Se seleccionarán las persones participantes de acuerdo con los criterios siguientes:
 - Para aquellos cursos que tengan requisitos específicos, se tiene que comprobar que efectivamente las personas solicitantes los reúnen.
 - Se otorgará preferencia a las peticiones de aquellas personas solicitantes que no hayan realizado cursos de características parecidas en los últimos tres años.
- Así mismo, se otorgará preferencia a aquellos que no hayan realizado cursos de formación en los últimos tres años.
 - En caso de empate entre solicitantes en aplicación de los anteriores criterios, habrá que ajustarse al riguroso orden de entrada de las solicitudes (día y hora de presentación)

Módulo 1: Introducción a los datos y su recogida

•     La Alfabetización en datos.

•     Los datos, información y conocimiento.

•     Estructura y recolección de los datos

Módulo 2: Limpieza y transformación de datos

•     Guía de limpieza de datos

•     Uso de Excel y Open refine para la limpieza de datos

Módulo 3: Análisis Exploratorio de Datos  (AED)

•     Resume tus datos: estadísticos básicos a medir en tus datos

•     Como presentar el resumen de tus datos: tablas y gráficos

•     Tablas dinámicas

Módulo 4: Fundamentos de Visualización de datos. Buenas prácticas

•     Comunicación y percepción visual. Fundamentos

•     Proceso de Visualización de datos.

•     Elección de los modelos visuales para representar tus datos

•     Buenas y malas prácticas

Módulo 5: Conectando con Tableau. Primeros gráficos

Módulo 6: Gráficos avanzados. Cuadros de mando. 

Desde un enfoque práctico, se incluyen casos prácticos resueltos a través del uso de herramientas como el propio Excel, Open Refine y Tableau Public para estos propósitos. Se trabajará con datasets de un volumen considerable cuyo tratamiento automático facilitará el desarrollo de proyectos basados en datos de interés para investigadores, gestores de datos y personal bibliotecario.

Estas evaluaciones irán acompañadas de un tiempo para el trabajo síncrono, práctica y asimilación de contenidos.

    -  Dos evaluaciones intermedias:

1.            Una vez terminada el módulo 1 Introducción a los datos

2.            Una vez terminado el módulo de Analiza tus datos (Caso práctico para limpiar y resumir los datos)

     -   Evaluación final

La evaluación final incluirá un proyecto completo, sobre todo enfocado en responder a preguntas del conjunto de datos a través de visualizaciones efectivas. 

La entrega deberá incluir un fichero Readme.txt como documentación que acompaña a los datos usados y a los resultados obtenidos, facilitando además la reproducibilidad del proyecto y la posibilidad de compartirlo en repositorios adoptando las mejores prácticas.

Assistència, com a mínim, al 85% de les hores presencials i fer les tasques obligatòries fixades en el programa o encomanades per el/la tutor/a o professor/a