Curso en Fundamentos de Data Science e Inteligencia Artificial

DESCRIPCIÓNCONTENIDOFACILITADORES ESPECIALISTAS

Duración:
36 horas
Jornada:
lunes y miércoles de 6:30 pm a 9:30pm
Modalidad:
Virtual
Plataforma:
Zoom

Este es un curso único diseñado para profesionales y líderes que buscan transformar sus organizaciones a través de la implementación de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático sin escribir una sola línea de código.

En nuestra era de información e insights, el éxito de un negocio depende en gran medida de cómo utilizamos los datos para crear algoritmos y hacer predicciones. Este programa está diseñado para capacitar a los profesionales de cualquier disciplina en la aplicación de enfoques de no-código para implementar tecnologías emergentes en ciencia de datos y AI.

El programa combina sesiones teóricas con talleres prácticos que permiten una aplicación inmediata de los conceptos aprendidos. Se utilizarán casos de estudio y proyectos en equipo para asegurar una experiencia educativa integral.

OBJETIVOS

Capacitar a los profesionales en la aplicación de enfoques de no-código para la implementación de soluciones de ciencia de datos y AI.

Facilitar el desarrollo de habilidades que permitan a los profesionales diseñar, implementar y evaluar algoritmos de AI y ML sin codificación.

Objetivos Específicos

Entender los fundamentos y las aplicaciones de los enfoques de no-código en la ciencia de datos y AI.
Aprender a diseñar y desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando herramientas de no-código.
Desarrollar habilidades para interpretar y evaluar los resultados generados por modelos de AI y ML.

DIRIGIDO A:

Este programa está diseñado para cualquier profesional que desee desarrollar competencias en ciencia de datos, gestión de proyectos y liderazgo empresarial y deseen crear soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático en sus organizaciones sin la necesidad de habilidades de codificación.

CONTENIDO ACÁDEMICO

MÓDULO	CONTENIDO A DESARROLLAR	CANT. DE HORAS
MÓDULO 1 Introducción a Ciencia de Datos e IA	Definición y alcance de la ciencia de datos y la inteligencia artificial Importancia de la ciencia de datos y la IA en la era actual Enfoques tradicionales vs enfoques de no-código en ciencia de datos Herramientas populares de no-código para ciencia de datos e IA	9 hrs
MÓDULO 2 Exploración de Datos	Importancia del análisis exploratorio de datos (EDA) Herramientas de no-código para EDA Visualización de datos usando plataformas de no-código Limpieza y preprocesamiento de datos sin escribir código	9 hrs
MÓDULO 3 Métodos de predicción	Fundamentos de modelos predictivos Creación de modelos de regresión y clasificación usando herramientas de no-código Evaluación del rendimiento de los modelos predictivos Técnicas de optimización de modelos utilizando enfoques de no-código	9 hrs
MÓDULO 4 Sistemas de Decisión	Introducción a sistemas de apoyo a la decisión Creación de sistemas de recomendación usando herramientas de no-código Implementación de lógica difusa y árboles de decisión sin programación Casos de estudio: Aplicación de sistemas de decisión en negocios	9 hrs

ULISES GONZÁLEZ

Consultor profesional | Entusiasta de la tecnología

Ingeniero Mecánico (UNITEC, Venezuela) con Master en Administración (IESA, Venezuela). Posee especializaciones en las áreas de estadística aplicada y R (The Johns Hopkins University, USA), desarrollo de productos digitales (Virginia University, USA), desarrollo de software ágil (Virginia University, USA), actualmente estudia AI and Machine Learning (Massachusetts Institute of Technology, USA).

Impulsa desde el año 2001 diferentes paradigmas en empresas que se caracterizan por ser exitosas, centradas en la gente y con ADN de innovación. Especialista en temas de Cultura digital, Agilidad, gestión de cambio, coaching ejecutivo y de equipos en sectores como manufactura, logística, servicios, tecnología y banca.

Entrenador de ICAgile (USA) en las áreas de Agile Coaching, Agile Team facilitation , Coaching Agile Transitions y Enterprise Agile Coaching. Professional Scrum Trainer PST™ de Scrum.org (USA), Professional Kanban Trainer PKT™ de ProKanban.org (USA), Entrenador oficial de DevOps Institute (USA), y Facilitador de Lean Change Management (Canadá).

Combina su emprendimiento (rizo.ma) con la enseñanza de diferentes asignaturas en postgrados de varias escuelas de negocio como la Universidad de Buenos Aires (Argentina), Pontificia Universidad Católica del Perú (Perú), Buró Business School (Guatemala) y el Instituto de Estudios Superiores de Administración (Venezuela).

ILDA ROJAS

Líder de Gestión de la Información | Arquitecto de Datos | Business Intelligence

Líder de Gestión de la Información (Gobierno de datos, Ciclo de vida del dato, Arquitectura de Datos) Referente al Framework de DMBok

Exponente sobre temas de Datos, Visualizaciones, Agilidad y ML en diferentes Comunidades.

Aprendiendo Arquitectura Cloud + Seguridad de Datos + Agilidad + Python

He participado de proyectos:

– Inteligencia de Negocios (Especialista en Business Intelligence): reportería y visualizaciones

– Implementación de Data Warehouse, Data Mart

— Ciclo Completo (Análisis, cargas de datos – ETL, SQL; diseño, reportes, tableros de control, migración de plataforma).

– Gobierno de datos, DAMA

Maestría, Ingeniería de Software

Educación Universidad Tecnológica de Panamá

Introducción a la Gestión de Datos e Información, DAMA

(Data Management)

Universidad Nacional de Colombia

Diplomado en Machine Learning and Data Science · (junio de 2021)

Universidad Católica Santa María La Antigua

Diplomado en Inteligencia de Negocios, Gestión y Tecnologías, Negocios

Universidad Tecnológica de Panamá

Especialización en Ingeniería de Software, Tecnología de la

información · (2019 – 2019)

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