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La ciencia de datos usando LLM (Large Language Models) consiste en aplicar modelos de lenguaje avanzados —como GPT— dentro del flujo de trabajo de análisis de datos.

En lugar de solo usar métodos tradicionales (estadística o machine learning clásico), los LLM permiten:

• Procesar y analizar datos no estructurados (texto, documentos, reportes).

• Automatizar tareas de limpieza y preparación de datos con instrucciones en lenguaje natural.

• Generar insights y reportes explicativos de forma más clara y accesible.

• Integrar RAG (Retrieval-Augmented Generation) para responder con base en datos específicos.

👉 En resumen: es combinar la ciencia de datos con el poder de los modelos de lenguaje para entender mejor grandes volúmenes de información y acelerar la toma de decisiones.

CIENCIA DE DATOS APLICADA PARA PROFESIONISTAS Duración: 40 horas (15 horas teoría + 25 horas práctica)

DESCRIPCIÓN GENERAL Curso intensivo diseñado para profesionistas que buscan incorporar el poder del análisis de datos en su práctica diaria. A través de un enfoque práctico y aplicado, los participantes aprenderán desde los fundamentos de la ciencia de datos hasta el uso de Python para análisis y visualización, con ejemplos reales del entorno industrial.

DIRIGIDO A

• Profesionistas en activo de cualquier área
• Ingenieros y técnicos de producción
• Gerentes y supervisores
• Analistas de datos principiantes
• Profesionales que buscan actualizar sus habilidades técnicas

BENEFICIOS

• Dominio de herramientas modernas de análisis
• Capacidad de automatizar análisis repetitivos
• Toma de decisiones basada en datos
• Generación de reportes automatizados
• Desarrollo de visualizaciones profesionales

REQUISITOS

• Conocimientos básicos de Excel
• Computadora personal con Windows 10 o superior
• No se requiere experiencia previa en programación
• Disposición para aprender y practicar

AL FINALIZAR EL CURSO Los participantes serán capaces de:

• Analizar datos usando Python y sus principales librerías
• Crear visualizaciones efectivas para presentaciones
• Automatizar tareas repetitivas de análisis
• Extraer información valiosa de conjuntos de datos
• Tomar decisiones fundamentadas en análisis de datos

La computación cuántica es un modelo de procesamiento de información que utiliza principios de la mecánica cuántica para realizar cálculos.

A diferencia de la computación clásica, que usa bits (0 o 1), la cuántica usa qubits, que pueden estar en superposición (0 y 1 al mismo tiempo) y entrelazados entre sí.

👉 Esto le permite resolver ciertos problemas (como optimización, simulaciones moleculares o criptografía) de manera mucho más rápida y eficiente que los computadores tradicionales.