Introducción a la alfabetización de datos
Los datos están por todas partes, por lo que la alfabetización en datos es una habilidad esencial.
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Descripción del curso
Explora los fundamentos de la alfabetización informática
Los datos nos rodean, lo que convierte la alfabetización de datos en una competencia vital esencial. Es una habilidad que capacita para formular las preguntas adecuadas sobre los datos y elegir las herramientas adecuadas para leerlos, interpretarlos y comunicarlos. Este curso no técnico te dotará de los conocimientos y habilidades necesarios para sentirte seguro en torno a los datos y comprender cómo pueden utilizarse para obtener información práctica e impulsar el cambio.A través de ejercicios prácticos, aprenderás cómo pasar de los datos a la información, cómo los datos impulsan la toma de decisiones, cómo recopilar y gestionar datos, los cuatro tipos de análisis y cómo utilizar la narración y la visualización para mejorar la comunicación de los datos, y mucho más.
Empezarás por lo básico, entendiendo por qué la alfabetización de datos es importante y por qué deberías tomar medidas para convertirte en un experto en datos. También aprenderás a utilizar los datos a tu favor, desde la obtención de información hasta la toma de decisiones.
Comprende mejor los datos
A continuación, aprenderás a identificar las fuentes de datos, estudiando algunos de los tipos más comunes, a gestionarlos y qué hacer cuando te encuentres con dificultades con los datos.La segunda mitad de este curso de alfabetización en datos, se centrará en cómo obtener información utilizando el análisis de datos. Además de explorar los diferentes tipos de análisis y cuándo realizarlos, también aprenderás a presentar tus conclusiones de forma impactante mediante la narración y las visualizaciones de datos.
Cuando hayas terminado, comprenderás perfectamente por qué la alfabetización de datos es tan esencial en el mundo moderno, así como algunos de los fundamentos para identificar los tipos de datos que puedes utilizar.
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Nociones básicas sobre datos
Gratuito¿Por qué hay que aprender a manejar datos? Para responder a esta pregunta, aprenderás por qué la alfabetización en datos es una habilidad esencial, cómo pasar de los datos a la información y cómo los datos pueden ayudar en la toma de decisiones.
Por qué la alfabetización de datos es una competencia esencial50 xpDefinición de la alfabetización de datos50 xpRazones para aprender a manejar datos100 xpLa caja de herramientas de la alfabetización de datos100 xpDe los datos a la información50 xpDIKW la pirámide como proceso100 xp¿Qué es la discernimiento?50 xp¿Información o conocimiento?50 xpToma de decisiones basada en datos50 xpBasarse en los datos50 xpHechos y mitos sobre el uso de datos100 xpProceso basado en datos100 xpAdaptación al planteamiento del problema50 xp - 2
Lectura de datos
Hoy en día los datos están en todas partes, pero ¿cómo encontrar los datos adecuados para el problema que te ocupa? En este capítulo, aprenderás acerca de las fuentes de datos, los tipos de datos más comunes, cómo gestionar los datos y qué hacer con las dificultades de datos más comunes.
Los datos nos rodean50 xpEncontrar los datos adecuados50 xpEncontrar la fuente de datos adecuada50 xpFuentes de datos abiertas frente a internas100 xpTipos de datos comunes50 xpImportancia de los tipos de datos50 xpDatos estructurados frente a datos no estructurados100 xpDatos cuantitativos frente a cualitativos50 xpGestión de datos50 xpUtilización de bases de datos100 xpAlmacenamiento en la nube50 xp¿Qué herramienta necesitas?100 xpDificultades habituales con los datos50 xpConsecuencias de las incidencias con los datos50 xpEncontrar las incidencias de datos50 xpContrarrestar los datos sucios y el sesgo de los datos100 xp - 3
Trabajar con datos y analizarlos
En este capítulo, profundizaremos en cómo analizar los datos para obtener la información que necesitas. Aprenderás cómo y cuándo utilizar los cuatro tipos de análisis: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
Análisis descriptivo50 xpRazones para (no) utilizar el análisis descriptivo50 xpExplorar los datos50 xpExplorar las conexiones50 xpAnálisis diagnóstico50 xpEncontrar las causas50 xpPasos del análisis de la causa raíz100 xpAnálisis descriptivo frente a análisis de diagnóstico100 xpAnálisis predictivo50 xp¿Ya estamos prediciendo?50 xpCreación de un modelo predictivo100 xpMirando al futuro50 xpAnálisis prescriptivo50 xpCaracterísticas del análisis prescriptivo50 xpAnálisis predictivo frente a análisis prescriptivo100 xpEmparejar los casos de uso con el tipo de análisis100 xp - 4
Comunicar conclusiones
En el último capítulo, trataremos la comunicación de la información obtenida a partir de los datos. Aprenderás a utilizar las visualizaciones y la narración para elaborar una narración de datos atractiva y conocerás las tres claves para comunicar de forma eficaz.
Visualizaciones de datos50 xpEl objetivo de las visualizaciones50 xpProporcionar contexto100 xpNarración de datos50 xp(No) es parte del relato50 xpCrear una historia100 xpTres claves para comunicar de forma eficaz50 xpConcéntrate en el mensaje principal100 xpPoner en orden el esquema100 xpLa importancia de la forma50 xpDe los datos a la historia: un estudio de caso50 xpFormular el mensaje central50 xpEstablecer la estructura narrativa100 xpElección de visualizaciones50 xpBuenas y malas prácticas100 xpResumen50 xp
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