00: Intro

Virtual

Autor/a

Victor Adrian

Fecha de publicación

2026-03-13

Observaciones

  • Las comunicaciones del curso se harán por el Campus (SharePoint > Novedades), todo el material y resto de información (fechas, biblio, etc.) sobre el curso se encuentra en el repo oficial.
  • Es recomendable clonar el repo y no forkearlo en caso de solo usarlo como fuente de info y no para agregar o sugerir contenido. Ver hilo en Stack Overflow.
  • El curso se orientará al análisis de datos, ya no tanto al machine learning por una cuestión de tiempo.
  • R será el lenguaje de programación a usar, con RStudio como IDE principal (no excluyente).
  • Se recurrirá a la estadística como herramienta principal, repasando conceptos de Estadística I e interiorizando otros nuevos.
  • Los TP pueden ser mejor de a dos; de a uno el profe será más exigente en la corrección porque entiende que quienes elijen esta opción tienen el conocimiento necesario para ello.
  • Las clases presenciales son sin laptop/notebook a menos que se indique lo contrario previamente.
  • Es improbable no usar la IA durante el curso, pero no hay que abusar, los excesos suelen ser notorios y son penalizados.
  • Cualquier duda y/o solicitud personal relevante, como la preferencia por Python sobre R durante la cursada, debe ser comunicada a .
Fecha Evento
13/03 Inicio de clases — Presentación del curso
17/04 Instancia 1 — Validación de base de datos e hipótesis
26/05 Instancia 2 — Validación de métodos estadísticos
12/06 Instancia 3 — Validación de visualizaciones
23/06 Entrega final del TP
26/06 Segunda opción Entrega final del TP
30/06 y 03/07 Recuperatorios y TP opcional de Web Scraping
24/03, 03/04, 01/05 Feriados