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Programa de capacitación en análisis de datos

Creación: 09/10/2020
Última Actualización: 27/11/2020
El programa está enmarcado en los trabajos relacionados a la Transformación Digital de Gobierno y al aprovechamiento de los datos, la información y el conocimiento como activos para optimizar y mejorar la experiencia de los servicios públicos que brinda el Estado.
Oct-Nov 27 - 26
  • Modalidad virtual

Se busca fortalecer las capacidades en el uso de la tecnología, herramientas y modelos analíticos, para el aprovechamiento de los datos para la toma de decisiones, orientación de políticas públicas y la mejora permanente.

Las actividades están destinadas a equipos de organismos públicos del Estado con perfil técnico y funcional. Así como también a funcionarios que trabajen en áreas estadísticas y/o de análisis de información.

Las inscripciones serán individuales para cada curso y los cupos son limitados.

Los cursos que conforman el programa son los siguientes:

1) La importancia de los datos.

  • Qué son los datos, ciclo de vida, sus beneficios y oportunidades.
  • Terminología relacionada a la alfabetización de datos.
  • Gobernanza y proceso de análisis de datos de alto nivel.
  • Aplicación de datos a procesos operativos.

Fecha: 27 y 29 de octubre
Horario: 10.00 a 12.30 h.

Materiales

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2) Proceso de análisis de datos.

  • Etapas que lo conforman: cuál es su entrada, la salida y sus actividades.
  • Roles y responsabilidades asociados.
  • Etapas que lo conforman: cuál es su entrada, la salida y sus actividades.
  • Roles y responsabilidades asociados.

Fecha: 3 y 5 de noviembre
Horario: 10.00 a 13.00 h.

Materiales

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3) Decisiones basadas en BI.

  • Ventajas y desarrollo de objetivos.
  • Principales desafíos en la toma de decisiones.
  • Buenas prácticas para realizar un análisis correcto. Además, se brinda una introducción a la inteligencia de negocio (Business Intelligence, BI), presentando enfoques prácticos tales como Cuadro de Mando Integral, criterios para la definición de indicadores y KPIs, ETL, Data Warehousing, exploración y visualización.

Fecha: 10 y 12 de noviembre
Horario: 10.00 a 13.00 h.

Materiales:

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Acceder a la presentación clase 2

4) Introducción a arquitecturas y herramientas de Big Data.

  • Conceptos de Big Data, procesamiento distribuido y casos de uso.
  • Arquitecturas de Hadoop y su ecosistema de herramientas.
  • Ingesta y procesamiento de datos batch y real time.
  • Análisis y visualización de datos.

Fecha: 17 y 19 de noviembre
Horario: 10.00 a 13.00 h.

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5) Introducción a Machine Learning.

Se brindarán conceptos y realizarán ejercicios prácticos sobre análisis predictivo y machine learning, incluyendo:

·         Limpieza de datos
·         Aprendizaje supervisado: clasificación (árboles de decisión, Bayes, etc.) y regresión (lineal, logística, etc.)
·         Aprendizaje no supervisado: clustering (k-means, etc.)

Fecha: 24 y 26 de noviembre
Horario: 10.00 a 13.00 h.

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