Fundamentación

El análisis descriptivo de datos constituye la base del razonamiento estadístico y es indispensable en la formación de estudiantes de las carreras de Ciencias Económicas.

En la actualidad, la incorporación del lenguaje Python como herramienta metodológica ofrece un entorno accesible, versátil y ampliamente utilizado en ámbitos académicos y profesionales. Su uso favorece la manipulación, organización y visualización de la información de manera eficiente, potenciando la interpretación y comunicación de los resultados.

Este taller está orientado a docentes y auxiliares y busca fortalecer sus competencias en el uso de Python para el análisis descriptivo de datos y sus fundamentos, integrando conceptos estadísticos con su aplicación práctica. Asimismo, pretende ofrecer un espacio de reflexión sobre estrategias pedagógicas que promuevan el aprendizaje activo de los estudiantes a partir del trabajo con datos reales y representaciones gráficas significativas.

Objetivos

Introducir a quienes participen en el uso de Python como herramienta didáctica y metodológica para el análisis de datos en Ciencias Económicas.

Desarrollar competencias en la organización, exploración inicial y visualización de bases de datos reales.

Comprender y aplicar medidas descriptivas para variables cualitativas y cuantitativas, articulando el uso de Python con la enseñanza de estos conceptos.

Integrar técnicas de análisis bidimensional y visualización gráfica para explorar relaciones wentre variables.

Favorecer la interpretación crítica de resultados y la elaboración de reportes aplicados, con énfasis en la claridad pedagógica y comunicacional. 

Metodología de trabajo

El seminario-taller se desarrollará bajo una modalidad práctica y participativa, promoviendo la exploración activa, el intercambio entre pares y la aplicación contextualizada de Python en estadística. Se organizará en encuentros presenciales alternando exposiciones con prácticas individuales y grupales. 

Durante el taller, se trabajará con Notebooks cuadernos interactivos en Python en Google Colaboratory, accediendo a conjuntos de datos reales y simulados, vinculados a fenómenos económicos y sociales. Las actividades estarán orientadas a la resolución de ejercicios guiados, el análisis de datos con herramientas estadísticas básicas, y la elaboración de gráficos que favorezcan la comprensión e interpretación de resultados.

La carga horaria cuenta con un total de 20 horas,  10 horas presenciales en 5 encuentros presenciales de 2 horas cada uno y 10 horas asincrónicas.

El cursado será durante los días lunes de 15 a 17. El primer encuentro será el 8 de septiembre de 2025.