Introducción a la Analítica de datos

Destinatarios:

• El curso está dirigido a profesionales de Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), docentes y
  público en general que deseen adquirir habilidades y conocimientos en el análisis de datos. No se
  requiere experiencia previa en análisis de datos, pero se recomienda tener conocimientos básicos en
  manejo de equipo de cómputo y hojas de cálculo.

Objetivo(s) o competencia(s):

Proporcionar a los participantes las competencias necesarias para realizar análisis de datos, permitiendo
llevar a cabo la exploración, limpieza y procesamiento de los datos para la identificación y presentación
de indicadores en conjuntos de datos.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Comprender y aplicar conceptos fundamentales del análisis de datos.
• Recopilar, limpiar y preparar datos para su análisis.
• Realizar análisis exploratorios y descriptivos de datos.
• Desarrollar y evaluar modelos predictivos utilizando técnicas estadísticas y de machine learning.
• Interpretar y comunicar resultados de manera clara y efectiva utilizando visualizaciones de datos.

Metodología y Actividades:

La metodología del curso se basa en un enfoque práctico y participativo, combinando teoría con ejercicios prácticos y actividades colaborativas. Las actividades del curso incluyen: 

• Exposiciones teóricas: Presentaciones y explicaciones de los conceptos fundamentales del análisis de datos.
• Demostraciones prácticas: Ejemplos prácticos y demostraciones en tiempo real utilizando herramientas como Excel, Python y Google Colab.
• Actividades en equipo: Ejercicios y proyectos en equipo para fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos.
• Trabajo independiente: Tareas y ejercicios prácticos que los participantes deben realizar de manera independiente.
• Proyecto: El proyecto final será un análisis de datos completo que se desarrollará a lo largo de las sesiones.

Mecanismo y criterios de evaluación:

La evaluación del curso se basará en la participación activa, la calidad de los trabajos y ejercicios prácticos realizados, y un proyecto final. Los mecanismos y criterios de evaluación incluyen:

• Participación en clase (20%): Evaluación de la participación activa y la contribución en las discusiones grupales.
• Ejercicios prácticos (30%): Evaluación de los ejercicios y tareas prácticas realizados durante el
  curso.
• Proyecto final (50%): Desarrollo y presentación de un proyecto de análisis de datos que demuestre la aplicación de los conocimientos y habilidades adquiridas. Los criterios de evaluación para el proyecto final incluirán la calidad de los datos utilizados, la correcta aplicación de técnicas de análisis, la interpretación de resultados y la claridad de la presentación.