Cómputo y comunicación

Las reglas que hacen que un gráfico se entienda solo: qué lleva, qué sobra, cómo se usa el color y qué tiene que decir el epígrafe.

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Cómo se arma la planilla de carga para que los errores no entren: validaciones, códigos, doble carga y los controles que hay que correr antes de analizar.

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Qué mirar primero en una tabla de resultados, qué significan las columnas que siempre aparecen y cómo detectar que el programa calculó otra cosa.

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El último paso, que casi no se enseña: cómo se traduce una tabla de resultados en oraciones que un lector entiende y puede evaluar.

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El documento que traduce cada columna de la base a su definición, sus categorías y su origen: lo primero que se arma y lo único que sobrevive al olvido.

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Las distorsiones que aparecen una y otra vez en gráficos publicados: cómo reconocerlas al leer y cómo no cometerlas al producir.

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Qué se puede hacer bien con una planilla, qué funciones usar, y dónde está el límite a partir del cual conviene pasar a R o Python.

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Lo mínimo para dejar de depender de la planilla: importar una base, mirarla, calcular descriptivos y graficar, sin aprender a programar antes.

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El criterio para elegir la representación correcta según cuántas variables hay, de qué tipo son y qué se quiere mostrar.

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La estructura de carpetas y los nombres de archivo que hacen que el trabajo se entienda meses después, sin pensar en cada decisión.

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La diferencia entre la tabla de trabajo y la que va en el informe: qué lleva, qué se saca y cómo se ordena para que se lea sola.

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Los tres tipos de faltante, por qué importa distinguirlos y cuáles son las opciones reales de tratamiento, incluida la de no hacer nada.

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Los dos programas de menús más usados en las universidades argentinas: dónde está cada análisis y cómo dejar registro de lo que se hizo.

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Que cualquiera —incluido vos dentro de un año— pueda rehacer el análisis y llegar al mismo resultado: qué hace falta y qué hay que dejar de hacer.

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Las dos formas de organizar la misma información cuando hay mediciones repetidas, cuál pide cada análisis y cómo se pasa de una a la otra.

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La etapa más larga de cualquier trabajo con datos: qué se revisa, en qué orden, y por qué toda corrección tiene que quedar registrada.

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Lo mínimo de pandas para importar, explorar y describir una base, y cuándo conviene Python en vez de R.

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