Procesamiento, limpieza y visualización de Datos
Docente responsable: José Ignacio Jerkovich
Carga horaria: 60 h
Carreras para la cual es optativa: Licenciatura en Ciencia de Datos.
Cuatrimestre en el que se brinda: Ambos
Plantel docente: José Ignacio Jerkovich y Pamela Llop
Matemática Discreta
Algoritmos y estructuras de
datos
Ciencia de datos III
Bases de datos
Cálculo II
Análisis matricial
Objetivos generales
-Introducir conceptos fundamentales del análisis y manejo de datos.
-Fomentar habilidades en el uso de lenguajes de programación para análisis de datos (Python – librerías en numpy y pandas)
-Desarrollar técnicas en limpieza, transformación y presentación de datos a partir de casos reales y relevantes.
-Adquirir habilidades básicas de visualización de datos para comunicar información de manera efectiva.
-Aprender a diseñar gráficos, diagramas y paneles interactivos empleando diferentes herramientas de visualización.
-Capacitar en el diseño y creación de tableros de control interactivos.
Temas principales
1. Manejo de datos: Lectura, limpieza, filtrado y tratamiento de datos nulos o atípicos. (python)
2. Modelado de datos: Integración de múltiples fuentes, diseño relacional y optimización de modelos. (Power BI)
3. Transformación de datos: Aplicación de filtros, combinación de tablas y reestructuración para análisis. (Power BI)
4. Cálculos avanzados: Creación de medidas, KPIs y cálculos temporales como YTD y MTD. (Power BI)
5. Creación de tableros de control: Visualización interactiva y selección de gráficos. (Power BI)
Tipo de clases a realizar durante el cursado
Las clases serán de carácter teórico-práctico. Se desarrollarán 12 encuentros semanales de 4 horas, combinando la explicación de conceptos con ejercicios interactivos. Se prevé una evaluación parcial, un trabajo final integrador con presentación.
Los estudiantes trabajarán con conjuntos de datos reales y simulados, utilizando herramientas como Python y Power BI para desarrollar habilidades en procesamiento, transformación y visualización de datos.