Analítica de Datos
Maestría en Ciencias del Comportamiento, Universidad de San Andrés, Primavera 2026
Bienvenidos/as al sitio de Analítica de Datos. Acá vas a encontrar todo el material de la materia: el programa, las lecturas y, para cada clase, las notebooks (en Python y en R), las presentaciones y las referencias de cada tema.
- Para leer: cada clase tiene su página con la notebook renderizada, para consultar desde cualquier dispositivo sin instalar nada ni correr ningún código.
- Para correr código: cada notebook tiene un botón “Open in Colab” que la abre lista para ejecutar en Google Colab (Python o R). No hace falta instalar nada en tu computadora.
La materia en una línea
Introducir los conceptos, metodologías y aplicaciones fundamentales del análisis de datos en las Ciencias del Comportamiento, con foco en machine learning, y con aplicaciones reales en cada clase: people analytics, predicción de turnover, segmentación, análisis de texto.
Recorrido
| Eje | Clases | Tema |
|---|---|---|
| 1 | Presentación, introducción al ML, puesta en marcha de Python y Colab | |
| I | 2–3 | Procesamiento y visualización de datos en Python |
| II | 4–8 | Aprendizaje supervisado (regresión, regularización, clasificación, árboles y Random Forest, series temporales) |
| III | 9–10 | Aprendizaje no supervisado (clustering, PCA) |
| IV | 11–12 | Procesamiento de lenguaje natural con modelos de lenguaje |
| 13–14 | Examen final, Presentación del trabajo integrador |
Python 🤝 R
La materia se dicta en Python, sin asumir conocimientos previos del lenguaje. Quienes vengan más cómodos/as con R tienen, para cada clase, una notebook R equivalente y validada: mismo dataset, mismos pasos, mismas conclusiones.
Cursada
- Cuándo: sábados de 9:30 a 12:30 hs, del 8 de agosto al 7 de noviembre de 2026.
- Modalidad: teórico-práctica, con comisión presencial y comisión virtual.
- Evaluación: trabajo práctico integrador (50%) + examen final (50%). Asistencia mínima: 75%.
- Campus Virtual: el cronograma y las entregas se gestionan en el Campus Virtual UdeSA.
Equipo docente
| Comisión presencial | Comisión virtual | |
|---|---|---|
| Profesores | Iair Embon (iembon@udesa.edu.ar) Tomás Gonzalez Garello (tomas21.gg@gmail.com) |
Tomás Ariel D’Amelio (tdamelio@udesa.edu.ar) Nicolas Marcelo Bruno (nicobruno92@gmail.com) |
| Auxiliar docente | Agustín Diaz Barquinero (agustindiazbarquinero@gmail.com) | Jerónimo Cuello (jerorodriguezcuello231@gmail.com) |