En este programa conocerás el ciclo de vida completo de los datos; desde la obtención y limpieza, hasta su visualización y análisis

Objetivos de aprendizaje

• Vas a desarrollar habilidades profesionales para desempeñarte como científico de datos.
• Vas a entrenar habilidades para la creación de un proyecto de ciencia de datos.
• Construirás una comunidad de práctica profesional con otras personas que se están formando como científicas/os de datos.
• Aplicarás herramientas específicas y concretas para llevar adelante los diferentes roles de la persona científica de datos: analista, ingeniera y científica.
• Vas a desarrollar prácticas que integren conocimientos de diferentes campos matemática, programación, comunicación y estadística).
• Fomentaremos buenas prácticas desde el rol de científico de datos.

Temario

UNIDAD 1: PROGRAMACIÓN PARA LA CIENCIA DE DATOS

•  La sociedad de la información. Datos, información, conocimiento, ¿Sabiduría?
• ¿Qué es un dato? Ciclo de vida de los datos.  Gobernanza sobre los datos. 
• ¿Qué es la ciencia de datos?  
• Diseño de un proyecto de ciencia de datos. Roles. 

UNIDAD 2: PROGRAMACIÓN PARA LA CIENCIA DE DATOS I

• Conceptos básicos de programación: comandos, funciones y objetos
• Objetos en R: Vectores, Matrices y Data Frames
• Estructuras de Control

UNIDAD 3: MANIPULACIÓN DE DATOS EN R

• El proceso ETL (extracción, transformación y limpieza de datos)
• Importar y exportar datos desde diferentes formatos en R
• Manejo de fechas en R (Date, POSIXlt, POSIXct)
• Manipulación de datos con R

UNIDAD 4: ANÁLISIS DE DATOS I

• Población y muestra. Parámetros y estimadores.
• Estadísticos descriptivos para el análisis exploratorio de datos.
• Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.

UNIDAD 5: ANÁLISIS DE DATOS II

• Contrastes de hipótesis. Errores Tipo I y Tipo II
• P-valor y el test de hipótesis para la media
• Contraste de hipótesis para la varianza

UNIDAD 6: CORRELACIÓN Y CAUSALIDAD DE DATOS

• Correlación simple: paramétrica y no paramétrica
• Pruebas de hipótesis de correlación
• Diferencias entre la correlación y la causalidad.

UNIDAD 7: VISUALIZACIÓN DE DATOS I

• Tipos de gráficos y su correcto uso
• Creación de gráficos unidimensionales y bidimensionales con R
• Creación de gráficos con ggplot

UNIDAD 8: VISUALIZACIÓN DE DATOS II

• Construcción de un tablero de visualización

• Storytelling: Contar historias con datos

• Buenas prácticas para la confección de visualizaciones