Business & Data Storytelling

• Framework de estrategia: Objetivo, Audiencia y Contenido
• Estructura narrativa y presentación: Pirámide de Minto y SCR
• Arcos narrativos: cómo mantener enganchada a tu audiencia.
• Lógicas verticales y Horizontales de una presentación

Sesión en vivo 1

• Ejercicio: De un caso de negocio, armar la estrategia de comunicación y definir la estructura narrativa.

• El rol y la importancia de la visualización: herramienta de comunicación y herramienta de exploración
• Cómo elegir una visualización:
• Qué quieres mostrar: Composición, comparación, distribución, relación.
• Tipos de gráficos
• Principios de diseño visual:
• Carga Cognitiva y Data-Ink ratio
• Principios de percepción visual: Proximidad, Semejanza, Cercamiento, Continuidad, Conexión.
• Visión pre-atenta y Jerarquía Visual

Sesión en vivo 2

• Ejercicios:
• De malos a buenos gráficos
• Crear visualizaciones a partir de un dataset

• Visión general del Análisis de Datos
• Tipos de análisis: descriptivo, diagnóstico, predictivo, prescriptivo
• Tipos de data: numérica (discreta y continua) y categórica (ordinal y nominal)
• Framework de Análisis de Datos Exploratorio
• Preparación del Data Set: relevancia, descripción, confianza, data cleaning
• Análisis Univariado: variables cualitativas y cuantitativas
• Análisis bivariado: análisis de correlación
• Cómo usar data para respaldar tus argumentos
• Qué hago con los insights del análisis exploratorio
• Cómo encajan dentro de las estructuras narrativas

Sesión en vivo 3

• Ejercicios: Pasar de un dataset a una presentación

Proyecto de curso:

• Los estudiantes serán brindados un dataset con el cual ejecutarán un análisis de datos exploratorio (EDA), armarán visualizaciones y presentarán todo en una narrativa integrada.