Curso de Herramientas básicas para el Análisis de Datos
Presentación
En un escenario caracterizado por la acelerada generación y disponibilidad de datos en todos los sectores productivos y académicos, se vuelve imprescindible contar con profesionales capaces de comprender su estructura, manipularlos con solvencia y presentar resultados de manera efectiva. El trayecto formativo “Herramientas básicas para el Análisis de Datos” se ha creado para cubrir esta necesidad inicial, ofreciendo una capacitación instrumental que sirva como base para futuros desarrollos analíticos más complejos.
La propuesta responde a una demanda estratégica del mercado laboral: incorporar perfiles con dominio de entornos y herramientas clave para el trabajo con datos, sin requerir experiencia previa. Desde una perspectiva técnica, integra herramientas de uso extendido en la industria: Excel, Python, SQL, Power BI y GitHub en un itinerario progresivo que combina teoría aplicada y ejercicios prácticos orientados a casos reales.
En síntesis, este trayecto busca que los participantes desarrollen competencias técnicas y prácticas en el uso de herramientas esenciales para el trabajo con datos, a través de un recorrido progresivo que integre entornos, lenguajes y recursos profesionales. De esta forma, se sentarán las bases necesarias para abordar, en etapas posteriores, proyectos completos de análisis y ciencia de datos con criterios de calidad y aplicabilidad profesional.
Modalidad: A distancia ágil
Objetivo general
Desarrollar competencias técnicas y prácticas en el uso de herramientas fundamentales para el trabajo con datos, mediante un recorrido formativo progresivo que integre entornos, lenguajes y recursos profesionales, y que permita a los participantes sentar una base sólida para abordar en el futuro proyectos completos de análisis y ciencia de datos.
Objetivos específicos
- Ejecutar consultas SQL sobre datos estructurados para integrarlas en flujos de trabajo con Python.
- Integrar las herramientas aprendidas en un proyecto final con análisis en Python, visualizaciones y dashboard en Power BI, publicado en GitHub.
- Elaborar visualizaciones efectivas mediante matplotlib, seaborn y funcionalidades interactivas de pyplot.
- Implementar buenas prácticas básicas de gestión y documentación de proyectos mediante repositorios en GitHub.
- Aplicar técnicas de carga, limpieza y transformación de datos estructurados utilizando pandas en Python sobre distintos formatos.
- Aprender los fundamentos del diseño de dashboards mediante el uso de Power BI como herramienta de comunicación de resultados.
- Incorporar los fundamentos de Python para análisis de datos a través de ejercicios prácticos y referencias a entornos de uso industrial.
- Comprender la naturaleza, estructuras y formatos de los datos —especialmente los estructurados— mediante su exploración inicial con Excel y Google Sheets.
Destinatarios
- Dirigido especialmente a estudiantes, profesionales en proceso de transición laboral y a quienes busquen iniciarse en el manejo de datos con un enfoque eminentemente práctico y aplicado.
- Personas sin experiencia previa que deseen incorporar herramientas técnicas esenciales para el trabajo con datos, fortaleciendo su perfil profesional y sentando las bases para futuros análisis en sus campos de interés.
Requisitos
- Estudios secundarios completos o equivalentes, sin necesidad de formación terciaria o universitaria previa.
- No se demandan conocimientos en programación o análisis de datos, aunque se valoran nociones básicas en el uso de computadoras, como navegación web y gestión de archivos
- Se recomienda un nivel básico-intermedio para interpretar interfaces y documentación técnica.
- Disponer de una computadora con conexión a internet estable, navegador web actualizado (preferentemente Google Chrome), cuenta de Google para el uso de Google Colab, instalación de Power BI Desktop (gratuito, disponible para Windows) y espacio de almacenamiento suficiente para guardar datasets y proyectos.
Equipo docente
Santiago Marich
Profesor
Mi nombre es Santiago Marich y soy Arquitecto, graduado de la Universidad de Nacional de Córdoba (UNC) y desarrollador fullstack (SoyHenry). Entre los años 2016 y 2024 me desempeñé como profesional autonomo en el rubro de la construcción, al mismo tiempo trabaje en varias empresas como Project Manager y Lider de Area de Proyectos. Además, desde el año 2024 comence a desempeñarme como Frontend Developer en una startup.
Virginia Marich
Coordinador
Mi nombre es Virginia Marich y soy Ingeniera Química graduada de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Me he especializado en Data Science & Analytics aplicada a diversos niveles industriales. Desde 2019 trabajo en la Industria de Oil&Gas y he pasado por diferentes puestos, desempeñándome actualmente como Data Management Consultant en una empresa de servicios del rubro. Desde el año 2022, también me desempeño como docente y tutora en diferentes plataformas virtuales con el fin de transmitir la pasión por los datos y ayudar a estudiantes y profesionales entusiastas de diferentes áreas que deseen aprender e insertarse en el mundo del trabajo remoto.
- SQL tutorial. (s/f). W3schools.com. Recuperado el 10 de agosto de 2025, de https://www.w3schools.com/sql/
- Python para análisis de datos: Gestión de datos con pandas. (s/f). En NumPy y Jupyter (3.a edición) por Wes McKinney (Autor).
- Power BI. (s/f). Microsoft.com. Recuperado el 10 de agosto de 2025, de https://www.microsoft.com/es-es/power-platform/products/power-bi
- Beaulieu, A. (2020). Learning SQL: Generate, manipulate, and retrieve data (3a ed.). O’Reilly Media.
Metodología De Enseñanza-Aprendizaje:
Nuestro modelo de formación te ofrece flexibilidad sin perder la interacción, combina autoaprendizaje con el apoyo de expertos y compañeros para una experiencia dinámica y efectiva.
Características de la formación
- E-learning colaborativo: estudia a tu ritmo con material curado y actividades prácticas.
- Acompañamiento experto: consulta dudas en foros y mensajes directos con tutores.
- Clases en vivo: dos encuentros por módulo para reforzar conceptos y resolver consultas en tiempo real.
A quiénes está dirigido
- Profesionales y estudiantes que buscan una formación flexible y de calidad.
Modalidad de Evaluación y Acreditación:
Estos son los requisitos que deberás cumplir para obtener la acreditación del trayecto formativo:
- Aprobar las evaluaciones integradoras por módulo.
- Realizar y aprobar la Evaluación Integradora Final Obligatoria (EFIO), que puede consistir en la entrega de una tarea basada en una consigna específica o en la realización de un cuestionario.
- Descargar y leer todos los materiales de la unidad temática.
- Entregar y aprobar todas las actividades y ejercicios obligatorios.
- Cumplir con la dedicación horaria recomendada para lograr el máximo rendimiento.
- Finalizar la cursada dentro del período estipulado, sin excepciones. Una vez finalizado el curso, no será posible entregar o descargar actividades pendientes. Quienes deseen completarlo deberán inscribirse en una nueva edición.
La evaluación final cuenta con una instancia de recuperatorio para quienes no aprueben en el primer intento o no la realicen dentro de las fechas establecidas en el cronograma.
Certificación
- La certificación se otorgará en función de la calificación obtenida en la EFIO.
- Las calificaciones posibles serán: bueno, muy bueno, excelente, sobresaliente, participó o no participó.
- Quienes obtengan una de las cuatro primeras calificaciones recibirán un certificado de aprobación.
- Aquellos que no alcancen estas calificaciones o no realicen la EFIO podrán obtener un certificado de participación, previa evaluación del tutor.
Los certificados emitidos por Centro de e-Learning UTN BA cuentan con un sistema de validación basado en tecnología blockchain, que garantiza autenticidad, trazabilidad y transparencia en todo momento.
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