Data Analytics

Objetivo general: aprender los principios básicos para el análisis de datos, comenzando por conceptos fundamentales de estadística hasta la generación de tableros y visualizaciones para transformar los datos en información utilizando las principales herramientas del sector.

Modalidad y Duración: 10 clases sincrónicas virtuales.

Días de cursada: Lunes de 19 a 20.30hs. Comenzando el 5 de Agosto

Requisitos y Herramientas: contar con PC y conexión a internet, se utilizarán los programas Microsoft Excel, MySQL, Power BI y R.

Objetivos Específicos: 

• Comprender el ciclo de vida de los datos.
• Diferenciar conceptos referidos al mundo de la ciencia de datos (big data, data science, machine learning, etc).
• Incorporar aspectos básicos de estadística descriptiva. 
• Extraer, transformar y manipular datos. 
• Conocer y aplicar diferentes herramientas y aplicaciones para la exploración de datos.
• Comprender la lógica de las visualizaciones.
• Generar productos de Data Analytics.

Destinatarios: aquellas personas que deseen iniciar una trayectoria profesional en el campo del análisis de datos.

Docente:  Joaquín Lovizio Ramos es politólogo y maestrando en Estadística por la UNTREF. Ha trabajado como analista de datos en distintos ámbitos del sector público y en consultoras. Dirige un laboratorio de datos sobre medios de comunicación y opinión pública y es docente en UBA y Coderhouse, entre otras.

Contenidos:

• Clase 1: Introducción a data analytics
  Conceptos sobre data analytics (big data, data science, machine learning, lenguajes de programación). Roles y perfiles profesionales. Ciclo de vida del dato. Herramientas y aplicaciones disponibles. Presentación de los contenidos y aplicaciones a usar.
• Clase 2: Estadística descriptiva
  Conceptos básicos sobre estadística descriptiva (universo, población, unidad de análisis). Medidas de tendencia central, de posición, de dispersión. Fuentes de datos.
• Clase 3: Excel avanzado
  Fórmulas, tablas dinámicas, macros y gráficos.
• Clase 4: Bases de datos
  Introducción a SQL. Esquemas relacionales y modelado de datos. Tipos de datos. Instrucciones DML (Data Definition Language).
• Clase 5: Procesos ETL (Extract, Transform and Load)
  Extracción, limpieza y transformación de datos en SQL. Instrucciones DQL, joins.
• Clase 6: Visualizaciones
  Tipos de gráficos. Exploración de herramientas para generación de gráficos. Generación de gráficos con Power BI
• Clase 7: R para principiantes
  Introducción a herramientas de análisis de datos con R. Tidyverse.
• Clase 8: R para no tan principiantes I
  Mapas y datos no estructurados (minería de texto).
• Clase 9: R para no tan principiantes II: Presentación de informes con Rmarkdown.
• Clase 10: Comunicar con datos: Presentaciones efectivas. Storytelling. Tableros de datos.

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