Fecha: 30 de Marzo de 2026
Docente: Dra. Ing. Roxana Martínez
Días y horarios: Las clases sincrónicas se dictarán los lunes de 16:30 a 18:30 hs. Las actividades asincrónicas quedarán disponibles en la plataforma.
Duración: El curso se desarrollará en 6 (seis) semanas, con 6 (seis) clases sincrónicas semanales de 2 (dos) horas cada una.
Se complementará con actividades de trabajo autónomo en modalidad asincrónica, que incluyen ejercicios prácticos con datasets reales, lecturas técnicas y desarrollo progresivo del proyecto integrador.
La dedicación estimada para el trabajo asincrónico es de aproximadamente 6 (seis) horas semanales.
La carga horaria total del curso es de 48 (cuarenta y ocho) horas.
Descripción: Este curso proporciona una formación integral en Calidad de Datos, abordando los principios conceptuales, metodológicos y técnicos necesarios para transformar los datos en un activo estratégico para las organizaciones.
A lo largo de seis semanas se analizarán los principales problemas de calidad, valores faltantes, duplicados, inconsistencias, errores de formato y falta de integridad; y se desarrollarán técnicas de limpieza, transformación, validación y perfilado de datos utilizando herramientas actuales.
El curso integra el enfoque técnico con una perspectiva organizacional, incorporando conceptos de gobernanza de datos, métricas de calidad, indicadores (DQI) y marcos de referencia como DAMA-DMBOK.
Como cierre, los participantes desarrollarán un proyecto integrador que les permitirá aplicar los conocimientos adquiridos a un caso práctico real, consolidando una visión técnica y estratégica de la calidad de datos.
Objetivo
Este curso está diseñado para profesionales y estudiantes que deseen adquirir una comprensión estructurada de la Calidad de Datos y su impacto en la toma de decisiones organizacionales. A través de un enfoque teórico-práctico, los participantes explorarán herramientas, metodologías y buenas prácticas para garantizar la integridad, confiabilidad y consistencia de los datos.
Al finalizar el curso, serán capaces de:
- Desarrollar un proyecto práctico integrador aplicando los conceptos trabajados durante el curso.
- Evaluar la calidad de conjuntos de datos mediante métricas e indicadores específicos.
- Identificar y cuantificar problemas de calidad en datos estructurados.
- Aplicar técnicas de limpieza, transformación y validación utilizando herramientas actuales.
- Implementar procesos básicos de gobernanza de datos.
- Diseñar indicadores de calidad de datos (DQI).
Modalidad: Las clases se desarrollarán en modalidad virtual con encuentros sincrónicos y asincrónicos a través del campus de SADIO.
Se utilizarán como recursos clases en vivo, videos, presentaciones, lecturas guiadas, ejercicios prácticos y foros de discusión. Todos los materiales quedarán disponibles en la plataforma.
Las clases sincrónicas se grabarán y permanecerán disponibles hasta un mes después de la finalización del curso.
Destinatarios/as:
Este curso está dirigido a profesionales y estudiantes interesados en fortalecer sus competencias en calidad de datos y gobernanza de la información.
Está especialmente orientado a:
- Estudiantes avanzados de carreras vinculadas a tecnología y análisis de datos.
- Analistas de datos
- Científicos/as de datos
- Ingenieros/as de datos
- Profesionales de negocios que trabajan con información para la toma de decisiones
Requisitos:
Se recomienda contar con conocimientos básicos de programación (preferentemente Python) y nociones generales de bases de datos y SQL.
No se requiere experiencia previa en gestión formal de calidad de datos, ya que los fundamentos serán desarrollados progresivamente.
Es necesario contar con una computadora con conexión a Internet para realizar las actividades prácticas.
Software a utilizar:
Herramientas para manipulación y limpieza de datos
* Python; SQL; Excel
Herramientas para visualización
* Tableau; Power BI; Python (bibliotecas de visualización)
Herramientas para gestión y perfilado de calidad
* Talend; Herramientas de perfilado de datos
Fundamentos: En un entorno organizacional cada vez más orientado a los datos, garantizar su calidad resulta esencial para la toma de decisiones confiables y estratégicas.
Desde el punto de vista conceptual, el curso aborda las dimensiones de la calidad de datos, el ciclo de vida de la información, los marcos de gestión y las buenas prácticas alineadas con estándares internacionales.
En el plano técnico, se trabaja sobre identificación de errores, limpieza, transformación, validación, perfilado y medición de calidad mediante indicadores específicos.
Asimismo, se incorpora una perspectiva de gobernanza de datos, analizando políticas, roles, metadatos y procesos necesarios para sostener la calidad a largo plazo.
Contenidos: El curso está organizado en cuatro módulos progresivos con desarrollo de actividades, combinando fundamentos conceptuales, herramientas técnicas y aplicaciones prácticas.
