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DESCRIPTION;ALTREP="CID:<FFFF__=0ABBE548DFE235B58f9e8a93d@coffeebean.com>":
 Fecha: 17\, 22 y 24 de setiembre 2026.Horario: 9:00 a.m. a 12:00 m.d.Durac
 ión: 12 horas\, 9 sincrónicas y 3 asincrónicas.Modalidad: Virtual.Platafor
 ma: Zoom.Inversión: $250 + 2% de IVA por participante.Instructor: Ing. Raú
 l Trejos MSc\, MBA.\nDescripción cortaEste curso introduce los fundamentos
  del alfabetismo de datos como una competencia clave para transformar dato
 s en información\, conocimiento\, sabiduría y acciones de valor. A lo larg
 o del curso\, la persona estudiante comprenderá cómo los datos apoyan la t
 oma de decisiones informadas\, cómo interactúan la intuición y el pensamie
 nto analítico\, cuáles son los dominios de aplicación de los datos y cómo 
 seleccionar escalas\, métodos de análisis\, formatos de comunicación y cri
 terios de evaluación para productos de datos. El curso integra conceptos d
 e creación de valor\, análisis\, visualización\, comunicación y evaluación
  crítica de datos.\nObjetivo generalDesarrollar competencias básicas de al
 fabetismo 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.\nObjetivos específicos• Comprender 
 cómo los datos se transforman en información\, conocimiento y sabiduría pa
 ra apoyar decisiones informadas y generar valor.• Identificar los principa
 les fundamentos del trabajo con datos\, incluyendo sistemas de pensamiento
 \, dominios de aplicación\, escalas de medición y formas de análisis.• Apl
 icar criterios básicos para organizar\, analizar\, comunicar y evaluar pro
 ductos de datos\, considerando la audiencia\, el propósito\, la fuente de 
 los datos\, las visualizaciones y el impacto potencial.\nLista de temas de
 l curso\nMódulo 1: La creación de valor con datosConcepto de dato\; difere
 ncia entre datos\, información\, conocimiento y sabiduría\; pirámide DIKW\
 ; decisiones informadas frente a decisiones conducidas únicamente por dato
 s\; valor ético y práctico de los datos.\nMódulo 2: Los dos sistemas de pe
 nsamientoSistema 1: pensamiento intuitivo\, rápido y automático\; Sistema 
 2: pensamiento analítico\, lento y deliberado\; complementariedad entre in
 tuición y análisis\; sesgos cognitivos y toma de decisiones con datos.\nMó
 dulo 3: Los tres dominios de aplicaciónDominio profesional\; dominio públi
 co\; dominio personal\; uso de datos en organizaciones\, sociedad y vida c
 otidiana\; objetivos SMART aplicados al seguimiento de datos personales o 
 laborales.\nMódulo 4: Los cuatro tipos de escala de datosEscala nominal\; 
 escala ordinal\; escala de intervalo\; escala de razón\; implicaciones de 
 cada escala para el análisis de datos\; selección adecuada de técnicas seg
 ún el tipo de dato.\nMódulo 5: Las cinco formas de análisis de datosAnális
 is descriptivo\; análisis inferencial\; análisis diagnóstico\; análisis pr
 edictivo\; análisis prescriptivo\; preguntas que responde cada tipo de aná
 lisis y su nivel de complejidad.\nMódulo 6: Seis formatos para desplegar d
 atosTablas\; gráficos estáticos\; mapas\; dashboards\; narrativas basadas 
 en datos\; sistemas interactivos\; selección del formato según audiencia\,
  propósito y contexto.\nMódulo 7: Siete grupos de actividades de datosReco
 pilación\, organización\, exploración\, análisis\, interpretación\, comuni
 cación y aplicación de resultados\; ciclo de trabajo con datos\; generació
 n de valor mediante decisiones basadas en evidencia.\nMódulo 8: Ocho pregu
 ntas para evaluar un producto de datosAudiencia\; propósito\; origen de lo
 s datos\; supuestos\; procesamiento\; visualizaciones utilizadas\; pregunt
 as sin responder\; impacto potencial del producto de datos.\nResultado esp
 erado del cursoAl 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\, comprende
 r el ciclo de trabajo con datos y evaluar críticamente productos de datos 
 como reportes\, visualizaciones\, dashboards o narrativas analíticas.\nMet
 odología• 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 evalu
 ación.• Discusión grupal sobre el impacto ético y práctico de los producto
 s de datos.\nEvaluación20% Participación y ejercicios cortos. Discusión de
  conceptos y actividades aplicadas en clase.30% Análisis de un caso de dat
 os. Identificación de escalas\, tipo de análisis y formato de comunicación
  adecuado.30% Evaluación de un producto de datos. Aplicación de las ocho p
 reguntas para evaluar un producto de datos.20% Reflexión final. Síntesis s
 obre cómo los datos generan valor en un contexto profesional\, público o p
 ersonal.\nBio del instructorIng. Raúl Trejos MSc\, MBA — Consultor y Educa
 dor en Analítica de Datos\, IA y Automatización Empresarial\nConsultor y e
 ducador con más de 15 años de experiencia en el diseño de soluciones de an
 alítica de datos\, inteligencia artificial y automatización de procesos em
 presariales. Ha liderado proyectos de transformación digital en institucio
 nes públicas\, empresas privadas y organizaciones del ecosistema de innova
 ción en Costa Rica\, especializándose en la integración de herramientas co
 mo IA generativa\, Power BI\, Excel avanzado\, SQL\, R\, Python\, n8n\, Ma
 ke y KNIME para optimizar procesos y facilitar la toma de decisiones basad
 a en datos.\nActualmente dirige programas de formación en Construyendo Tal
 ento\, impulsando el desarrollo de competencias digitales en Latinoamérica
 \, combinando su sólida formación técnica con habilidades pedagógicas.\nTo
 das nuestras capacitaciones pueden ser impartidas en su organización\nInsc
 ripciones a info@cedeso.co.crTel: +506 2225-1007 WA: +506 6063-9111Visite 
 nuestra página www.cedeso.co.crfacebook.com/cedesocostarica
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