ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
En un entorno empresarial y científico cada vez más impulsado por datos, la capacidad de analizarlos y comunicarlos eficazmente se ha convertido en una competencia crítica. Sin una correcta preparación, interpretación y visualización, incluso los datos más valiosos pueden pasar desapercibidos o conducir a decisiones erróneas.
El análisis exploratorio de datos (EDA, por sus siglas en inglés) permite descubrir patrones, relaciones y anomalías, facilitando la generación de hipótesis e insights relevantes antes de aplicar modelos predictivos o tomar decisiones estratégicas. La visualización, por su parte, transforma la complejidad de los datos en representaciones claras e impactantes que permiten comunicar hallazgos de manera accesible a diferentes públicos.
Solicitud de información
Virtual Live
5 Créditos ECTS
Descubre los módulos y conceptos clave
Cada uno de los módulos de este curso ha sido elaborado rigurosamente atendiendo a las necesidades actuales y futuras tanto de los profesionales como de las empresas.
¡Explora todas las materias que conforman este curso!
Análisis exploratorio de datos (EDA)
Métodos para descubrir estructuras subyacentes, inconsistencias y relaciones ocultas.
Gráficos con matplotlib y seaborn
Creación de visualizaciones personalizadas (barras, líneas, cajas, mapas de calor, histogramas).
Visualización avanzada con Tableau
Tableros interactivos, segmentación dinámica, storytelling visual.
Detección de outliers y valores atípicos
Técnicas para identificar datos anómalos y evaluar su impacto.
Correlaciones y relaciones entre variables
Análisis bivariado y multivariado para explorar dependencias.
Series de tiempo
Exploración de patrones temporales, estacionalidad y tendencias a partir de datos cronológicos.
Conoce a nuestros profesores
Abrimos la educación a una experiencia global y la adaptamos al futuro profesional que viene. Fórmate en un espacio interactivo y colaborativo, en contacto directo con profesores y alumnos.
Descripción
Este curso ofrece una formación práctica e intensiva en análisis exploratorio y visualización de datos. A través del uso de herramientas como Tableau y librerías modernas del ecosistema Python, los participantes aprenderán a limpiar conjuntos de datos, detectar patrones relevantes, construir visualizaciones efectivas y comunicar resultados de manera clara y persuasiva.
El enfoque será eminentemente aplicado, combinando teoría con ejercicios prácticos y casos reales para consolidar las competencias en el manejo de datos en diferentes contextos profesionales.
Objetivos
- Limpiar, transformar y preparar datos para el análisis, aplicando buenas prácticas de calidad y estructuración.
- Generar visualizaciones efectivas que permitan comunicar hallazgos de forma clara, precisa y orientada a la toma de decisiones.
- Interpretar patrones, correlaciones y tendencias a partir del análisis visual y cuantitativo de los datos.
- Aplicar técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA) para descubrir insights relevantes y guiar futuros análisis avanzados.
