
Programa Ejecutivo
La visualización de datos ha cambiado la forma en que nuestros analistas trabajan con los datos. Se espera que respondan a los problemas más rápidamente, y deberán poder buscar más información: ver los datos de manera diferente, más imaginativa. La visualización de datos promoverá esa exploración creativa de datos.
La inscripción del programa se encuentra cerrada debido a que se ha completado su cupo.
Con cada vez más datos a nuestro alcance que nunca, la importancia de la visualización de datos nunca ha sido tan grande como ahora.
La disciplina de Data Visualization consiste en la presentación de datos en forma gráfica e interactiva. Permite a los líderes ver los análisis presentados visualmente, para que puedan comprender conceptos difíciles o identificar nuevos patrones.
La visualización de datos ha cambiado la forma en que nuestros analistas trabajan con los datos. Se espera que respondan a los problemas más rápidamente, y deberán poder buscar más información: ver los datos de manera diferente, más imaginativa. La visualización de datos promoverá esa exploración creativa de datos.
Pero una visualización no necesariamente contiene una narrativa. No comienza con una pregunta ni, después de recorrer los análisis, termina con una solución.
La importancia de una narrativa proviene del hecho de que explica lo que está sucediendo dentro del conjunto de datos. Ofrece contexto y significado, relevancia y claridad. Una narración basada en datos muestra a la audiencia dónde mirar y les permite saber qué no deben perderse. También los involucra y los moviliza a actuar.
Las historias basadas en datos impulsan el cambio al involucrar a la audiencia y ayudarlos a comprender lo que antes no podían.
Objetivos
Conocer los fundamentos de la visualización de datos y aprender a combinarlos con herramientas de narrativa, para crear historias efectivas y promover el cambio dentro de la empresa/organización.

Perfil del participante
Business Analysts, personas que trabajen con datos, managers que deseen mejorar sus habilidades de visualización, y comunicación de hallazgos o resultados de negocio.
• Requerimientos:
Conocimiento sobre manipulación de datos, y familiaridad con alguna herramienta de visualización (Tableau, PowerBI, Qlik, etc)
Metodología de enseñanza
El programa se desarrollará con una metodología dinámica y participativa, a través de procesos de aprendizaje que integren la adquisición de conocimientos y desarrollo de habilidades. Durante el desarrollo de cada uno de los módulos se realizarán sesiones prácticas usando herramientas tecnológicas. No obstante, el objetivo del programa no es la formación en el uso de estas herramientas sino en los principios de diseño involucrados en su uso.
Requisitos de aprobación
• Contar con un 100% de presentismo a las clases.
• Participar activamente en los debates y exposiciones de clase.
Aula virtual
Cada participante recibirá un nombre de usuario y clave de acceso a la Intranet de la universidad para ingresar al aula virtual en Blackboard®. En la misma se realizarán las clases sincrónicas mediante videoconferencia durante los días y horarios de cursada y podrán encontrar también los materiales de estudio de las clases tales como presentaciones de profe- sores en formato PowerPoint, artículos, trabajos a desarrollar y ejercicios.
Proceso de admisión
Los participantes deberán:
• Completar la solicitud de admisión online: https://wwws.palermo.edu/cgi-bin/inscripcion/form.pl
• Enviar D.N.I o pasaporte escaneado, frente y dorso a alumnos@palermo.edu
Módulo 1: Fundamentos de Visualización de Datos
• Principios de Diseño de Interacción (UI) aplicados a visualización de datos.
• Semiótica aplicada a datos.
• Teoría del color aplicada a visualización de datos.
Módulo 2: Frameworks de Analytics
Segmentación:
• Segmentación de clientes.
• Performance de productos.
• Segmentación de métricas de satisfacción de cliente.
Métricas Lean:
• Diseño de una métrica.
• Dimensiones de las métricas.
Módulo 3: Storytelling + Data
• Fundamentos.
• Frameworks de Storytelling.
• Definición de objetivos.
• Análisis de audiencia.
• Preparación del mensaje.
• Uso de Data Visualization.
• Gastón Laterza
Data Visualization Engineer @Jam City. Luego de diez años en la Infantería de Marina Argentina, y dos despliegues en misiones internacionales, transicio- nó al área de datos, como consultor de Business Intelligence, y Data Visualization Engineer. Actualmente trabaja junto a Product Managers asesorándolos sobre productos y/o negocios con datos, utilizando constantes entrevistas a usuarios, prototipado rápido, y frameworks de analytics, combinados con buenas prácticas de visualización de datos, para transformar los datos en acción.