TEMARIO
MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE LA CALIDAD DE DATOS
Duración: 1 semana
1.1 Concepto y dimensiones de calidad de datos
1.2 Ciclo de vida de los datos
1.3 Gestión de datos y marco DAMA-DMBOK
1.4 Impacto organizacional de los datos deficientes
1.5 Introducción a herramientas de análisis y visualización
MÓDULO 2: PROFILADO, LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN
Duración: 2 semanas
2.1 Identificación de errores: valores faltantes, duplicados, inconsistencias
2.2 Transformación y estandarización
2.3 Profilado de datos y análisis exploratorio
2.4 Validación e integridad
2.5 Herramientas prácticas: Python, SQL, Excel, Talend
2.6 Métricas iniciales de calidad
MÓDULO 3: MÉTRICAS E INDICADORES DE CALIDAD
Duración: 1 semana y media
3.1 Medición de la calidad de los datos
3.2 Indicadores de calidad (DQI)
3.3 Diseño de métricas alineadas al negocio
3.4 Visualización de resultados con dashboards
3.5 Casos de uso sectoriales
MÓDULO 4: GOBERNANZA Y PROYECTO INTEGRADOR
Duración: 1 semana y media
4.1 Gobernanza de datos y calidad
4.2 Políticas, procedimientos y roles
4.3 Gestión de metadatos
4.4 Estrategias de mejora continua
4.5 Desarrollo de proyecto práctico integrador
Certificados y trabajos finales: Aprobación del trabajo final.
Plataforma Virtual: El curso se desarrolla de manera virtual en el CAMPUS VIRTUAL DE SADIO, en el que se deja a disposición de los asistentes el material bibliográfico del curso, las guía de estudio y los trabajos prácticos propuestos.
Formulario de inscripción: https://forms.gle/wKCZC614HBV6ifK68
Aranceles
Inscripción temprana (hasta el 26 de Marzo de 2026)
* AR$ 153.000.- (para nacionales)
* USD 131.- (para extranjeros)
Inscripción tardía (desde el 27 de Marzo de 2026)
* AR$ 168.000.- (para nacionales)
* USD 144.- (para extranjeros)
50% Descuento para socios de SADIO (con 12 meses de antigüedad)
Los socios de AADECA gozan de los mismos derechos que los socios de SADIO
Medios de pago disponibles:
– Pago por Transferencias Bancarias (solo para residentes en Argentina) a:
NUEVA CUENTA BANCARIA
SANTANDER PESOS
Razón Social A SADIO SOC ARG DE INF E INV O
CUIT/CUIL 30649312180
Cta Cte en Pesos 029-040893/4
CBU 0720029820000004089340
Alias SOCIEDAD.SADIO
– Pago con Tarjeta de crédito/débito (Visa o Master). Solicitar el botón de pago correspondiente a informacion@sadio.org.ar
Es posible pagar en cuotas con interés. Consulte.
– PAYPAL (para extranjeros). Solicite el link de pago.
¡Cupos limitados! Reserva tu vacante con el pago de tu inscripción
Antecedentes de la docente:
Dra. Ing. Roxana Martínez (Ph.D., Eng.), Doctora en Ciencias Informáticas, Magíster en Tecnología Informática, Máster en Inteligencia Artificial (Centro Europeo de Postgrado, España) e Ingeniera en Sistemas Informáticos.
Especialista en calidad de software, inteligencia de datos, gobernanza digital y transformación tecnológica, combina investigación académica, docencia de grado y posgrado, y experiencia profesional en el ámbito de tecnologías emergentes.
Cuenta con más de 15 años de experiencia docente en universidades del país, entre ellas UAI, UTN, UADE, Siglo 21 y UDEMM. Participa activamente en proyectos de investigación nacionales e internacionales desde hace más de 10 años.
Actualmente se desempeña como Directora de Proyectos de Investigación en UAI, UADE y Siglo 21, y como Directora del Laboratorio de Calidad y Ciencia de Datos en el Centro de Altos Estudios en Tecnología Informática (CAETI-UAI).
En el ámbito profesional, cuenta con más de 25 años de trayectoria en el área de Tecnología. Actualmente se desempeña como Líder de Procesos IT en la Unidad de Información Financiera (UIF) de la Nación Argentina, donde previamente ejerció el cargo de Jefa de Desarrollo de Sistemas.
Como investigadora, dirige proyectos vinculados con calidad de datos, interoperabilidad en gobierno abierto y aplicación de inteligencia artificial para la validación y mejora de datos públicos. Su trabajo se centra en la construcción de ecosistemas tecnológicos donde la calidad, la ética y la innovación constituyan pilares para un desarrollo sostenible y equitativo.
LinkedIn:
www.linkedin.com/in/roxana-martínez-b36561a