Curso

Fundamentos para ciencias de los datos y analítica

$2.662.000

Desde

14 Octubre, 2025

Hasta

20 Noviembre, 2025

Deja tus datos

Introducción

Desarrollar competencias para implementar y fortalecer el razonamiento matemático y estadístico. Así mismo, entender, por medio de herramientas computacionales, cómo se utiliza en la toma de decisiones empresariales e industriales.

Edwin Nelson Montoya Munera

Docente

Doctor Ingeniero en Telecomunicación eIngeniería de Sistemas. Actualmente es el Jefe de carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad EAFIT, igualmente es docente de tiempo completo en pregrado y posgrado.

Leandro Fabio Ariza Jimenez

Docente

Ingeniero Electrónico, Magíster en Matemáticas Aplicadas y Doctor en Ingeniería Matemática. Actualmente es Científico de Datos en Nequi, y ha sido docente de cursos de pregrado y posgrado sobre Ciencia de Datos y Aprendizaje de Máquina.

Henry Giovanny Velasco Vera

Docente

Ingeniero y Magíster en Matemáticas Aplicadas de la Universidad EAFIT. Posee un alto nivel de formación matemática y estadística además de un avanzado desarrollo del pensamiento analítico, sintético, lógico y algorítmico.

Dirigido a:

Profesionales graduados que deseen prepararse y nivelarse en los conceptos básicos del álgebra y la estadística enfocados hacia la analítica de datos y que luego quieran, como estudiantes de maestrías en ciencias de los datos, aprender nuevos métodos más sofisticados.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Edwin Nelson Montoya Munera

Docente

Leandro Fabio Ariza Jimenez

Docente

Henry Giovanny Velasco Vera

Docente

Ver todos los profesores

Duración

48 horas

Horario

Martes y jueves de 6:00 p.m a 10:00 p.m.

Modalidad

Bimodal

Lugar

Medellín

Contenidos del programa

Fundamentos de computación

Introducción a la programación y diseño de algoritmos.
Conceptos básicos de complejidad, coste computacional y procesamiento en nube.
Ejercicios prácticos.

Fundamentos matemáticos

Idea intuitiva de límite de funciones, y convergencia de sucesiones.
Aproximación computacional al valor de convergencia.
Conceptos básicos de diferenciación e integración y métodos computacionales de solución.
Álgebra de matrices y su utilidad en analítica de datos y grandes volúmenes de información.
Valores y vectores propios, interpretación y aplicabilidad en analítica de datos para el diseño de indicadores de impacto.
Métricas, normas, producto escalar, propiedades e interpretación en el contexto de las ciencias de los datos y su aplicabilidad en el filtrado y limpieza de bases de datos.
Optimización, métodos de solución computacionales y aplicaciones en escenarios reales.

Fundamentos estadísticos

Descripción gráfica, visual y tabular de los datos.
Indicadores de centralidad, dispersión y forma y su interpretación.
Análisis de normalidad y de otros modelos explicativos de la incertidumbre detrás de los datos (Modelos Probabilísticos).
Estimación puntual de indicadores y su margen de error.
Validación estadística de conjeturas empresariales.
Introducción breve al análisis de dependencia y correlaciones entre variables.
Descripción gráfica, visual y tabular de datos multivariantes.

Fundamentos de computación

Introducción a la programación y diseño de algoritmos.
Conceptos básicos de complejidad, coste computacional y procesamiento en nube.
Ejercicios prácticos.

Fundamentos matemáticos

Idea intuitiva de límite de funciones, y convergencia de sucesiones.
Aproximación computacional al valor de convergencia.
Conceptos básicos de diferenciación e integración y métodos computacionales de solución.
Álgebra de matrices y su utilidad en analítica de datos y grandes volúmenes de información.
Valores y vectores propios, interpretación y aplicabilidad en analítica de datos para el diseño de indicadores de impacto.
Métricas, normas, producto escalar, propiedades e interpretación en el contexto de las ciencias de los datos y su aplicabilidad en el filtrado y limpieza de bases de datos.
Optimización, métodos de solución computacionales y aplicaciones en escenarios reales.

Fundamentos estadísticos

Descripción gráfica, visual y tabular de los datos.
Indicadores de centralidad, dispersión y forma y su interpretación.
Análisis de normalidad y de otros modelos explicativos de la incertidumbre detrás de los datos (Modelos Probabilísticos).
Estimación puntual de indicadores y su margen de error.
Validación estadística de conjeturas empresariales.
Introducción breve al análisis de dependencia y correlaciones entre variables.
Descripción gráfica, visual y tabular de datos multivariantes.

Fundamentos para ciencias de los datos y analítica

Introducción

Edwin Nelson Montoya Munera

Leandro Fabio Ariza Jimenez

Henry Giovanny Velasco Vera

Dirigido a:

Edwin Nelson Montoya Munera

Leandro Fabio Ariza Jimenez

Henry Giovanny Velasco Vera

Contenidos del programa

¿Quieres saber más?

Estudia en EAFIT

Conéctate con EAFIT

Contáctanos

Información de ley

Nuestras sedes

EAFIT Medellín

EAFIT Pereira

EAFIT Bogotá

EAFIT Llanogrande

Fundamentos para ciencias de los datos y analítica

Introducción

Edwin Nelson Montoya Munera

Leandro Fabio Ariza Jimenez

Henry Giovanny Velasco Vera

Dirigido a:

Introducción

Profesores

Edwin Nelson Montoya Munera

Leandro Fabio Ariza Jimenez

Henry Giovanny Velasco Vera

Dirigido a:

Contenidos del programa

Módulo 1

Módulo 2

Módulo 3

¿Quieres saber más?

Estudia en EAFIT

Conéctate con EAFIT

Contáctanos

Información de ley

Nuestras sedes

EAFIT Medellín

EAFIT Pereira

EAFIT Bogotá

EAFIT Llanogrande