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Reportes ESG

Analítica de Datos de Sostenibilidad


Course
Profesor Altea
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Domina la analítica de datos aplicada a la sostenibilidad y aprende a transformar datos en decisiones estratégicas responsables, empleando herramientas accesibles y casos reales.

Este curso online de micro-aprendizaje te sumergirá en el fascinante mundo de la Analítica de Datos de Sostenibilidad, combinando rigor académico con un enfoque absolutamente práctico. A lo largo de cinco módulos interconectados, aprenderás a identificar, recolectar y analizar datos clave para medir y mejorar el desempeño sostenible de organizaciones y proyectos. Iniciarás explorando los fundamentos y dimensiones de la sostenibilidad, entendiendo tanto los desafíos globales como las oportunidades locales. Posteriormente, profundizarás en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y en el uso de indicadores robustos para evaluar avances, siempre aterrizando cada concepto con ejercicios aplicables y ejemplos del mundo real. Avanzarás hacia la recolección, normalización y validación de datos, aprendiendo a distinguir entre tipos de datos (cuantitativos, cualitativos, geoespaciales) y a identificar fuentes confiables, tanto abiertas como privadas. Se abordarán las mejores prácticas para asegurar la calidad y la ética en el manejo de información sensible. En el núcleo del curso, aplicarás métodos estadísticos y herramientas digitales accesibles, desde hojas de cálculo hasta plataformas especializadas, para analizar la sostenibilidad organizacional. Practicarás la visualización efectiva de datos y el uso de modelos predictivos y machine learning, siempre desde una perspectiva responsable y contextualizada. El curso culmina integrando todo lo aprendido en la elaboración de reportes de sostenibilidad y la toma de decisiones basadas en datos, incluyendo el análisis de riesgos y el ciclo de vida de productos o procesos. Se discutirán tendencias emergentes y dilemas éticos, preparándote para anticipar desafíos futuros. Cada módulo incluye ejercicios prácticos y una narrativa envolvente, con protagonistas reales superando retos de sostenibilidad en entornos similares al tuyo. Al finalizar, serás capaz de aplicar de inmediato lo aprendido para impulsar proyectos sostenibles y comunicar resultados claros, éticos y accionables. Ideal para quienes buscan impactar positivamente su entorno combinando pensamiento crítico, herramientas digitales y compromiso con el desarrollo sostenible.

Here is the course outline:

1. Fundamentos de la Analítica de Datos de Sostenibilidad

Este módulo introductorio sienta las bases, aclarando qué es la sostenibilidad, por qué importa y cómo los datos se convierten en aliados estratégicos para medirla y gestionarla. Se exploran las dimensiones ambiental, social y económica, los ODS de la ONU, los indicadores clave y los tipos de datos más comunes en este campo.

De la teoría a la práctica: ¿Por qué la sostenibilidad necesita datos?
ODS y métricas clave: el idioma común de la sostenibilidad
Tipos de datos sostenibles: cuantitativos, cualitativos y geoespaciales
Quiz: Fundamentos y Datos en la Analítica de Sostenibilidad
Proyecto: Diagnóstico de sostenibilidad basado en datos
Ensayo: Fundamentos de la Análitica de Datos de Sostenibilidad

2. Recolección y Gestión de Datos Sostenibles

Aquí aprenderás a identificar fuentes abiertas y privadas, recolectar datos relevantes y garantizar su calidad mediante procesos de normalización y validación. Además, se presentan herramientas digitales de uso extendido en la industria para agilizar la captura y gestión de información.

Explorando fuentes abiertas y privadas: la despensa de datos
Recolectar con rigor: métodos prácticos de captura
De crudo a confiable: normalización y validación paso a paso
Quiz: Recolección y Gestión de Datos Sostenibles
Proyecto Integrador: Ciclo Completo de Recolección y Gestión de Datos Sostenibles
Ensayo: Recolección y Gestión de Datos Sostenibles

3. Análisis y Modelado Predictivo para la Sostenibilidad

Este módulo se centra en convertir datos brutos en conocimiento accionable mediante técnicas de análisis estadístico, Big Data, modelos predictivos y aprendizaje automático. También se introduce el análisis de riesgos para anticipar problemas y priorizar acciones sostenibles.

Del análisis descriptivo al inferencial: estadística aplicada a la sostenibilidad
Big Data y aprendizaje automático: motores del modelado predictivo
Modelos predictivos y análisis de riesgos: anticiparse para actuar
Quiz: Análisis y Modelado Predictivo para la Sostenibilidad
Proyecto Integrador: Modelado Predictivo y Análisis de Riesgos en Sostenibilidad
Ensayo: Análisis y Modelado Predictivo para la Sostenibilidad

4. Interpretación, Comunicación y Toma de Decisiones

Aprenderás a visualizar resultados, realizar análisis de ciclo de vida y comunicar hallazgos a través de reportes claros que faciliten la toma de decisiones basada en datos. Se enfatiza cómo transformar los insights en acciones concretas dentro de la organización.

Contar historias con datos: visualización efectiva en sostenibilidad
Análisis de ciclo de vida: radiografía completa del impacto
De la visión al impacto: reportes y decisiones basadas en datos
Quiz: Interpretación, Comunicación y Toma de Decisiones en Sostenibilidad
Proyecto Integrador: De los Datos a la Acción Sostenible
Ensayo: Interpretación, Comunicación y Toma de Decisiones

5. Síntesis, Ética y Perspectivas Futuras

El cierre del curso integra todo lo aprendido, destacando consideraciones éticas y de privacidad al trabajar con datos de sostenibilidad. Finalmente, se exploran las tendencias emergentes que marcarán el futuro de la analítica sostenible.

Privacidad y transparencia: navegando la ética de los datos sostenibles
Síntesis de la analítica sostenible: integrando conocimiento para la acción
Futuro cercano: tendencias que transformarán la sostenibilidad basada en datos
Quiz: Integración Ética y Tendencias Futuras en la Analítica de Sostenibilidad
Proyecto Final: Integrando Ética y Tendencias Futuras en la Analítica de Sostenibilidad
Glossary
Study guide
Ensayo: Síntesis, Ética y Perspectivas Futuras
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