Laboratorio Ejecutivo de Analítica de Datos con Modelos de Lenguaje
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Este curso desarrolla criterio para la analítica de datos mediante modelos de lenguaje, enfocándose en la generación de insights y la interpretación crítica de información para la toma de decisiones estratégicas organizacionales.
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Descripción del curso
Este curso desarrolla criterio para la analítica de datos mediante modelos de lenguaje, enfocándose en la generación de insights y la interpretación crítica de información para la toma de decisiones estratégicas organizacionales.
Contenidos
1. Modelos de lenguaje aplicados a datos.
2. Exploración de datos con IA.
3. Generación de insights.
4. Interpretación de resultados.
5. Integración de datos.
6. Visualización asistida.
7. Sesgos y limitaciones.
8. Toma de decisiones basada en datos.
Metodología XperiencEd™
Nuestra metodología de aprendizaje, un pilar clave de Credentials as you Grow
Experiencia educativa con un enfoque 20% teoría, 60% práctica y 20% reflexión.
Integra estrategias de aprendizaje activas y experiencias prácticas para potenciar el desarrollo de habilidades técnicas y power skills.
Promueve un aprendizaje vivencial, donde la resolución de problemas en escenarios reales y la aplicación inmediata del conocimiento en entornos empresariales fortalecen la formación profesional.
Información adicional
| Fecha de inicio | Martes 16 de junio de 2026 |
|---|---|
| Horario | Martes – 6:00 p.m. a 10:00 p.m. |
| Profesor | – |
| Área de formación | Sistemas Inteligentes |
| Modalidad | Virtual en Vivo. |
| Duración | 32 horas |
| Nivel de complejidad | Intermedio |
| Perfil de ingreso | 1. Contar con bases en analítica de datos a nivel introductorio, incluyendo comprensión de métricas, lectura e interpretación de visualizaciones, uso de hojas de cálculo para exploración y depuración básica de información. 2. Capacidad para comunicar hallazgos de manera estructurada. 3. Familiaridad inicial con el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa o, al menos, con la formulación de instrucciones precisas en entornos digitales. 4. Tener criterio para contrastar resultados, validar información, detectar inconsistencias y reconocer que los modelos de lenguaje pueden producir errores, sesgos o conclusiones incompletas. |
| Perfil de salida | – Analista de datos. |
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