Visualización de Datos: Power BI, Tableau y Python

Presentación

La visualización de datos es una disciplina fundamental que transforma información compleja en representaciones gráficas claras, intuitivas y accionables, permitiendo descubrir patrones ocultos, identificar tendencias y comunicar insights de manera efectiva a audiencias diversas.

La visualización de datos es una técnica que permite representar información de manera gráfica y visual, facilitando la comprensión de grandes volúmenes de datos complejos. A través de gráficos, diagramas, mapas interactivos y dashboards, se pueden identificar patrones, tendencias, relaciones y anomalías que serían difíciles de detectar en datos tabulares. Esta información es crucial para la toma de decisiones estratégicas en cualquier organización.

Actualmente, las herramientas de visualización de datos han evolucionado significativamente, incorporando capacidades de Business Intelligence (BI), análisis interactivo y storytelling con datos. Plataformas como Tableau, Power BI, Python (con bibliotecas como Matplotlib, Seaborn, Plotly) y D3.js permiten crear visualizaciones estáticas e interactivas de alta calidad, logrando transformar datos crudos en narrativas visuales que impulsan decisiones empresariales basadas en evidencia.

Objetivos

Los objetivos específicos de este curso son:

• Capacitar a los participantes para crear visualizaciones de datos efectivas y atractivas, que permitan comunicar información compleja de manera clara y concisa.
• Desarrollar habilidades en la selección de tipos de gráficos y representaciones visuales adecuadas.
• Dominar herramientas de visualización para la creación de dashboards interactivos.
• Aplicar técnicas de storytelling con datos para comunicar insights de forma efectiva.

Dirigido a

• Profesionales de diversas áreas (marketing, finanzas, educación, salud, administración, etc.) que necesiten analizar y presentar datos, así como investigadores interesados en la ciencia de datos.
• Egresados, bachilleres y profesionales que trabajen con datos y requieran comunicar insights de manera visual para facilitar la toma de decisiones en sus organizaciones.

Contenido

• Fundamentos de la visualización de datos
  • Definición e importancia de la visualización de datos.
  • Tipos de datos y sus representaciones.
  • Principios de percepción visual, diseño informativo y buenas prácticas.
• Visualización con Power BI y Tableau
  • Uso de Power BI y Tableau para construir dashboards interactivos.
  • Conexión, transformación y representación de datos.
  • Comparación práctica entre ambas herramientas según el tipo de análisis y necesidad empresarial.
• Visualización de datos con Python
  • Creación de gráficos estáticos y dinámicos con Matplotlib, Seaborn y Plotly.
  • Personalización, exportación e integración de visualizaciones en entornos de análisis y aplicaciones web.
• Storytelling con datos e IA generativa
  • Aplicación del storytelling al análisis visual de datos.
  • Diseño narrativo y jerarquía visual.
  • Uso de IA generativa para elaborar insights y narrativas.
  • Evaluación de casos reales de comunicación visual efectiva.

Expositor

Dr. Erick Gómez Nieto

Profesor asociado en el Departamento de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica San Pablo (UCSP), Arequipa, Perú, donde también se desempeñó como Director del Programa de Pregrado en Ciencia de la Computación (2017-2018, 2023-2024) y Director del Centro de Investigación e Innovación en Ciencia de la Computación (RICS) (2020-2022).

De enero a marzo de 2025, fue académico visitante en el Centro VIDA de la Universidad de Nueva York, Estados Unidos. Entre 2019 y 2020, fue investigador postdoctoral en el Centro de Estudios de la Violencia (NEV) de la Universidad de São Paulo (USP). De 2016 a 2017, trabajó como pasante de investigación en el Grupo de Investigación en Visual Analytics y Comprensión de IBM Research – Brasil.

Posee un doctorado (2017) y maestría (2012) en Ciencia de la Computación por el Instituto de Matemática y Ciencias de la Computación (ICMC) de la USP, São Carlos, Brasil. Obtuvo su título profesional en Ingeniería Informática de la UCSP.

Sus intereses de investigación incluyen visualización de datos, analítica visual, aprendizaje automático y ciencia de datos.

Gina Muñoz Valdivia

Docente del Departamento de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica San Pablo (UCSP), Arequipa, Perú. Magister y Bachiller en Ciencia de la Computación por la Universidad Católica San Pablo.

Cuenta con experiencia profesional como ingeniera de datos, trabajando en el desarrollo de arquitecturas de microservicios y soluciones en la nube con AWS. Se especializa en la enseñanza de visualización de datos, ingeniería de datos y herramientas analíticas en los programas de pregrado y posgrado.

Sus áreas de interés incluyen visualización de datos, analítica visual, ingeniería de datos y ciencia de datos, con enfoque en la aplicación práctica de estas disciplinas para la comprensión y comunicación efectiva de información.

Metodología

• Clase magistral de fundamentos teóricos sobre principios de visualización de datos.
• Análisis de casos reales identificando visualizaciones efectivas vs. deficientes, discutiendo buenas prácticas y errores comunes.
• Aplicaciones prácticas y demostraciones en ambiente de programación colaborativa utilizando Power BI, Tableau y Python (principalmente en Jupyter Notebooks o Google Colab).
• Enfoque en la aplicación de conocimientos mediante proyectos y planes de acción basados en casos reales de negocio.
• Desarrollo de proyecto final donde los participantes crearán dashboards interactivos y narrativas visuales aplicando las técnicas aprendidas.

Calendario

Inversión

• Precio: S/ 420.00
• Pronto pago hasta el 05 de febrero: S/ 390.00
• Descuentos:
  • 5% de descuento corporativo (2 personas).
  • 10% de descuento corporativo (3 personas a más).
  • 20% de descuento para alumnos y exalumnos UCSP.
• Cierre de Inscripciones:  17 de febrero de 2026.

Certificación

Certificado virtual otorgado por la Dirección de la Escuela de Postgrado y el Departamento de Computación.

Organiza