_01 Problema, estrategia y proyecto
_02 Arquitecturas de datos
_03 Analítica aplicada y comunicación
_04 Ciencia de datos
_05 Automatizaciones e IA generativa
§ Mapa de la IA
§ Arquitectura
§ Visualización de datos y data storytelling.
§ Fundamentos
§ IA simbólica e IAs híbridas.
y vocabulario común.
empresarial y patrones de diseño.
de machine learning.
§ Anatomía de un proyecto de datos e IA.
§ BI y analítica
§ Taller con BigML.
§ IA generativa y agéntica.
§ Ingesta,
de negocio I y II.
§ De piloto a producción: MLOps.
§ Automatizaciones con n8n y Make.
almacenamiento y modern data stack.
§ Identificación
§ Next Best Action y personalización.
y priorización de casos de uso.
§ Vibe coding.
§ Calidad y gobierno del dato. § Bases de datos analíticas.
§ Taller avanzado de Claude.
§ Evaluación de proyectos, proveedores y economía cloud.
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