En este módulo, el estudiante se introducirá en el mundo de la ciencia de datos desde una perspectiva accesible, apoyada por la inteligencia artificial. El objetivo no es programar ni construir modelos estadísticos desde cero, sino comprender cómo funcionan, cómo interpretarlos y cómo utilizarlos estratégicamente en contextos reales. Se enseñará a interactuar con sistemas inteligentes capaces de analizar, resumir y visualizar datos, ayudando en la toma de decisiones basada en evidencia.
La IA se presenta aquí como un asistente cognitivo que permite democratizar el análisis de datos. A través del lenguaje natural, el alumno aprenderá a formular preguntas, identificar patrones, obtener visualizaciones automáticas y construir hipótesis apoyadas por datos. También se abordará cómo verificar la calidad de la información, interpretar resultados y traducir hallazgos en decisiones aplicables a negocio, producto o estrategia.
Contenidos del módulo
- Introducción a la ciencia de datos: ¿qué es, para qué sirve y cómo la IA amplía su alcance?
- Tipos de datos y fuentes habituales en entornos digitales.
- Exploración de datos mediante lenguaje natural: preguntas, resúmenes y hallazgos.
- Identificación de patrones, correlaciones y comportamientos relevantes.
- Visualización automatizada de datos: gráficos, tendencias y comparativas.
- Construcción de narrativas basadas en datos: storytelling con información cuantitativa.
- Validación y detección de sesgos o errores en la información.
- Aplicaciones prácticas: análisis de clientes, mercados, productos, operaciones o contenidos.
- Ética del dato: privacidad, transparencia y uso responsable de la información.
- Proyecto final: análisis guiado de un conjunto de datos reales con apoyo de IA.
Resultados de aprendizaje
Al finalizar este módulo, el estudiante será capaz de:
- Comprender los fundamentos de la ciencia de datos y su relevancia en la toma de decisiones.
- Utilizar IA para explorar, analizar y visualizar datos sin necesidad de programación.
- Formular preguntas útiles a sistemas inteligentes y obtener insights relevantes.
- Interpretar resultados, detectar tendencias y comunicar hallazgos de forma clara.
- Aplicar el análisis de datos a casos reales de negocio, comunicación, producto o estrategia.