Course info

Descripción General: La materia de Análisis y Exploración de Datos está diseñada para proporcionar a los estudiantes un conocimiento profundo y práctico de las técnicas y herramientas utilizadas en el análisis de datos. El curso enfatiza la importancia del análisis de datos en la toma de decisiones empresariales y se centra en la aplicación práctica de conceptos estadísticos y de exploración de datos para resolver problemas del mundo real. Objetivos del Curso: El curso tiene como objetivo principal que los estudiantes comprendan los fundamentos del análisis de datos y su relevancia en contextos empresariales y científicos. Además, busca desarrollar habilidades en estadística descriptiva y exploratoria para identificar patrones y anomalías en los datos, así como adquirir competencias en la preparación y limpieza de datos, asegurando su calidad y usabilidad. Otro objetivo es aplicar técnicas de análisis estadístico inferencial para realizar predicciones y tomar decisiones informadas. Asimismo, se exploran y utilizan técnicas avanzadas de exploración de datos, como el agrupamiento y la reducción de dimensionalidad, mejorando la capacidad de comunicar efectivamente los resultados del análisis de datos a través de informes, visualizaciones y presentaciones. Contenidos del Curso: El curso comienza con los fundamentos del análisis de datos, abordando su introducción y su importancia en la toma de decisiones, además de los tipos de datos y fuentes disponibles, y la ética y privacidad en el manejo de datos. Posteriormente, se exploran conceptos de estadística descriptiva y exploratoria, incluyendo medidas de tendencia central y dispersión, visualización de datos para análisis exploratorio, e identificación de patrones y anomalías. La preparación y limpieza de datos es otro componente esencial, donde se estudian técnicas de limpieza y preprocesamiento, manejo de datos faltantes y outliers, y transformación y normalización de datos. En el ámbito del análisis estadístico inferencial, se cubren pruebas de hipótesis, intervalos de confianza, regresión lineal y correlación, aplicando estas técnicas en proyectos reales. También se introducen técnicas de exploración de datos, como el análisis de agrupamiento y segmentación, reducción de dimensionalidad, y el uso de herramientas de software para la exploración de datos. Finalmente, se enfatiza la comunicación de resultados de análisis, con la creación de informes y dashboards, técnicas de storytelling con datos, y la presentación efectiva de resultados a diferentes audiencias. Metodología de Enseñanza: El curso combina teoría con práctica a través de clases magistrales, talleres, estudios de caso y proyectos prácticos. Se fomenta el uso de software especializado para el análisis y visualización de datos, promoviendo un aprendizaje activo y colaborativo.