Aprende las habilidades necesarias para comunicar e interpretar visualmente el resultado de los análisis de datos.
El propósito de este curso es poder entregar las competencias de manera efectiva para la generación de visualizaciones destacadas.
Este curso contempla sesiones que abordan tantos los aspectos teóricos como prácticos de la visualización de datos. Para eso, las clases son tanto de tipo expositivo como talleres aplicados con metodología hands on. Además, se considera una actividad de proyecto grupal, que permite integrar los elementos claves aprendidos en el curso. Todas las actividades teóricas y prácticas buscan potenciar las habilidades de capacidad de análisis, toma de decisiones y el trabajo en equipo, a través de la presencia y participación del alumno en las sesiones de los cursos.
Dirigido a/público objetivo:
Profesionales como ingenieros, economistas, y otros profesionales licenciados y/o con experiencia en áreas afines, que requieren conocimientos y habilidades en la materia.
Este curso es parte del Diplomado en Big Data y Ciencia de Datos.
- Introducción: breve historia, disciplinas de comunicación gráfica e importancia de visualizar datos
- La “des-Excelización” y democratización de datos en la empresa
- Condiciones necesarias para una visualización: datos y caso
- Objetivos de la visualización: contenido vs usuario, acceso, interacción y actualización
- Fuentes de información: sistemas transaccionales, sistemas web, datos públicos
- Preparación de datos: integridad, calidad, homologación
- Generalidades sobre tipos de datos: medidas, dimensiones
- Atributos a usar en una visualización
- Análisis de los tipos de gráficos más comunes para representar datos
- Exploración visual de datos
- Indicadores, Reportes y Dashboards
- Presentación de las herramientas principales del mercado
- Visualizaciones avanzadas: scripting
- Datos de empresa: reportes transversales a industrias y vistas especificas
- Revisión de casos de uso de Dashboards generales
- Revisión de casos de uso específicos por industrias
- Revisión de casos de uso por niveles de usuarios: analistas vs C-level
Ph.D. Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill. Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology. Ingeniero Civil Electricista, Universidad de Chile. Profesor Asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC.
Ingeniero Civil Industrial, UC. Especializado en Business Intelligence y Data Science con un importante aporte de valor en la gestión integral de proyectos de estudios. Consultor de Business Inteligence de diversas empresas e industrias. Fue Gerente de Data & Analytics en Tiaxa. Experiencia enfocada en el desarrollo de sistemas de punta destinados a mejorar el conocimiento del negocio y potenciar resultados.
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