managers y planificadores estratégicos
- Data Scientist Juniors
- UX Managers
Modalidad de dictado
El curso dura 5 semanas y se dictará en una modalidad híbrida, que contempla:
a). 5 clases sincrónicas (una por semana), de una hora y media de duración cada una, que serán dictadas a través de la plataforma Zoom. Las clases serán grabadas
b). El acceso a nuestro e-campus, donde cada alumno encontrará material de lectura, ejercicios, foros, y podrá tener consultas permanentes con el profesor, a través del sistema de mensajería.
Contenido del curso
Clase 1: Data Analysis
- Dinámica breve de integración
- ¿Qué es Data Analytics?
- Evolución del proceso analítico
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Proceso que debe realizar un Data Analyst
- Roles en un equipo de datos
- ¿Qué es un Data Visualization? ¿Cuál es su alcance?
- Introducción a Tableau
- Cómo cargar un dataset
- Vista preliminar
- Primeros gráficos
Clase 2: Tipos de variables y Estadística básica
- Beneficios de contar con una organización Data Driven
- KPIs – qué son + ejemplos
- Tipos de variables: Numéricas, categóricas, texto, fecha, booleanas
- Estadística básica
Media, mediana, quartiles - Gráficos univariados
- Histograma
- Gráfico de barras
- Boxplot
Clase 3: Gráficos multivariados
- Cómo combinar variables de forma óptima
- Errores comunes al realizar vizualizaciones de datos
- Gráfico de barras
- Mapas de calor
- Mapas de árbol
- Gráfico de dispersión
- Uso de filtros
- Creación de un dashboard interactivo con acciones y filtros
Clase 4: Manipulación de datos
- Tratamiento sobre la variable tipo fecha
- Tratamiento sobre la variable tipo texto
- Crear nuevas variables en Tableau
Clase 5: Proyecto en vivo + Storytelling de negocio
- El profesor traerá un nuevo dataset para que en clase se trabaje en base a lo ya aprendido. El profesor tomará en cuenta las sugerencias de los alumnos, mientras los guía.
- Experiencias sobre el storytelling y ejemplos prácticos.
Instituciones/países de los que proceden nuestros alumnos
