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.
En este segundo semestre se dictará el seminario-taller Análisis descriptivo de datos con Python, sobre Estadística Descriptiva con Python. El mismo constará de 5 encuentros presenciales durante los días lunes. La primera reunión informativa será el próximo 1 de septiembre a las 15, de manera virtual por meet. En ese encuentro contaremos la propuesta y organizaremos las actividades a realizar.