Curso introductorio
Fundamentos de datos e IA
Para profesionales que quieren entender el mundo de los datos antes de comprometerse con algo mas largo. Sin codigo. Sin tecnicismos.
5 secciones
22 lecciones
5
secciones
22
lecciones
S1
El mundo de los datos
La historia, el negocio y el dinero detras. Narrativo, sin tecnicismos. Vende el sector antes de ensenar nada.
El alumno sale convencido de que esto importa y de que es para el.
1.1
Por que estamos aca + como surgieron los datos
El gancho. Que cambio y de donde vienen los datos.
1.2
Por que el sector esta en auge
Los factores que convirtieron datos en industria global.
1.3
El dinero que mueve
Mercado completo: ~920.000M USD entre datos, analytics, IA y automatizacion.
1.4
El impacto estrategico
Como los datos cambian decisiones en las empresas.
1.5
Casos reales
Empresas hispanohablantes que se transformaron con datos.
S2
El ecosistema
Mapa mental del sector. IA, big data, analytics, roles y vocabulario esencial.
El alumno puede participar en conversaciones del sector y sabe donde encaja dentro del ecosistema.
2.1
IA, big data y analytics
Que es cada rama, diferencias y donde se superponen.
2.2
El mapa del sector
20 roles interactivos en 4 categorias: upskilling, tecnico, IA y estrategia.
2.3
Niveles del analista
N1 Ordenar, N2 Analizar, N3 Decidir, N4 Estrategia.
2.4
El glosario esencial
Dataset, modelo, API, LLM, pipeline, ETL, cloud. Sin jerga.
2.5
Como se rentabiliza
4 formas concretas de monetizar habilidades en datos con ejemplos.
S3
El rol del Analista 360
El perfil especifico. Capacidades, herramientas, madurez empresarial, calidad de datos y proyectos que entrega.
El alumno entiende exactamente que hace este perfil y como podria serlo.
3.1
Que es el Analista 360
Criterio de negocio, ejecucion con IA y comunicacion ejecutiva.
3.2
El ecosistema de herramientas
6 categorias con logos: analisis, visualizacion, programacion, BD, IA, automatizacion.
3.3
Madurez y tipos de analitica
Los 4 tipos (descriptiva, diagnostica, predictiva, prescriptiva) y los 5 niveles de madurez empresarial.
3.4
Calidad de los datos
6 problemas comunes y el proceso del analista con IA.
3.5
Proyectos que entrega
9 proyectos del analista con sectores y ejemplos reales.
S4
El ecosistema de herramientas
Tabla comparativa de todas las herramientas del Analista 360 con licencia, acceso, instalacion y cuando usar cada una. Demos en vivo en el video.
El alumno puede elegir que herramienta usar segun el contexto y sabe cual aprender primero.
4.1
Todas las herramientas en una vista
Tabla comparativa con 18 herramientas en 6 categorias: hojas y consultas (Excel, Sheets, SQL), visualizacion (Power BI, Tableau, Looker), programacion (Python, R), bases de datos (PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Snowflake), IA copiloto (ChatGPT, Claude, Copilot) y automatizacion (n8n, Make, Zapier). Demos en vivo en el video.
S5
Tu carrera en datos
Oportunidades reales, sectores que contratan, habilidades blandas, barreras, roadmap concreto y como conseguir trabajo.
El alumno sabe exactamente que hacer manana y como venderse en el mercado.
5.1
Por que estudiar datos hoy
Datos WEF 2025, McKinsey, Forrester e IDC con fuentes verificadas.
5.2
Sectores que contratan
3 tiers segun intensidad de demanda de datos.
5.3
Habilidades blandas
6 habilidades con ejemplos: pensamiento analitico, storytelling, comunicacion, venta, critico, contexto.
5.4
Las barreras reales
"No soy bueno en mate", "no tengo tiempo", "demasiadas herramientas", "no tengo la edad".
5.5
Tu roadmap de 8 meses
Fundamentos, visualizacion, SQL, Python, IA copiloto, visibilidad.
5.6
Como conseguir trabajo
5 palancas: propuesta de valor, CV, LinkedIn, portafolio, activar el mercado.