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Curso completo

Analista de Datos + IA

Analítica verificada con IA, SQL y hojas de cálculo

EDA asistido por IA, SQL, salidas estructuradas, verificación, privacidad y dashboards.

0%0/8 lecciones

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8–14 semanas3 módulos8 lecciones4 evaluaciones

Módulo 1

Núcleo común de IA

Límites de los modelos, disciplina de evidencia y verificación para el trabajo analítico.

ResultadoEl analista distingue la salida del modelo de la evidencia verificada.

  1. Alfabetización en IA y límites de los modelos

    Principal

    Capacidades, alucinaciones, límites de contexto, privacidad y uso responsable.

    Material →

  2. Ingeniería de prompts y contexto

    Principal

    Instrucciones, restricciones, ejemplos y verificación de resultados.

    Prerrequisitos: Alfabetización en IA y límites de los modelos

    Material →

  3. Salidas estructuradas y evaluación

    Principal

    Esquemas de respuesta, checks deterministas y casos de prueba.

    Prerrequisitos: Ingeniería de prompts y contexto

    Material →Recurso →

Módulo 2

Análisis asistido por IA

EDA, SQL, hojas de cálculo y hallazgos estructurados con verificación explícita.

ResultadoUn workflow analítico reproducible con supuestos y evidencia trazables.

  1. Salidas analíticas estructuradas

    Principal

    Supuestos, métricas, hallazgos, confianza y una estructura de resultados verificable por máquina.

    Material →

  2. Verificación y reconciliación

    Principalpráctica + evaluación

    Recálculo, comprobación de fuentes, revisión de anomalías y reconciliación entre resultados.

    Material →Práctica →Evaluación →

  3. Proyecto: workflow de analítica con IA verificada

    Proyectopráctica + evaluación

    Dataset, SQL, hallazgos, gráficos y un informe analítico respaldado por evidencia.

    Material →Práctica →Evaluación →

Módulo 3

Privacidad y comunicación

Gestión de PII, reproducibilidad, lineage y comunicación lista para la toma de decisiones.

ResultadoUn paquete de análisis con lineage de datos, capacidad de revisión y resultados listos para decidir.

  1. Privacidad y PII

    Principalpráctica + evaluación

    Minimización de datos, enmascarado, políticas de acceso y uso seguro de datos analíticos sensibles.

    Material →Práctica →Evaluación →

  2. Milestone: análisis con IA listo para decisiones

    Hitopráctica + evaluación

    Cifras verificadas, gráficos, supuestos, fuentes y un brief de decisión revisable.

    Material →Práctica →Evaluación →

Práctica final y evaluación

El curso termina con un artefacto práctico y una rúbrica de aceptación. El resultado se considera completo después de cumplir los criterios de aceptación, no solo de leer los materiales.

Verificación y reconciliación →Proyecto: workflow de analítica con IA verificada →Privacidad y PII →Milestone: análisis con IA listo para decisiones →Abrir roadmap →