DIPLOMADO EN IA APLICADA AL ANÁLISIS DE DATOS
DURACIÓN
80 HORAS
TURNO
DOMINICAL
HYFLEX
PRESENCIAL
VIRTUAL EN VIVO
DESCRIPCIÓN
El Diplomado en IA Generativa Aplicada al Análisis de Datos brinda a los profesionales una formación completa que integra visión estratégica, dominio técnico y reflexión ética. A lo largo de cuatro módulos, los participantes recorren todas las fases del ciclo analítico con apoyo de herramientas de inteligencia artificial de última generación: desde la ingeniería de prompts y la preparación de datasets, hasta la creación de dashboards interactivos y la aplicación de modelos predictivos con machine learning. El programa culmina con proyectos prácticos que permiten transformar datos en conocimiento accionable, con aplicaciones directas en la gestión empresarial, la educación y diversos sectores estratégicos.
TEMARIO
MÓDULO I
MÓDULO 1: Introducción a la IA Generativa y la Ingeniería de Prompts
Tema 1. La IA generativa y su papel transformador en la gestión y el trabajo
Se exploran los orígenes, tipos y evolución de la IA, así como su impacto disruptivo en la gestión, el trabajo y los modelos organizacionales. Se reflexiona sobre el nuevo perfil profesional en la era de la IA y las competencias clave requeridas: liderazgo digital, pensamiento sistémico, ética tecnológica y adaptabilidad.
Tema 2. Arquitectura y funcionamiento de la IA generativa
Se abordan los componentes técnicos que hacen posible la IA generativa, como los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), el procesamiento masivo de datos y la arquitectura Transformer. Se analizan plataformas líderes (ChatGPT, Claude, Gemini) y el contexto geopolítico de la competencia global por la supremacía en IA.
Tema 3. Ingeniería de prompts y generación creativa de contenido
Este tema introduce la ingeniería de prompts como habilidad esencial para comunicarse con modelos generativos. Se desarrollan estrategias para formular prompts efectivos y se aplican en la creación de textos, poemas, canciones y videos educativos o institucionales usando herramientas como ChatGPT, Suno y Lumen5.
Tema 4. Patrones de prompts y metacognición asistida por IA
Se profundiza en el uso de patrones estructurados de prompting aplicados a tareas de análisis, planificación, evaluación y creatividad. Además, se introducen técnicas metacognitivas potenciadas por IA (como el método Feynman o la técnica Pomodoro), y herramientas como NotebookLM para organizar el pensamiento y acompañar el aprendizaje.
Tema 5. Iteración, búsqueda inteligente y prompting multimodal
Los participantes aprenden a refinar y adaptar sus prompts mediante iteración, y a integrar distintos formatos de entrada/salida (texto, imágenes, tablas, listas). Se explora el uso estratégico de herramientas como Perplexity AI para la búsqueda de información fiable y para la toma de decisiones con soporte de IA.
MÓDULO II
MÓDULO 2. Preparación y exploración de datos con IA (20h)
Tema 1. Limpieza y organización de datos en Excel/Sheets
Se introducen los principios básicos de la preparación de datos, desde la detección y corrección de errores hasta la estandarización de formatos. Se aplican funciones prácticas de Excel y Google Sheets para depurar registros, eliminar duplicados y estructurar la información de manera eficiente como base para un análisis posterior.
Tema 2. Uso de ChatGPT/Gemini para fórmulas y automatización en hojas de cálculo
Se explora cómo los asistentes de IA pueden generar, optimizar y explicar fórmulas en tiempo real. Los participantes aprenden a automatizar tareas rutinarias, validar datos y generar reportes dinámicos con el apoyo de ChatGPT y Gemini, potenciando el análisis sin requerir conocimientos avanzados en programación.
Tema 3. Preprocesamiento de datos con Python en Google Colab
Se abordan técnicas esenciales de preprocesamiento utilizando Python y librerías como Pandas y NumPy. Los estudiantes practican la importación de datasets, la limpieza avanzada y la transformación de variables en Google Colab, sentando las bases para el análisis estadístico y predictivo asistido por IA.
Tema 4. Generación de insights automáticos a partir de datasets
Se aplican herramientas de IA capaces de detectar patrones, correlaciones y anomalías en los datos. Los participantes experimentan con plataformas que generan reportes automáticos y recomendaciones, aprendiendo a interpretar los resultados para la toma de decisiones estratégicas en entornos organizacionales.
