Integrar inteligencia artificial y ciencia de datos mediante la articulación de enfoques y metodologías para impulsar iniciativas digitales de alto impacto en la toma de decisiones y la transformación organizacional.
Desarrollarás una comprensión sólida de inteligencia artificial, ciencia de datos y su relación con el contexto empresarial.
Aprenderás a utilizar IA generativa y prompt engineering para resolver problemas prácticos y optimizar tareas profesionales.
Comprenderás cómo la toma de decisiones puede apoyarse en datos, integrando enfoques descriptivos, predictivos y prescriptivos, a partir de ejemplos de aplicación.
Reconocerás a Python como uno de los lenguajes más relevantes en ciencia de datos, así como su ecosistema para el análisis, modelado y visualización de datos.
Aplicarás el flujo básico de un proyecto de ciencia de datos mediante la metodología CRISP-DM, para el desarrollo de un modelo predictivo.
La organización donde colabora el participante obtendrá los siguientes beneficios:
Identificación de áreas o divisiones operativas con potencial para la aplicación de casos de uso de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.
Sensibilización sobre cómo la analítica de datos puede apoyar la toma de decisiones en distintos procesos de negocio.
Desarrollo de una visión inicial para estructurar iniciativas de analítica y modelado predictivo dentro de la organización.
Introducción al uso de herramientas y lenguajes estándar de la industria, como Python, para iniciativas de análisis de datos.
Promueve el entendimiento de cómo pueden estructurarse proyectos de ciencia de datos a partir de necesidades organizacionales concretas.
Inteligencia Artificial Aplicada y Prompt Engineering
( 6 horas)Ciencia de Datos y Analítica Predictiva
( 6 horas)
