Sesión 0 — Introducción y Bienvenida#
Objetivos de la Sesión#
Presentar la metodología del curso y la dinámica de trabajo.
Explicar los canales de comunicación y ayuda (principal: Discord).
Alinear expectativas sobre qué se espera de cada estudiante.
Recalcar la importancia de pedir ayuda a tiempo.
Hacer un recorrido general por los contenidos del curso
Agenda#
Objetivo general: brindar una visión integral de la profesión en Data Analytics, el contenido del Bootcamp y las herramientas operativas para cursar con éxito el programa.
Min |
Bloque |
Detalle |
|---|---|---|
30 mins |
Bienvenida y logística |
contenido, canales de ayuda, Herramientas para el curso, Hábitos y foco |
10 mins |
Break |
Descanso breve |
50 mins |
Sprint 1 - Teoría |
Introducción a tu futura profesión |
10 mins |
Cierre y próximos pasos |
Resumen y tareas para la próxima sesión |
Presentación de su tutor#
Gina Buvoli Gomez:
Geóloga, Magíster en Analítica de Datos. Trabajo para Step By Step BnB como Revenue Management Assistant.v
Introducción a la futura profesión en Data Analytics#
La profesión de Data Analytics integra habilidades técnicas (SQL, Excel, Power BI, Python), analíticas (estadística, diseño de métricas) y de negocio (KPIs, storytelling).
Oportunidades en banca, salud, retail, logística, tecnología, sector público.
Trayectorias de carrera: Analyst → Senior → Lead → Head/Director.
Modalidades: remoto, híbrido, consultoría, producto.
Expectativas del curso#
¿Cuáles son tus expectativas?
Compartelas en el chat de Zoom.
Lo que esperamos de ti#
Participar activamente en sesiones teóricas y prácticas.
Hacer las entregas semanales de ejercicios/proyectos.
Compartir tus avances/dudas en Discord.
Mantener una actitud colaborativa.
Lo que puedes esperar de nosotros#
Materiales claros (IPYNB, Excel, lecturas de apoyo).
Feedback oportuno en entregas.
Espacios abiertos de Q&A en Discord y en vivo.
Acompañamiento para resolver bloqueos.
Lo que aprenderemos#
Sprint 1 → Asegura la calidad de los datos y genera reportes básicos
Sprint 2 → Transformar datos para insights de negocio
Sprint 3 → Explorar KPIs con SQL
Sprint 4 → Analiza journeys de usuarios con SQL
Sprint 5 → Prepara y estructura datos con Python
Sprint 6 → Análisis estadístico para detectar patrones y outliers
Sprint 7 → Curso de Preparación de Carrera
Sprint 8 → Explorar las conexiones de datos con correlaciones
Sprint 9 → Valida hipótesis de negocio con pruebas estadísticas
Sprint 10 → Construye historias visuales claras con gráficos
Sprint 11 → Crea dashboards interactivos para stakeholders
Herramientas para el curso: Zoom, Drive y Colab#
Zoom (etiqueta y productividad)
Nombre identificable
levantar mano y reacciones para intervenir
Enciente tu camara para mayor interacción y conexión
Mutea cuando no hables para evitar ruidos de fondo
Atajos: Alt+Y (mano), Alt+A (mute), Alt+S (compartir).
Google Drive (organización)
Estructura:
Curso/Unidad/Sesión/{notebooks,datasets,slides}.
Google Colab (ejecución en la nube)
Corre Python sin instalar; colaborativo en tiempo real.
Sincroniza con Drive para guardar trabajo.
Snippet de conexión:
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
Hagamos un tour rápido por estas herramientas!
Sincroniza con Drive.
Abre un notebook de ejemplo.
Ejecuta una celda de texto y una de código.
Inserta un titulo, subtitulo, negritas y listas.
Ejecuta un código simple (ej.:
print("Hola, Data Analytics!")).
Hábitos y foco: Pomodoro + estudio online#
Pomodoro: 25 min foco + 5 min descanso; cada 4 bloques, pausa 15–20 min.
Checklist
Horario fijo y entorno sin distracciones (modo “No molestar”).
Notas activas (Cornell/Outline) + “hoja de una página” por sesión.
Practicar inmediatamente tras la teoría (“aprender haciendo”).
Técnica Feynman: explica en 60–120 s lo aprendido.
Plan semanal: 6–8 pomodoros planeados y ejecutados + evidencia.
El canal principal de ayuda: Discord#
¿Sabes cuál es tu número de cohorte?
Se utilizará un servidor de Discord como espacio central de comunicación.
Habrá diferentes canales para el curso:
#da_info_##: anuncios y noticias.#da_community_##: discusión general.
También tendremos canales generales en
DA_CONSULTA:#preguntas-de-teoria: preguntas sobre ejrcicios/contenido de la plataforma.#preguntas-de-proyecto: preguntas sobre proyectos (etiquetando tutor y @Dataconsulta).#DATA-CO-LEARNING: sesiones en vivo para QA.
Sobre los proyectos del curso#
Cada sprint se compone de un componente teórico y practico En el componente práctico deberás enfrentarte a un proyecto
Cuando subís tu proyecto, éste será asignado a un revisor. El revisor evaluará tu trabajo según criterios definidos y te brindará comentarios que te ayudarán a mejorar.
