CONTENIDOS

📌 Unidad 1: Introducción a la gestión de datos en el agro

📌 Objetivo: Comprender la importancia de la gestión de datos y conocer herramientas clave.

🔹 Clase 1 (Teórica):  Bases teóricas y herramientas disponibles

 ✅ ¿Por qué la gestión de datos en el agro dejó de ser opcional?

 ✅ Fuentes de datos en la agricultura:

• Datos productivos (mapas de rendimiento, NDVI, suelo)

• Datos climáticos (lluvias, temperatura, humedad, estrés térmico)

• Datos económicos (costos de insumos, márgenes brutos)

✅ ¿Qué hace que un dashboard sea útil? Principios básicos de visualización de datos

✅ Herramientas disponibles para construir dashboards:

• Excel avanzado (pivot tables, power query, gráficos dinámicos)

• Looker Studio (gratuidad, integración con Google)

• Power BI (automatización y conexión con múltiples fuentes)

✅ Cómo definir qué datos son relevantes para la toma de decisiones

🔹 Clase 2 (Práctica): Ejemplos prácticos de tableros de control en el agro

✅ Caso real 1: Dashboard de seguimiento de NDVI y rendimiento

✅ Caso real 2: Dashboard de monitoreo climático y pronósticos

✅ Caso real 3: Dashboard de costos de producción

✅ Cómo interpretar la información visualizada

✅ Errores comunes al diseñar dashboards y cómo evitarlos

📌 Unidad 2: Recopilación y estructuración de datos

📌 Objetivo: Aprender a recopilar, limpiar y estructurar datos correctamente para que sean utilizables en un dashboard.

🔹 Clase 1 (Teórica): Teoría sobre estructuración y manejo de datos

✅ Principios básicos de la organización de datos

• Qué hace que un set de datos sea útil para análisis

• Cómo estructurar correctamente tablas y bases de datos

• Formatos de archivo más utilizados en dashboards (CSV, Excel, APIs, Google Sheets)

✅ Fuentes de datos en la agricultura

• Imágenes satelitales (NDVI, índices de vegetación)

• Mapas de rendimiento (datos de cosechadoras y sensores)

• Datos climáticos (lluvias, temperatura, humedad, pronósticos)

• Análisis de suelos (textura, nutrientes, materia orgánica)

• Costos e indicadores económicos

✅ Errores comunes en la gestión de datos y cómo evitarlos

• Problemas de formatos y nombres de columnas

• Valores nulos o inconsistentes

• Duplicados y datos redundantes

🔹 Clase 2 (Práctica): Aplicación práctica con un set de datos reales

✅ Aplicar lo aprendido para estructurar correctamente un set de datos que luego será usado en un dashboard

✅ Ejercicio: Un participante comparte su pantalla y explica su corrección

📌 Unidad 3: Construcción del primer Dashboard

📌 Objetivo: Aprender a estructurar y diseñar un dashboard desde cero, utilizando Looker Studio como herramienta principal y Google Sheets/Excel como fuente de datos

🔹 Clase 1 (Teórica): Teoría sobre diseño y buenas prácticas

✅ ¿Qué hace que un dashboard sea funcional y efectivo?

✅ Elementos básicos en Looker Studio:

• Tablas y gráficos dinámicos

• Indicadores clave (KPI)

• Filtros interactivos

✅ Cómo organizar la información visualmente:

• ¿Qué debe verse primero? Jerarquía visual

• Uso de colores para destacar lo importante

• Cómo evitar dashboards sobrecargados o confusos

✅ Errores comunes al construir dashboards y cómo evitarlos

🔹 Clase 2 (Práctica): Construcción paso a paso de un Dashboard en Looker Studio

✅ Cada participante empieza a construir su propio dashboard

✅ Conexión de Google Sheets/Excel a Looker Studio

✅ Creación de tablas, gráficos e indicadores básicos

✅ Cómo aplicar filtros interactivos y segmentaciones

✅ Espacio de consultas y resolución de problemas en vivo

📌 Unidad 4: Análisis y toma de decisiones con dashboards

📌 Objetivo: Aprender a interpretar los datos de un dashboard, identificar patrones, aplicar análisis estadístico y utilizar tendencias para modelizar escenarios productivos

🔹 Clase 1 (Teórica): Fundamentos de análisis de datos y modelización

✅ Distribución de datos:

• ¿Qué es la distribución normal?

