Course image 2026 - LISIV - Análisis de Datos
2026 - Enero - Julio

La materia de Análisis de Datos tiene como objetivo formar al estudiante en el manejo integral de la información, desde su recopilación hasta su interpretación, con el fin de generar conocimientos útiles (insights) que apoyen la toma de decisiones estratégicas en organizaciones. A lo largo del curso se desarrollan competencias para identificar problemas que pueden resolverse con datos, aplicar métodos cuantitativos y cualitativos, y comunicar resultados de manera clara a distintos públicos. Además, se promueve el uso de herramientas tecnológicas actuales y el pensamiento crítico para resolver problemáticas reales del entorno profesional.

En cuanto a los contenidos, la asignatura se estructura en seis unidades que abarcan desde los fundamentos del análisis de datos y los tipos de información, hasta la recopilación, limpieza y preparación de datos para su procesamiento. Posteriormente, se estudian técnicas de análisis estadístico, visualización de datos mediante dashboards y herramientas especializadas, así como modelos avanzados como minería de datos y aprendizaje automático. Finalmente, se integran estos conocimientos en aplicaciones prácticas mediante casos reales, considerando también aspectos éticos y de privacidad, lo que permite al estudiante aplicar de forma completa el proceso de análisis de datos en contextos profesionales

Course image 2026 - LISIV - Fundamentos de Inteligencia Artificial
2026 - Enero - Julio

Este curso se introducen los fundamentos de la Inteligencia Artificial con un enfoque práctico en redes neuronales. A lo largo del curso, los estudiantes comprenderán cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático, desde los conceptos básicos hasta el diseño y entrenamiento de redes neuronales aplicadas a problemas reales.

Mediante recursos digitales, actividades guiadas y ejercicios prácticos, se desarrollarán habilidades para analizar datos, construir modelos y comprender aplicaciones actuales como el procesamiento de imágenes y lenguaje natural. El curso está diseñado para promover el aprendizaje autónomo, flexible y progresivo, permitiendo a los participantes avanzar a su propio ritmo mientras adquieren competencias clave en el área de la inteligencia artificial.