MÓDULO III
MÓDULO 3. Visualización de datos y desarrollo de dashboards (20h)
Tema 1. Principios de visualización de datos
Se introducen los fundamentos del diseño visual aplicado al análisis de datos. Los participantes aprenden a seleccionar el tipo de gráfico adecuado según el objetivo, a identificar buenas prácticas en el uso de colores, formas y escalas, y a reconocer errores comunes que distorsionan la interpretación de la información.
Tema 2. Creación de gráficos con Python (matplotlib, plotly)
Se exploran librerías clave de Python para la visualización de datos en Google Colab. Los estudiantes practican con matplotlib y plotly para construir gráficos de barras, líneas, dispersión y mapas de calor, aplicando técnicas de personalización y diseño que faciliten la comprensión de los hallazgos.
Tema 3. Dashboards interactivos en Looker Studio conectados a Google Sheets
Se enseña a integrar datos desde Google Sheets en Looker Studio para desarrollar dashboards dinámicos y fáciles de actualizar. Los participantes diseñan paneles con filtros, segmentaciones y visualizaciones comparativas que facilitan el seguimiento de indicadores clave de gestión.
Tema 4. Storytelling de datos: reportes narrativos con ChatGPT
Se aplican técnicas de narración apoyadas por IA para transformar los hallazgos en mensajes claros y persuasivos. Los estudiantes experimentan con ChatGPT para generar explicaciones, conclusiones y reportes narrativos que complementan los dashboards con insights accionables.
Tema 5. Caso práctico: dashboard de negocio con datos reales
Se desarrolla un proyecto integrador en el que los participantes construyen un dashboard basado en datos reales de una organización o sector. Se aplica el ciclo completo: preparación de la información, diseño visual, storytelling y entrega de un reporte ejecutivo para la toma de decisiones.
MÓDULO IV
MÓDULO 4. Fundamentos de predicción con aprendizaje automático (20h)
Tema 1. Introducción al aprendizaje automático con IA
Se presentan los principios del Machine Learning, su relación con la inteligencia artificial y los principales tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo. Además, se introduce Kaggle como plataforma de datasets y práctica aplicada, mostrando cómo acceder a información real y notebooks colaborativos que facilitan el aprendizaje práctico.
Tema 2. Modelos básicos de regresión, clasificación y clustering
Se exploran las técnicas fundamentales de modelado predictivo. Se analizan ejemplos prácticos de regresión lineal para proyecciones numéricas, clasificación para segmentación de datos y clustering para identificar patrones y agrupamientos en conjuntos complejos. Los estudiantes aplican estos modelos en un dataset clásico de Kaggle (ej. Titanic: Machine Learning from Disaster o Iris Dataset), reforzando el aprendizaje con casos reales.
Tema 3. Uso de AutoML y asistentes IA para crear modelos predictivos
Se introducen herramientas accesibles de automatización del aprendizaje automático (AutoML) y asistentes de IA que permiten construir modelos predictivos sin necesidad de programación avanzada. Los estudiantes practican con entornos que simplifican el entrenamiento, ajuste y despliegue de modelos.
Tema 4. Validación y ética en la predicción con datos
Se abordan las métricas de validación de modelos, incluyendo precisión, recall, F1-score y métricas de error. Además, se reflexiona sobre los retos éticos de la predicción, como la equidad, la privacidad y la transparencia en la toma de decisiones apoyadas por IA.
Tema 5. Proyecto final: dataset → limpieza → dashboard → modelo predictivo
Los participantes desarrollan un proyecto integrador que cubre todo el flujo de análisis de datos: desde la preparación y limpieza del dataset, la construcción de un dashboard, hasta la implementación de un modelo predictivo con apoyo de IA. Para este proyecto, podrán utilizar un dataset propio o seleccionar uno de Kaggle, aplicando las técnicas vistas en el módulo.
OBJETIVOS
Analizar el papel transformador de la IA generativa en la gestión, el trabajo y los modelos organizacionales, identificando competencias clave para el nuevo perfil profesional.
Comprender la arquitectura y funcionamiento de los modelos de IA generativa (LLMs, Transformer) y evaluar sus principales plataformas (ChatGPT, Claude, Gemini).
Aplicar técnicas de ingeniería de prompts, patrones de prompting e iteración multimodal para la generación creativa, analítica y estratégica de contenido.
Utilizar Excel, Google Sheets y asistentes de IA (ChatGPT, Gemini) para la limpieza, organización, automatización y generación de insights a partir de datos.
Implementar procesos de preprocesamiento de datos en Python (Google Colab) con librerías como Pandas y NumPy, preparando información para análisis avanzados.
Diseñar visualizaciones efectivas y dashboards interactivos en Looker Studio y Python (matplotlib, plotly), integrando storytelling con el apoyo de IA.