Cómo funciona la revisión#
Rojo (Error): Indica un error o punto crítico que sí o sí debe corregirse: Ejemplo: un cálculo mal hecho, un gráfico faltante o un código que no corre
A resolver ❗ - Aquí hay un problema o error en el código que es necesario corregir para aprobar esta sección. Por favor, revisa y corrige este punto, ya que es fundamental para la validez del análisis y la precisión de los resultados.
Amarillo (Recomendación): Son sugerencias o mejoras para que tu proyecto sea más sólido, pero no bloquean tu aprobación. Ejemplo: mejorar la claridad de un gráfico, ordenar mejor el código.
Atención ⚠️ - Este código está correcto, pero se puede optimizar. Considera implementar mejoras para que sea más eficiente y fácil de leer. Esto fortalecerá la calidad de tu proyecto.
Verde (Éxito): Marca los puntos bien logrados. Es una forma de reconocer lo que hiciste correctamente. Ejemplo: un análisis bien planteado o un uso adecuado de una técnica.
¿Qué significa la decisión final?#
Al terminar de revisar, el revisor toma una decisión global sobre tu proyecto:
✅ Aprobado: tu proyecto tiene el nivel suficiente para avanzar. Puede que tengas recomendaciones amarillas, pero no hay errores críticos.
❌ Rechazado: hay al menos un punto rojo. Deberás corregir solo los puntos rojos antes de reenviar
Iteraciones y acompañamiento#
Si tu proyecto fue rechazado, volverá a vos para que corrijas los puntos rojos y lo reenvíes.
Podés tener tantas iteraciones como sean necesarias. El objetivo es asegurarnos de que realmente aprendas.
Si el revisor considera que tus dificultades requieren un apoyo más cercano, podrá solicitar una sesión 1:1 con tutores. Allí tendrás la oportunidad de trabajar en detalle sobre los errores y aclarar dudas específicas.
Es importante aprovechar estas instancias: son oportunidades valiosas para reforzar tu conocimiento y crecer como estudiante.
Excelente forma de realizar las gráficas para mostrar los resultados. Solamente recuerda para la segunda gráfica solamente mostrar el top 10
El rol del AI Reviewer (activado para los S1 y S2)#
Además del proceso normal, estamos incorporando una nueva herramienta: el AI Reviewer. Su objetivo es favorecer tu ritmo de aprendizaje y darte devoluciones más rápidas:
Si tu proyecto está perfecto, recibirás un feedback de calidad casi inmediato, para que puedas avanzar sin demoras.
Si tu proyecto tiene errores, el AI Reviewer te dará un feedback detallado al instante, permitiéndote iterar al menos una vez antes de que el revisor humano lo vea.
No te preocupes si en algún caso el AI Reviewer se equivoca: un revisor humano siempre verá tu proyecto en detalle y validará el resultado final.
👉 Esta herramienta está pensada para acelerar tu aprendizaje, ayudarte a practicar más rápido y aprovechar mejor cada iteración.
Consejos finales#
Leé con atención cada comentario, incluso los amarillos, porque te ayudarán a mejorar en el futuro.
No te frustres si encontrás varios rojos: corregir es parte fundamental del aprendizaje.
Aprovechá los verdes como un reconocimiento de tus logros.
Recordá: este proceso busca no solo evaluar tu trabajo, sino también acompañarte en tu aprendizaje y darte las herramientas para avanzar con confianza.
¿Qué opciones de ayuda tengo?#
Para atención rapida podés usar lo canales
DA_CONSULTA.La plataforma cuenta con un asistente AI llamado DOT. Ten cuidado con las respuestas y las preguntas que generas.
Puedes agendar una sesión 1:1 con tu ttutor. Las sesiones 1:1 se programan con tiempo en el link que tu SM o tutor te proporcione. Las sesiones 1:1 son espacios de acompañamiento personalizados que puedes usar según tu necesidad: Dudas de carrera, de contenido, sobre el proyecto, problemas técnicos. Aprovechalas!
Normas de etiqueta#
Sé claro al formular tu duda (contexto, error, captura si aplica).
Usa títulos o tags en tus mensajes (
[Excel],[Python],[Dashboard]).Respeta los tiempos: los tutores responden en horas de oficina.
Fomenta el apoyo entre pares: si sabes la respuesta, ¡apóyate con tus compañeros!
Importante: Pedir ayuda temprano#
No esperes a estar bloqueado días. Si surge una duda → escríbela en Discord.
Preguntar no es señal de debilidad, sino de compromiso.
Usa la regla: si llevas >20 minutos atascado, pregunta.
Muchas veces tu duda es la misma de varios compañeros.
¡La comunidad está para aprender juntos!
Cierre de la sesión 0#
Ya conoces el canal principal (Discord).
Sabes qué se espera de ti y qué esperar del curso.
Tienes una visión global de contenidos.
Conoces las herramientas operativas (Zoom, Drive, Colab).
Recordatorio clave: pide ayuda temprano y con contexto.
👉 En la próxima sesión comenzaremos con los primeros temas técnicos.