9 de Mayo
SABADOS DE 7::00 PM A 9:00PM DOMINGOS DE 7:00PM A 9:00PM
30 de Agosto
Este programa está diseñado específicamente para ti, ya seas un perfil ejecutivo y administrativo que busca fortalecer su visión estratégica —como administradores, financieros, contadores, economistas o líderes en áreas de marketing y transformación digital— o un profesional del ámbito técnico que desea especializarse profundamente en Data & IA, incluyendo analistas, desarrolladores e ingenieros de datos. Sin importar tu área de procedencia, el contenido ha sido estructurado para potenciar tus habilidades técnicas y ejecutivas, asegurando que adquieras las herramientas necesarias para destacar en roles de alta demanda
Al culminar esta ruta profesional, serás capaz de diseñar arquitecturas de datos empresariales, construir soluciones de Business Intelligence de alto nivel e implementar modelos predictivos que impacten positivamente en tu organización. Desarrollarás la habilidad crítica para liderar procesos de transformación digital, aplicar IA generativa en el entorno administrativo y desplegar modelos de Machine Learning, preparándote para asumir roles clave como Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, AI Specialist o Analytics Manager con total solvencia
Módulo 0: Fundamentos de estadística para inteligencia de negocios
Este módulo introduce el rol estratégico de la estadística en el ciclo analítico. Abarca temas desde la estadística descriptiva e inferencial, visualización de datos y tableros (dashboards), hasta conceptos avanzados como correlación, regresión, probabilidad (teorema de Bayes, simulación de Monte Carlo) y pruebas de hipótesis.
Nivel 1: Data analyst profesional en business intelligence y gestión estratégica de datos
En este nivel, te convertirás en un experto en la gestión de bases de datos y visualización analítica. Profundizarás en el lenguaje SQL Server para la estructuración y consulta eficiente de datos, mientras dominas power bi para la creación de tableros dinámicos. Este módulo te prepara para transformar la información bruta en activos estratégicos mediante procesos de extracción, transformación y carga (ETL), modelado dimensional y el desarrollo de indicadores clave de desempeño (kpis) que generen valor directo al negocio.
Nivel 2: Data science y analítica avanzada
Esta etapa está diseñada para elevar tus competencias hacia el análisis predictivo. Aprenderás a utilizar python y Rstudio como herramientas centrales para el análisis exploratorio de datos (EDA) y la implementación de algoritmos de machine learning. Serás capaz de identificar patrones ocultos, construir modelos de clasificación y regresión, y ejecutar pronósticos (forecasting) que anticipen tendencias futuras, dotándote de una capacidad analítica superior.
Nivel 3: Gestión de base de datos y big data
Aquí darás el salto hacia la arquitectura de escala masiva. Este módulo se enfoca en el diseño de arquitecturas modernas de datos como el lakehouse y la gestión de grandes volúmenes de información (Big Data). Dominarás el procesamiento distribuido y tecnologías como PySpark y Azure, aprendiendo a diseñar infraestructuras robustas y escalables que permiten que las empresas operen de manera eficiente en entornos digitales de alta complejidad.
Nivel 4: Inteligencia artificial aplicada a negocios
Este es el nivel final y más avanzado, donde se integra el potencial de la IA generativa y el Deep Learning. Explorarás cómo implementar soluciones de inteligencia artificial que automatizan procesos y mejoran la productividad, desde la aplicación de modelos de lenguaje (LLMs) y prompt engineering, hasta el despliegue y monitoreo de modelos en producción (MLOps). Es el módulo ideal para quien busca liderar la vanguardia de la transformación digital y la innovación tecnológica.
Módulo 0: Fundamentos de estadística para inteligencia de negocios
Este módulo introduce el rol estratégico de la estadística en el ciclo analítico. Abarca temas desde la estadística descriptiva e inferencial, visualización de datos y tableros (dashboards), hasta conceptos avanzados como correlación, regresión, probabilidad (teorema de Bayes, simulación de Monte Carlo) y pruebas de hipótesis.
Nivel 1: Data analyst profesional en business intelligence y gestión estratégica de datos
En este nivel, te convertirás en un experto en la gestión de bases de datos y visualización analítica. Profundizarás en el lenguaje SQL Server para la estructuración y consulta eficiente de datos, mientras dominas power bi para la creación de tableros dinámicos. Este módulo te prepara para transformar la información bruta en activos estratégicos mediante procesos de extracción, transformación y carga (ETL), modelado dimensional y el desarrollo de indicadores clave de desempeño (kpis) que generen valor directo al negocio.
Nivel 2: Data science y analítica avanzada
Esta etapa está diseñada para elevar tus competencias hacia el análisis predictivo. Aprenderás a utilizar python y Rstudio como herramientas centrales para el análisis exploratorio de datos (EDA) y la implementación de algoritmos de machine learning. Serás capaz de identificar patrones ocultos, construir modelos de clasificación y regresión, y ejecutar pronósticos (forecasting) que anticipen tendencias futuras, dotándote de una capacidad analítica superior.
Nivel 3: Gestión de base de datos y big data
Aquí darás el salto hacia la arquitectura de escala masiva. Este módulo se enfoca en el diseño de arquitecturas modernas de datos como el lakehouse y la gestión de grandes volúmenes de información (Big Data). Dominarás el procesamiento distribuido y tecnologías como PySpark y Azure, aprendiendo a diseñar infraestructuras robustas y escalables que permiten que las empresas operen de manera eficiente en entornos digitales de alta complejidad.
Nivel 4: Inteligencia artificial aplicada a negocios
Este es el nivel final y más avanzado, donde se integra el potencial de la IA generativa y el Deep Learning. Explorarás cómo implementar soluciones de inteligencia artificial que automatizan procesos y mejoran la productividad, desde la aplicación de modelos de lenguaje (LLMs) y prompt engineering, hasta el despliegue y monitoreo de modelos en producción (MLOps). Es el módulo ideal para quien busca liderar la vanguardia de la transformación digital y la innovación tecnológica.
