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Estudiá Data Analytics en la Universidad del Sur de Buenos Aires

La Universidad del Sur de Buenos Aires, de la Fundación Perfil abrió nuevos cursos cortos de extensión universitaria en la plataforma 100% online USBA Elearning. Adquirí todos los conocimientos de Data Analytics en la plataforma. Comienza en mayo y ya están abiertas las inscripciones.

Data Analytics
Nuevo curso de Data Analytics en Perfil Educación | @dawson2406 / unsplash

En un mundo cada vez más digitalizado, la producción de datos se vuelve cada vez mayor. Entender esos datos y poder transformarlos en información que ayude a la toma de decisiones tanto empresariales como de políticas públicas se ha vuelto un trabajo clave y muy demandado. Los datos son la materia prima del futuro y el análisis el oficio para explotarlos.

La plataforma de USBA Elearning de la Universidad del Sur de Buenos Aires presenta los nuevos cursos de extensión universitaria con diferentes orientaciones como Data Analytics, Desarrollo Web, Periodismo Narrativo, entre otros.

La Universidad del Sur de Buenos Aires (USBA) creada por la Fundación Perfil del Grupo Perfil, abre sus puertas en 2024. Se habilitaron las inscripciones para la Licenciatura en Comunicación Periodística y Licenciatura en Comunicación Institucional, todas las carreras tienen una duración de cuatro años y un plan de estudio que cuenta con un gran peso de práctica además de teoría. Además, USBA cuenta con su plataforma 100% online donde brinda diplomaturas y cursos de extensión universitaria. Conocé la oferta académica completa de USBA. 

Objetivo general del curso: 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: jueves de 19 a 20.30hs

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.

Sobre el 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.

Conocé los contenidos del curso:

  • 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.

Estudiá también: podcast y producción de radio; periodismo y literatura; producción audiovisual; desarrollo web y community manager y marketing digital, en los nuevos cursos de extensión universitaria de la Universidad del Sur de Buenos Aires a través de su plataforma 100% online.

Conocé más deUSBA Elearning en: https://elearning.usba.com.ar/