Desarrollar un proyecto de dashboard de negocio basado en datos reales, aplicando un ciclo completo de análisis, visualización y comunicación de resultados.
Explorar los fundamentos del aprendizaje automático y aplicar modelos básicos de regresión, clasificación y clustering en escenarios prácticos.
Emplear herramientas AutoML y asistentes de IA para crear y ajustar modelos predictivos sin necesidad de programación avanzada.
Evaluar críticamente la validez y los retos éticos del uso de modelos predictivos, considerando la equidad, la privacidad y la transparencia en la toma de decisiones.
Integrar los conocimientos adquiridos en un proyecto final que abarque la preparación, visualización y modelado predictivo de datos, demostrando la capacidad de aplicar la IA generativa para la innovación en contextos reales.
BENEFICIOS PROFESIONALES
Perfil altamente demandado en el mercado laboral
Desarrollarás competencias en IA generativa, análisis de datos y machine learning, tres de las áreas más buscadas por empresas de todos los sectores.Capacidad para transformar datos en decisiones estratégicas
Aprenderás a preparar, explorar, visualizar y modelar datos con apoyo de IA, convirtiéndolos en conocimiento útil para la gestión y la innovación.Dominio de herramientas líderes y accesibles
Manejarás plataformas como ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Suno, Lumen5, Excel/Sheets, Google Colab, Python (pandas, matplotlib, plotly) y Looker Studio, ampliando tu versatilidad profesional.Experiencia práctica con datasets reales
Trabajarás con bases de Kaggle y proyectos integradores que replican desafíos del mundo real, fortaleciendo tu portafolio profesional con resultados tangibles.Automatización y productividad avanzada
Serás capaz de simplificar procesos con AutoML, asistentes de IA y fórmulas inteligentes en hojas de cálculo, ahorrando tiempo y aumentando tu eficiencia.Competencias en visualización y storytelling de datos
Diseñarás dashboards interactivos y reportes narrativos que convierten información compleja en mensajes claros y persuasivos para distintos públicos.Dominio de fundamentos de predicción con IA
Conocerás modelos de regresión, clasificación y clustering, aplicando validaciones profesionales (precisión, recall, F1-score) para garantizar resultados confiables.Pensamiento crítico y conciencia ética
Desarrollarás un criterio sólido sobre los retos éticos de la IA (sesgos, privacidad, equidad), posicionándote como un profesional responsable y preparado para contextos sensibles.Proyecto integrador aplicable a tu entorno laboral
Culminarás con un proyecto que demuestra tu capacidad de recorrer todo el ciclo: limpieza de datos, dashboard ejecutivo y modelo predictivo, generando impacto directo en tu área o institución.Ventaja competitiva en innovación y empleabilidad
Este diplomado te permitirá diferenciarte como un profesional con visión estratégica y habilidades prácticas en IA, preparado para liderar proyectos de transformación digital en empresas, universidades y organizaciones.
TECNOLOGÍA Y FACILIDADES DE PAGO
Infraestructura Tecnológica: Aulas equipadas con pantallas interactivas, cámaras 4K, y sonido profesional.
Flexibilidad y Accesibilidad: Modalidad Hyflex que permite asistir de forma presencial o conectarse desde cualquier lugar mediante videoconferencias.
Facilidades de Pago: Opción de pago en cuotas sin intereses.
Plataforma Virtual Moderna: Acceso al material del diplomado y clases grabadas para revisar los contenidos en cualquier momento.
CATEDRÁTICOS
El diplomado cuenta con un equipo de docentes nacionales e internacionales, altamente reconocidos en sus áreas de especialización. Nuestros expertos combinan una sólida formación académica con una amplia experiencia práctica en el uso de inteligencia artificial, análisis de datos y herramientas digitales aplicadas a la gestión, los negocios y la educación. Esto garantiza que cada sesión esté orientada a brindar conocimientos actualizados y directamente aplicables en el entorno profesional.
Cada docente aporta una visión global y práctica, integrando fundamentos teóricos con ejemplos reales y estudios de caso que reflejan las últimas tendencias en IA generativa, visualización de datos y machine learning. Gracias a su destacada trayectoria y compromiso académico, ofrecen una formación integral que adapta los contenidos a las necesidades y expectativas de los participantes.
Con su apoyo, los estudiantes recibirán una educación de alto nivel que les permitirá aplicar lo aprendido de forma inmediata, desarrollando proyectos de análisis de datos, dashboards interactivos y modelos predictivos con IA, preparados para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades de un entorno digital y tecnológico en constante evolución.
