Introducción al Machine Learning y Análisis de Datos

En un entorno competitivo y volátil, las organizaciones necesitan convertir datos dispersos en decisiones oportunas que impacten resultados. La expansión de fuentes digitales y la adopción de herramientas de IA elevan el estándar: ya no basta sólo con medir, es imprescindible formular buenas preguntas, poner calidad y gobernanza a los datos y comunicar evidencia de manera clara para alinear a los equipos y reducir la incertidumbre en la operación y la estrategia.

El mercado demanda perfiles capaces de traducir problemas de negocio en planes de análisis, seleccionar KPIs pertinentes, explorar y visualizar información con criterio, y comprender cuándo aplicar (o no) Machine Learning en función del costo del error y la disponibilidad de datos. Esa combinación —pensamiento crítico, habilidades de análisis y comunicación ejecutiva— es hoy un diferenciador en áreas como operaciones, ventas, experiencia de clientes, logística y finanzas.

Este curso responde directamente a esas necesidades: entregar un método completo para pasar del problema a la decisión, desarrollar insights accionables, construir tableros de seguimiento con metas y umbrales, evaluar calidad y arquitectura de datos, e introducir el uso responsable de modelos predictivos con planes de implementación y monitoreo. Con ello, las y los participantes elevan la efectividad de sus decisiones y consolidan una cultura de gestión basada en datos en sus equipos.