Diplomatura en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
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La Diplomatura en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial está diseñada para acercar el mundo de los datos y la IA a todas las personas, sin importar su formación previa. Propone un recorrido accesible, visual y fuertemente práctico, donde cada...
La Diplomatura en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial está diseñada para acercar el mundo de los datos y la IA a todas las personas, sin importar su formación previa. Propone un recorrido accesible, visual y fuertemente práctico, donde cada concepto se conecta con un caso real y con una aplicación concreta en la vida personal, laboral o profesional. El enfoque instruccional prioriza la comprensión profunda por sobre la complejidad técnica, permitiendo que cualquier participante pueda incorporar pensamiento analítico, interpretar información y comprender el funcionamiento de los modelos de IA desde una perspectiva simple y significativa. A lo largo de la cursada, los estudiantes transitan una experiencia formativa inmersiva que combina aprendizaje activo, resolución de problemas reales y uso de herramientas no-code/low-code que democratizan el acceso a estas tecnologías. Cada unidad integra actividades que promueven la exploración guiada, la toma de decisiones basada en datos y el desarrollo de competencias aplicables en múltiples contextos, desde proyectos personales hasta entornos organizacionales. El diseño instruccional coloca al estudiante en el centro del proceso, promoviendo autonomía, curiosidad y construcción progresiva del conocimiento. La diplomatura culmina con un proyecto final integrador que transforma el aprendizaje en acción: cada participante identifica un problema real de su entorno, diseña una solución apoyada en datos e IA y la presenta de manera clara, medible y orientada al impacto. De este modo, la propuesta no solo enseña a entender los datos, sino a convertirlos en resultados. El objetivo formativo es claro: que cualquier persona, sin necesidad de programar, pueda adquirir una competencia tecnológica clave, generar oportunidades y potenciar su presente profesional en un mundo impulsado por la inteligencia artificial.
Descripción
La Diplomatura en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial está diseñada para acercar el mundo de los datos y la IA a todas las personas, sin importar su formación previa. Propone un recorrido accesible, visual y fuertemente práctico, donde cada concepto se conecta con un caso real y con una aplicación concreta en la vida personal, laboral o profesional. El enfoque instruccional prioriza la comprensión profunda por sobre la complejidad técnica, permitiendo que cualquier participante pueda incorporar pensamiento analítico, interpretar información y comprender el funcionamiento de los modelos de IA desde una perspectiva simple y significativa. A lo largo de la cursada, los estudiantes transitan una experiencia formativa inmersiva que combina aprendizaje activo, resolución de problemas reales y uso de herramientas no-code/low-code que democratizan el acceso a estas tecnologías. Cada unidad integra actividades que promueven la exploración guiada, la toma de decisiones basada en datos y el desarrollo de competencias aplicables en múltiples contextos, desde proyectos personales hasta entornos organizacionales. El diseño instruccional coloca al estudiante en el centro del proceso, promoviendo autonomía, curiosidad y construcción progresiva del conocimiento. La diplomatura culmina con un proyecto final integrador que transforma el aprendizaje en acción: cada participante identifica un problema real de su entorno, diseña una solución apoyada en datos e IA y la presenta de manera clara, medible y orientada al impacto. De este modo, la propuesta no solo enseña a entender los datos, sino a convertirlos en resultados. El objetivo formativo es claro: que cualquier persona, sin necesidad de programar, pueda adquirir una competencia tecnológica clave, generar oportunidades y potenciar su presente profesional en un mundo impulsado por la inteligencia artificial.
Objetivos
Requisitos Previos
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