Fecha: 17, 22 y 24 de setiembre 2026.
Horario: 9:00 a.m. a 12:00 m.d.
Duración: 12 horas, 9 sincrónicas y 3 asincrónicas.
Modalidad: Virtual.
Plataforma: Zoom.
Inversión: $250 + 2% de IVA por participante.
Instructor: Ing. Raúl Trejos MSc, MBA.

Descripción corta
Este curso introduce los fundamentos del alfabetismo de datos como una competencia clave para transformar datos en información, conocimiento, sabiduría y acciones de valor. A lo largo del curso, la persona estudiante comprenderá cómo los datos apoyan la toma de decisiones informadas, cómo interactúan la intuición y el pensamiento analítico, cuáles son los dominios de aplicación de los datos y cómo seleccionar escalas, métodos de análisis, formatos de comunicación y criterios de evaluación para productos de datos. El curso integra conceptos de creación de valor, análisis, visualización, comunicación y evaluación crítica de datos.

Objetivo general
Desarrollar competencias básicas de alfabetismo de datos para comprender, analizar, comunicar y evaluar datos de manera crítica, ética y orientada a la creación de valor en contextos profesionales, públicos y personales.

Objetivos específicos
• Comprender cómo los datos se transforman en información, conocimiento y sabiduría para apoyar decisiones informadas y generar valor.
• Identificar los principales fundamentos del trabajo con datos, incluyendo sistemas de pensamiento, dominios de aplicación, escalas de medición y formas de análisis.
• Aplicar criterios básicos para organizar, analizar, comunicar y evaluar productos de datos, considerando la audiencia, el propósito, la fuente de los datos, las visualizaciones y el impacto potencial.

Lista de temas del curso

Módulo 1: La creación de valor con datos
Concepto de dato; diferencia entre datos, información, conocimiento y sabiduría; pirámide DIKW; decisiones informadas frente a decisiones conducidas únicamente por datos; valor ético y práctico de los datos.

Módulo 2: Los dos sistemas de pensamiento
Sistema 1: pensamiento intuitivo, rápido y automático; Sistema 2: pensamiento analítico, lento y deliberado; complementariedad entre intuición y análisis; sesgos cognitivos y toma de decisiones con datos.

Módulo 3: Los tres dominios de aplicación
Dominio profesional; dominio público; dominio personal; uso de datos en organizaciones, sociedad y vida cotidiana; objetivos SMART aplicados al seguimiento de datos personales o laborales.

Módulo 4: Los cuatro tipos de escala de datos
Escala nominal; escala ordinal; escala de intervalo; escala de razón; implicaciones de cada escala para el análisis de datos; selección adecuada de técnicas según el tipo de dato.

Módulo 5: Las cinco formas de análisis de datos
Análisis descriptivo; análisis inferencial; análisis diagnóstico; análisis predictivo; análisis prescriptivo; preguntas que responde cada tipo de análisis y su nivel de complejidad.

Módulo 6: Seis formatos para desplegar datos
Tablas; gráficos estáticos; mapas; dashboards; narrativas basadas en datos; sistemas interactivos; selección del formato según audiencia, propósito y contexto.

Módulo 7: Siete grupos de actividades de datos
Recopilación, organización, exploración, análisis, interpretación, comunicación y aplicación de resultados; ciclo de trabajo con datos; generación de valor mediante decisiones basadas en evidencia.

Módulo 8: Ocho preguntas para evaluar un producto de datos
Audiencia; propósito; origen de los datos; supuestos; procesamiento; visualizaciones utilizadas; preguntas sin responder; impacto potencial del producto de datos.

Resultado esperado del curso
Al finalizar el curso, la persona estudiante será capaz de explicar el valor de los datos, reconocer diferentes tipos de análisis y escalas, seleccionar formas adecuadas de comunicación visual, comprender el ciclo de trabajo con datos y evaluar críticamente productos de datos como reportes, visualizaciones, dashboards o narrativas analíticas.

Metodología
• Exposición breve de conceptos fundamentales.
• Análisis guiado de ejemplos de datos, visualizaciones, dashboards o reportes.
• Actividades prácticas para reconocer escalas, tipos de análisis y criterios de evaluación.
• Discusión grupal sobre el impacto ético y práctico de los productos de datos.

Evaluación
20% Participación y ejercicios cortos. Discusión de conceptos y actividades aplicadas en clase.
30% Análisis de un caso de datos. Identificación de escalas, tipo de análisis y formato de comunicación adecuado.
30% Evaluación de un producto de datos. Aplicación de las ocho preguntas para evaluar un producto de datos.
20% Reflexión final. Síntesis sobre cómo los datos generan valor en un contexto profesional, público o personal.

Bio del instructor
Ing. Raúl Trejos MSc, MBA — Consultor y Educador en Analítica de Datos, IA y Automatización Empresarial

Consultor y educador con más de 15 años de experiencia en el diseño de soluciones de analítica de datos, inteligencia artificial y automatización de procesos empresariales. Ha liderado proyectos de transformación digital en instituciones públicas, empresas privadas y organizaciones del ecosistema de innovación en Costa Rica, especializándose en la integración de herramientas como IA generativa, Power BI, Excel avanzado, SQL, R, Python, n8n, Make y KNIME para optimizar procesos y facilitar la toma de decisiones basada en datos.

Actualmente dirige programas de formación en Construyendo Talento, impulsando el desarrollo de competencias digitales en Latinoamérica, combinando su sólida formación técnica con habilidades pedagógicas.

Todas nuestras capacitaciones pueden ser impartidas en su organización

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