Ciencia de datos e inteligencia artificial para la transformación digital

El curso “Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para la Transformación Digital” introduce a los participantes en la transformación digital de procesos y organizaciones mediante el uso práctico de datos y soluciones de IA. Los participantes aprenderán a analizar y visualizar información para la toma de decisiones, integrando modelos de Machine Learning y aprovechando herramientas No-Code, Low-Code y plataformas de automatización. Con un enfoque práctico y aplicado, desarrollarán competencias para optimizar procesos, automatizar tareas y generar soluciones digitales innovadoras, conectando ciencia de datos e inteligencia artificial con la transformación digital real.

• Profesionales provenientes de áreas como ingeniería, administración, informática, economía, ciencias sociales o afines, interesados en comprender y aplicar la ciencia de datos y la inteligencia artificial en contextos organizacionales. 
• El participante debe mostrar disposición para el aprendizaje tecnológico, pensamiento crítico y habilidades básicas de análisis. 
• Se espera que tenga interés en la transformación digital, la innovación y el uso estratégico de la información para mejorar procesos y apoyar la toma de decisiones. Además, debe actuar con ética en el manejo de datos y apertura para colaborar en equipos multidisciplinarios.

Indispensables

• Competencia en el manejo de hojas de cálculo: Manejo fluido de Microsoft Excel o Google Sheets (filtros, tablas dinámicas y funciones básicas) para la organización de datos.
• Pensamiento lógico y resolución de problemas: Habilidad para identificar cuellos de botella en procesos operativos y proponer mejoras basadas en lógica secuencial.
• Comprensión de lectura técnica: Capacidad para seguir guías de usuario y documentación técnica básica en plataformas digitales.

Recomendables

• Experiencia en herramientas de Inteligencia Empresarial: Conocimientos básicos o previos en Power BI, Tableau o similares para la visualización de indicadores.
• Familiaridad con la gestión de procesos: Experiencia previa trabajando con flujos de trabajo, CRMs o sistemas de gestión empresarial (ERP).
• Nociones básicas de lógica de programación: Comprensión de conceptos como "si sucede esto, entonces haz aquello" (estructuras condicionales), sin necesidad de dominar un lenguaje de código específico.
• Inglés técnico básico: Capacidad de lectura suficiente para interactuar con interfaces de herramientas de IA que suelen estar en idioma inglés.