Alfabetización de datos
- Código del Curso DATALIT
- Duración 2 días
Otros Métodos de Impartición
Método de Impartición
Este curso está disponible en los siguientes formatos:
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Cerrado
Cerrado
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Clase de calendario
Aprendizaje tradicional en el aula
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Aprendizaje Virtual
Aprendizaje virtual
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Temario
Parte superiorDescubre el potencial y la problemática de los datos.
Una visión clara en un mundo impulsado por datos.
Recibimos una sobrecarga de datos a diario. Uno de los desafíos más importantes a los que hoy en día se enfrentan las empresas es la falta de alfabetización de datos.
¿Tienen sus empleados conocimientos suficientes para leer, interpretar y convertir correctamente los datos en información valiosa? Esto es crucial para la toma de decisiones acertadas. Solo así su empresa podrá responder a las necesidades de su cliente y a las oportunidades en el mercado.
¿Tiene suficiente curiosidad?
La alfabetización de datos (data literacy) es la competencia más importante para las personas que trabajan con datos. Le permitirá buscar continuamente datos nuevos o actuales, cuestionarlos y hacer preguntas críticas. Es por tanto esa habilidad la que nos lleve a sacar las conclusiones correctas en la realidad de hoy basada en datos. Esto proporciona a su empresa además de decisiones más rápidas también un mejor resultado.
De manipulación a información
En este curso aprenderá con ejemplos prácticos y ejercicios no sólo el poder, sino también los problemas de los datos. Obtendrá respuesta a la pregunta de cómo leer e interpretar la información de manera correcta y qué pasos tiene que seguir para analizar datos en profundidad. Después de este curso de alfabetización de datos tiene varias herramientas que según su curiosidad le ayudarán a distinguir la información de la manipulación.
Calendario
Parte superior-
- Método de Impartición: Aprendizaje Virtual
- Fecha: 16-17 marzo, 2026 | 9:00 AM to 4:30 PM
- Sede: Aula Virtual (W. Europe )
- Idioma: Español
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- Método de Impartición: Aprendizaje Virtual
- Fecha: 16-17 marzo, 2026 | 9:00 AM to 4:30 PM
- Sede: Aula Virtual (W. Europe )
- Idioma: Inglés
-
- Método de Impartición: Aprendizaje Virtual
- Fecha: 13-14 abril, 2026 | 10:00 AM to 6:00 PM
- Sede: Aula Virtual (W. Europe )
- Idioma: Inglés
-
- Método de Impartición: Aprendizaje Virtual
- Fecha: 15-16 junio, 2026 | 9:00 AM to 4:30 PM
- Sede: Aula Virtual (W. Europe )
- Idioma: Inglés
-
- Método de Impartición: Aprendizaje Virtual
- Fecha: 15-16 junio, 2026 | 9:00 AM to 4:30 PM
- Sede: Aula Virtual (W. Europe )
- Idioma: Español
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- Método de Impartición: Aprendizaje Virtual
- Fecha: 13-14 julio, 2026 | 10:00 AM to 6:00 PM
- Sede: Aula Virtual (W. Europe )
- Idioma: Inglés
Dirigido a
Parte superiorEste curso se ha desarrollado para aquellas personas que quieran entender y analizar datos más rápido y comunicarse de manera efectiva.
Objetivos del Curso
Parte superior
- En este curso aprenderá:
- mejorar y mantener la calidad de sus datos;
- cómo sacar más partido de sus datos;
- los pasos principales para analizar los datos en profundidad;
- interpretar datos correctamente;
- convencer a otros con argumentos basados en datos;
- reconocer los problemas de los datos;
Contenido
Parte superiorBloque 1: Lectura de datos
- La lectura de datos que nos presentan en los medios, informes corporativos, reclamos políticos y anuncios
- Cómo diferenciar información de manipulación
- La prevención de interpretación errónea
Práctica: La aplicación de la lista de verificaciones de datos a una serie de situaciones prácticas para fomentar la alfabetización de datos (Data Literacy).
Bloque 2: Trabajar con datos
- La mejora de la calidad de sus datos
- Cómo mantener la calidad
- Abordar los pasos principales del procesamiento de datos
- Identificar las consecuencias del procesamiento de datos
Práctica: La evaluación de los efectos de los distintos pasos del procesamiento en los resultados basado en varios casos.
Bloque 3: Análisis de datos
- Cuáles son los principales pasos para analizar los datos en profundidad
- Cómo evitar la malinterpretación de datos
- Qué podemos aprender del “método científico” cuando se trata de análisis de datos
Práctica: Aplicar los principales pasos analíticos en un ejemplo práctico.
Bloque 4: La argumentación con datos y la comunicación de los datos
Tener razón es una cosa, pero que te den la razón es otra muy distinta.
- Transición y diferencia del análisis a la explicación de datos
- Cómo convencer a otros con argumentos basados en datos
- Qué podemos aprender de la narración para transmitir mejor nuestros datos
- Los 7 principios esenciales para una buena narración de datos (storytelling basado en datos)
Práctica: La aplicación de los 7 principios en un ejemplo práctico