Con cada vez más datos a nuestro alcance que nunca, la importancia de la visualización de datos nunca ha sido tan grande como ahora.
La disciplina de Data Visualization consiste en la presentación de datos en forma gráfica e interactiva. Permite a los líderes ver los análisis presentados visualmente, para que puedan comprender conceptos difíciles o identificar nuevos patrones.
La visualización de datos ha cambiado la forma en que nuestros analistas trabajan con los datos. Se espera que respondan a los problemas más rápidamente, y deberán poder buscar más información: ver los datos de manera diferente, más imaginativa. La visualización de datos promoverá esa exploración creativa de datos.
Pero una visualización no necesariamente contiene una narrativa. No comienza con una pregunta ni, después de recorrer los análisis, termina con una solución.
La importancia de una narrativa proviene del hecho de que explica lo que está sucediendo dentro del conjunto de datos. Ofrece contexto y significado, relevancia y claridad. Una narración basada en datos muestra a la audiencia dónde mirar y les permite saber qué no deben perderse. También los involucra y los moviliza a actuar.
Las historias basadas en datos impulsan el cambio al involucrar a la audiencia y ayudarlos a comprender lo que antes no podían.
Objetivos
Conocer los fundamentos de la visualización de datos y aprender a combinarlos con herramientas de narrativa, para crear historias efectivas y promover el cambio dentro de la empresa/organización.

Perfil del participante
Business Analysts, personas que trabajen con datos, managers que deseen mejorar sus habilidades de visualización, y comunicación de hallazgos o resultados de negocio.
• Requerimientos:
Conocimiento sobre manipulación de datos, y familiaridad con alguna herramienta de visualización (Tableau, PowerBI, Qlik, etc)
Metodología de enseñanza
El programa se desarrollará con una metodología dinámica y participativa, a través de procesos de aprendizaje que integren la adquisición de conocimientos y desarrollo de habilidades. Durante el desarrollo de cada uno de los módulos se realizarán sesiones prácticas usando herramientas tecnológicas. No obstante, el objetivo del programa no es la formación en el uso de estas herramientas sino en los principios de diseño involucrados en su uso.
Requisitos de aprobación
• Contar con un 100% de presentismo a las clases.
• Participar activamente en los debates y exposiciones de clase.
Aula virtual
Cada participante recibirá un nombre de usuario y clave de acceso a la Intranet de la universidad para ingresar al aula virtual en Blackboard®. En la misma se realizarán las clases sincrónicas mediante videoconferencia durante los días y horarios de cursada y podrán encontrar también los materiales de estudio de las clases tales como presentaciones de profe- sores en formato PowerPoint, artículos, trabajos a desarrollar y ejercicios.
Proceso de admisión
Los participantes deberán:
• Completar la solicitud de admisión online: https://wwws.palermo.edu/cgi-bin/inscripcion/form.pl
• Enviar D.N.I o pasaporte escaneado, frente y dorso a alumnos@palermo.edu
Módulo 1: Fundamentos de Visualización de Datos
• Principios de Diseño de Interacción (UI) aplicados a visualización de datos.
• Semiótica aplicada a datos.
• Teoría del color aplicada a visualización de datos.
Módulo 2: Frameworks de Analytics
Segmentación:
• Segmentación de clientes.
• Performance de productos.
• Segmentación de métricas de satisfacción de cliente.
Métricas Lean:
• Diseño de una métrica.
• Dimensiones de las métricas.
Módulo 3: Storytelling + Data
• Fundamentos.
• Frameworks de Storytelling.
• Definición de objetivos.
• Análisis de audiencia.
• Preparación del mensaje.
• Uso de Data Visualization.
• Gastón Laterza
Data Visualization Engineer @Jam City. Luego de diez años en la Infantería de Marina Argentina, y dos despliegues en misiones internacionales, transicio- nó al área de datos, como consultor de Business Intelligence, y Data Visualization Engineer. Actualmente trabaja junto a Product Managers asesorándolos sobre productos y/o negocios con datos, utilizando constantes entrevistas a usuarios, prototipado rápido, y frameworks de analytics, combinados con buenas prácticas de visualización de datos, para transformar los datos en acción.