Data + IA desde Cero

• Organiza: Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Software e Inteligencia Artificial (LIDeSIA)
• Fecha de inicio: 6 de octubre de 2026.
• Fecha de finalización: 15 de diciembre de 2026.
• Días y horarios de cursado: martes y jueves de 16:30 a 18hs
• Modalidad de Cursado: Presencial sincrónica mediada por la tecnología (clases presenciales por Zoom o Meet)
• Lugar: F.C.E.F y N. (se comunicarán oportunamente los accesos a las salas)
• Duración: 30 horas.

Profesionales, emprendedores, estudiantes, administrativos, docentes y personas que quieran incorporar herramientas de datos e IA a su trabajo.

Brindar una introducción práctica al mundo de Data Analytics, Data Science e Inteligencia Artificial, desarrollando habilidades para:

• Comprender y trabajar con datos;
• Limpiar, organizar y analizar información;
• Crear indicadores y visualizaciones;
• Interpretar resultados y obtener insights;
• Conocer los fundamentos de Data Science;
• Utilizar IA generativa para analizar y trabajar con información;
• Diseñar automatizaciones sencillas con herramientas No-Code/Low-Code;
• Integrar datos + IA + automatización para resolver problemas reales.

1. El mundo de los datos y la IA. Data Analytics vs. Data Science vs. IA. Datos estructurados y no estructurados. El ciclo de vida de los datos. Casos de uso reales.
   3 h ( 1 clases)
2. Fundamentos de Data Analytics: Variables, tipos de datos, métricas, KPIs. Estadística descriptiva básica. Cómo formular preguntas a partir de los datos.
   4.5 h (3 clases)
3. Excel / Google Sheets para análisis: Limpieza de datos, filtros, funciones, tablas dinámicas, búsquedas, indicadores y análisis exploratorio.
   4.5 h (3 clases)
4. Visualización y Storytelling con datos Gráficos adecuados para cada tipo de información. Dashboards. Cómo comunicar resultados. Errores frecuentes de visualización.
   3 h (2 clases)
5. Introducción a Data Science: Qué hace un Data Scientist. EDA. Correlación. Conceptos básicos de modelos predictivos y Machine Learning. Casos prácticos.
   4.5 h (3 clases)
6. IA Generativa aplicada a datos: Qué es la IA generativa. Prompting. Análisis de archivos y tablas. Generación de fórmulas, insights, informes y código. Validación de resultados.
   3 h (2 clases)
7. Ética y Gobernanza de la IA.
   1.5h (1 clase)
8. Automatización inteligente: Procesos y tareas repetitivas. Automatización No-Code/Low-Code. Flujos con IA. Integración entre formularios, hojas de cálculo, email y otras herramientas.
   4.5 h (3 clases)
9. Proyecto integrador. Resolución de un caso real. Presentación de resultados.
   3 h (2 clases)

A través del siguiente link: Formulario.

Consultas académicas: aszpeiner@mi.unc.edu.ar
Consultad administrativas: cursosextension@fcefyn.unc.edu.ar