Visualización y Analítica de Datos

Autonomía: Recibir instrucciones específicas, aceptar orientación y su trabajo se supervisa de acuerdo a metas acordadas.

Influencia: Interactuar e influir en sus colegas.

Complejidad: Aplicar y contribuir al pensamiento creativo o encontrar nuevas formas de completar tareas.

Habilidad: Describir herramientas como Dash, Plotly, Bokeh y Seaborn y los tipos de gráficos que facilitan la visualización avanzada de datos.

Habilidad: Reconocer la usabilidad de cada tipo de gráfico y herramientas de visualización de datos complejos que favorecen la comunicación de resultados.

Habilidad: Utilizar data frames en Pandas con Python que permiten la manipulación y análisis de datos.

Curso: Aprovechar de 16 horas lectivas más 29 horas de trabajo extraclase, para un total de 45 horas, que corresponde a 1 crédito.

Evaluación: Aprobar el curso con un promedio mayor o igual a 70 en la calificación final.