CURSOS
Curso de Análisis de Datos Aplicada a la Economía con IA
Descripción:
Desarrollar competencias técnicas y analíticas en el uso de herramientas de análisis de datos e inteligencia artificial aplicadas a la economía, que permitan interpretar información, generar modelos predictivos y tomar decisiones fundamentadas en evidencia.
| MODALIDAD: | Hibrida |
| INICIO: | 20/11/2026 |
| HORARIO: | 2 semanas (lunes – sábado) |
| CERTIFICACIÓN: | 40 horas |
| COSTO: |
Autofinanciado |
Actividades:
| Semana | Tema | Trabajo Autónomo | Horas Virtuales | Horas Autónomas | Horas Presenciales |
| Semana 1
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Introducción al análisis de datos y su aplicación en la economía. Conceptos básicos, importancia y usos de la analítica en la toma de decisiones económicas. | Lectura de artículos introductorios y elaboración de un resumen sobre la importancia del análisis de datos en la economía actual. | 3 | 1 | 0 |
| Tipos de datos económicos y fuentes de información. Recolección, limpieza y organización de datos mediante herramientas digitales. | Búsqueda y descarga de un conjunto de datos económicos reales para uso durante el curso. | 3 | 1 | 0 | |
| Fundamentos de estadística descriptiva aplicada a la economía. Análisis de tendencias, promedios, dispersión y correlación. | Ejercicios de interpretación de resultados y análisis de correlaciones simples. | 3 | 2 | 0 | |
| Introducción a la inteligencia artificial (IA) y su impacto en el análisis económico. Conceptos de aprendizaje automático y modelos predictivos. | Lectura reflexiva sobre el impacto de la IA en la economía y redacción de un comentario crítico. | 3 | 1 | 0 | |
| Herramientas de IA para el análisis de datos económicos: Google Colab, Excel con IA, ChatGPT, y Power BI. Ejemplos prácticos. | Configuración individual de una herramienta y exploración guiada de sus funciones básicas. | 3 | 1 | 0 | |
| Comprender los fundamentos del análisis de datos en el contexto económico, identificando las herramientas básicas de Python y el papel de la IA en la automatización de procesos analíticos. | 0 | 0 | 2 | ||
| Semana 2
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Modelos de predicción económica con IA: análisis de series temporales, regresión lineal y pronóstico de indicadores. | Análisis autónomo de un conjunto de datos distinto y redacción de observaciones preliminares. | 2 | 1 | 0 |
| Visualización de datos económicos mediante dashboards interactivos. Interpretación de gráficos y patrones con apoyo de IA. | Diseño de un panel visual con los datos del caso práctico personal. | 2 | 1 | 0 | |
| Aplicaciones prácticas: simulación de escenarios macroeconómicos y toma de decisiones basadas en datos. | Ajuste del modelo predictivo y comparación de escenarios en función de diferentes variables. | 2 | 1 | 0 | |
| Estudio de caso: análisis de datos reales de empleo, inflación o crecimiento económico aplicando IA. | Elaboración de informe individual con resultados e interpretación económica. | 2 | 1 | 0 | |
| Presentación de resultados, conclusiones, y discusión sobre las implicaciones del análisis de datos con IA en la economía moderna. | Revisión final y envío del informe digital con conclusiones personales y recomendaciones. | 2 | 1 | 0 | |
| Aplicar modelos básicos de inteligencia artificial para pronosticar comportamientos económicos, comprendiendo los pasos clave de la modelización y evaluación de resultados. | 0 | 0 | 2 | ||
| Resumen de horas | 25 horas virtuales | 11 horas autónomas | 4 horas presencial |