Actividades Académicas - Materias

Objetivo: Taller diseñado para que los profesionales migren desde el uso manual de planillas a un enfoque profesional basado en datos, utilizando Python como aliado para mejorar la eficiencia, la calidad del análisis y la comunicación de resultados. Durante los encuentros, los participantes aprenderán a trabajar en Google Colab, un entorno simple y accesible que permite usar Python sin instalaciones ni configuraciones complejas. A partir de datos reales y casos prácticos, se abordará el ciclo completo del análisis económico-financiero: lectura y limpieza de datos, cálculo de indicadores, visualización efectiva, automatización de reportes e integración con fuentes externas. El foco del taller no está en aprender a programar por programar, sino en aplicar Python a problemas concretos de la práctica profesional, como el análisis de costos y márgenes, la evaluación de rentabilidad, el estudio de activos financieros, la segmentación de clientes y la generación automática de informes contables

Contenido:Introducción a Python y Google Colab. Configuración del entorno Colab. Librerías esenciales: pandas, numpy, matplotlib, seaborn. Fuentes de alimentación de datos: Excel, CSV, APIs, Google Drive. Conceptos preliminares: datasets, variables, estructuras de datos. Ética en el uso de datos: privacidad, sesgos, trazabilidad, uso responsable. Manipulación de datos con pandas: filtros, groupby, merges, pivot. Exportación de datasets a excel. Análisis exploratorio de datos, EDA y Visualizaciones efectivas Limpieza de datos: valores faltantes, duplicados, tipos de datos. Generación de métricas descriptivas. Primer análisis exploratorio aplicado a casos reales. Gráficos básicos: línea, barras, tortas, dispersión. Visualizaciones avanzadas: heatmaps, pairplots, boxplots. Gráficos on demand Buenas prácticas de storytelling visual.

Requisitos: No se especifican.

Duración: 12