• ¿Qué otras distribuciones existen y cómo afectan la interpretación?

• Sesgo en los datos y cómo identificarlo

✅ Identificación de tendencias en datos agrícolas:

• Métodos gráficos para detectar tendencias

• Relación entre variables (ejemplo: NDVI vs. rendimiento, lluvias vs. producción)

✅ Modelización matemática básica:

• Regresión lineal: cómo encontrar la relación entre dos variables

• Regresión polinómica cuadrática: cuándo y por qué usarla

• Coeficiente de determinación (R²) y cómo interpretar la calidad de un modelo

✅ Casos reales en el agro:

• Predicción de rendimiento en función de análisis de datos

• Análisis de correlaciones entre insumos aplicados y producción

🔹 Clase 2 (Práctica): Aplicación práctica en Looker Studio

✅ Exploración de datos grandes en Looker Studio

✅ Visualización de distribuciones y detección de sesgos

✅ Uso de tendencias en gráficos (líneas de tendencia en Looker Studio)

✅ Implementación de una regresión lineal/polinómica en Google Sheets

✅ Predicción y toma de decisiones basada en datos modelizados

📌 Unidad 5: Automatización y conexión de datos en tiempo real

📌 Objetivo: Aprender a integrar datos de múltiples fuentes en Looker Studio y automatizar procesos para reducir carga manual y mejorar la eficiencia en la toma de decisiones

🔹 Clase 1 (Teórica): Fundamentos de automatización y conexión de datos

✅ ¿Por qué es importante automatizar la carga de datos?

✅ Principales fuentes de datos en tiempo real:

• Google Sheets: conexión directa con Looker Studio

• APIs de clima y NDVI (ejemplo: SENASA, NASA, MeteoBlue)

• Plataformas agrícolas (FieldView, John Deere Operations Center, S4, etc.)

✅ Métodos de automatización de datos:

• Conexión de Google Sheets a Looker Studio con actualización automática

• Uso de Google Apps Script para actualizar bases de datos

• Integración de archivos Excel con actualización en la nube
  

✅ Cómo garantizar la calidad y actualización de los datos

🔹 Clase 2 (Práctica): Aplicación práctica – Integración y automatización de un dashboard

✅ Ejemplo 1: Conexión de datos de Google Sheets a Looker Studio

✅ Ejemplo 2: Automatización de carga de datos climáticos desde una API pública

✅ Ejemplo 3: Vinculación de diferentes bases de datos en un solo dashboard

✅ Creación de alertas automáticas y reportes dinámicos

📌 Unidad 6: Proyecto Final y Personalización Avanzada

📌 Objetivo: Aplicar todo lo aprendido en un dashboard real y optimizar su presentación y personalización para maximizar su impacto

🔹 Clase 1 (Teórica): Ajustes avanzados y planificación del Dashboard Final

✅ ¿Cómo estructurar un dashboard integral?

✅ Selección de fuentes de datos y conexión eficiente

✅ Aplicación de filtros avanzados y segmentación de información

✅ Optimización de la visualización

• Cómo presentar los datos sin saturar la pantalla

• Uso de colores e iconos para mejorar la interpretación

✅ Tips para automatizar procesos y mejorar el rendimiento del dashboard

🔹 Clase 2 (Práctica): Presentación de los proyectos finales y feedback grupal

✅ Presentación del dashboard final de cada participante

✅ Feedback grupal y optimización final

🎖️ Certificación y reconocimiento a los mejores dashboards

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