Análisis de Datos

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¿Quieres destacar en el mundo laboral y brillar en ciencia, tecnología o propuestas laborales? Este curso práctico de 12 semanas te equipa con herramientas clave como Python, Matlab, y técnicas de visualización, además de proyectos reales y casos de estudio. Desde los fundamentos del Big Data hasta comunicar resultados de forma impactante, ¡te preparamos para triunfar! 🌟

⏳ Detalles de la Capacitación

• Duración: 12 semanas (clases de 1h a 1h 30min).

• Inicio: 29/05/2025.

• Horario: Jueves de 18:00 a 19:30 hs 

• Modalidad: Virtual (videollamadas).

💸 Inversión en Tu Futuro

• Matrícula: $35,000 (¡Primer llamado con 70% OFF! Solo $10,500).

• Cuotas: 3 pagos de $35,000.

• Medios de pago: Efectivo, transferencia, tarjetas de débito y crédito.

🎯 ¿Por Qué Esta Capacitación Es para Vos?

• Aprende herramientas reales: Domina Python, Matlab y visualización de datos con ejercicios prácticos.

• Proyectos aplicados: Trabaja en casos reales y mini proyectos que simulan desafíos laborales.

• Habilidades comunicativas: Crea presentaciones, dashboards y narrativas visuales que cautiven.

• Prepárate para el empleo: Desarrolla competencias para propuestas laborales y destacar en ciencia y tecnología.

• Flexibilidad total: Modalidad virtual, clases grabadas, y acceso desde tu celular con nuestra app exclusiva.

📖 Temario

• • 🌟 Módulo 1: Fundamentos y Conceptos Detrás del Análisis de Datos (Semanas 1 a 4)
    
    

Objetivo: Entender de forma conceptual qué hay detrás del análisis de datos, sin profundizar en matemáticas pesadas, utilizando ejemplos cotidianos y aplicaciones en física.

• 📅 Semana 1: Introducción y Contextualización

  • Presentación de la capacitación, objetivos y metodología.

  • ¿Qué es el análisis de datos? Relevancia en la ciencia.

  • Ejemplos cotidianos y casos reales para propuestas laborales.

• 📊 Semana 2: Conceptos Básicos de Datos y Estadística

  • Tipos de datos, variables y fuentes de información.

  • Introducción a conceptos estadísticos básicos (media, mediana, moda, desviación estándar) de forma visual y práctica.

  • Ejercicios interactivos con ejemplos aplicados a experimentos simples.

• 🧮 Semana 3: Fundamentos Matemáticos y Físicos en el Análisis de Datos

  • Modelo matemático del análisis de datos.

  • Búsqueda verídica de la información.

  • Recopilación de un gran volumen de datos.

• 🔬 Semana 4: Aplicaciones Prácticas y Estudios de Caso

  • Discusión de casos de estudio en los que se han aplicado estos conceptos en Big Data.

  • Taller práctico: Identificar y analizar un conjunto de datos simple utilizando el enfoque conceptual aprendido.

  • Charla/debate: aplicación para propuestas laborales.

• • 💻 Módulo 2: Herramientas y Técnicas de Análisis de Datos (Semanas 5 a 8)
    
    

Objetivo: Introducir a los participantes en el uso práctico de herramientas digitales para el análisis de datos, integrando ejemplos y simulaciones que den vida a los conceptos aprendidos.

• ⚙️ Semana 5: Introducción a Entornos y Herramientas Digitales

  • Configuración de un entorno de trabajo.

  • Breve introducción a Python orientado al análisis de datos: sintaxis básica y estructuras de datos.

• 📈 Semana 6: Manejo de Datos y Visualización con Python

  • Ejercicios prácticos: importar, limpiar y visualizar datos reales.

  • Exportación e importación de diferentes tipos de archivos.

• 🖌️ Semana 7: Simulaciones y Modelado con Matlab y Herramientas Complementarias

  • Fundamentos de Matlab aplicados a Big Data.

  • Ejemplos de modelado matemático ligero: simulaciones que expliquen conceptos físicos detrás del Big Data.

  • Comparación y complementariedad entre herramientas (opcionalmente, breve mención de Liggghts para simular materiales, siempre de forma introductoria).

• 🚀 Semana 8: Integración Práctica: Mini Proyecto de Análisis

  • Desarrollo de un mini proyecto en el que se apliquen las herramientas aprendidas.

  • Análisis de un conjunto de datos sencillo, generación de gráficos y discusión de resultados.

  • Retroalimentación y resolución de dudas.

• • 📢 Módulo 3: Análisis, Presentación y Comunicación de la Información (Semanas 9 a 12)
    
    

Objetivo: Desarrollar habilidades para interpretar los resultados, generar narrativas visuales y comunicar de forma clara y atractiva los hallazgos obtenidos.

• 🎨 Semana 9: Principios de Visualización de Datos y Storytelling

  • Fundamentos de la visualización: ¿qué hace un gráfico efectivo?

  • Introducción al concepto de “data storytelling”: cómo contar una historia con datos. Cómo incrementar la capacidad comunicativa.

  • Ejemplos prácticos de visualizaciones impactantes.

• 📑 Semana 10: Herramientas para la Creación de Presentaciones y Dashboards

  • Uso de herramientas complementarias: PowerPoint, Canva, o plataformas específicas para dashboards.

  • Buenas prácticas en el diseño y la presentación de resultados.

  • Taller práctico: rediseñar un gráfico o crear una infografía a partir de datos analizados.

• 📱 Semana 11: Comunicación Digital y Estrategias de Difusión

  • Cómo presentarse y difundir resultados en la actualidad (ejemplo: redes sociales).

  • Estrategias para generar contenido para propuestas laborales.

  • Ejercicios de comunicación: simulación de presentaciones breves o creación de un micro podcast.

• 🏆 Semana 12: Proyecto Final y Evaluación Integrada

  • Desarrollo y presentación de un proyecto integrador que abarque el análisis de un conjunto de datos, la elaboración de visualizaciones y la comunicación de resultados.

  • Retroalimentación grupal y discusión de las presentaciones.

  • Cierre del curso y entrega de certificaciones.

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