Clases Magistrales 2026: Inteligencia de Datos, Analisis e IA Aplicada

Docencia
Machine Learning
Inteligencia Artificial
Python
Ciclo de 11 clases magistrales online sobre analisis de datos, Machine Learning e IA aplicada. Mayo a diciembre 2026. Viernes 14h via Zoom. Uruguay y Argentina.
Author

Mara Destefanis

Published

May 22, 2026

Clases Magistrales 2026 — Inteligencia de Datos, Analisis e IA Aplicada

Un ciclo de 11 clases magistrales online disenadas para profesionales que quieren trabajar con datos reales, no solo entenderlos. Cada clase arranca con un problema concreto, un dataset encima de la mesa y el repositorio ya listo para ejecutar.

Mayo → Diciembre 2026 · Viernes 14h · Zoom · Uruguay y Argentina

Dos caminos para seguir el material

Python Basico-Intermedio — pandas, notebooks, codigo comentado, deploy incluido

Profesional / IA No-Code — Excel, Power Query, herramientas IA sin programacion

Las 11 clases — arco completo

Bloque 1 — Datos y analisis

  • Clase 01 · Datos que no mienten — calidad, auditoria y confianza — ver clase
  • Clase 02 · De los datos al insight — analisis completo descriptivo, diagnostico y predictivo · Dashboard Plotly + Streamlit
  • Clase 03 · Tablero No-Code — flujo completo sin codigo con herramientas IA

Bloque 2 — Produccion y ML

  • Clase 04 · De notebook a tablero — deploy en Streamlit Cloud y Hugging Face Spaces
  • Clase 05 · Machine Learning en produccion — clasificacion y regresion con scikit-learn, pipelines serializables

Bloque 3 — Geoespacial y medio ambiente

  • Clase 06 · Uruguay en datos — analitica geoespacial, GeoPandas, Folium, datos DINAMA
  • Clase 07 · IA + mapas — LLMs con geodatos, deteccion de patrones ambientales

Bloque 4 — Gobernanza, IA avanzada y agentes

  • Clase 08 · Gobierno y reproducibilidad — data contracts, DVC, MLflow basico
  • Clase 09 · NLP aplicado — procesamiento de texto, clasificacion, analisis de sentimiento
  • Clase 10 · IA generativa aplicada — LLMs, prompting avanzado, APIs en produccion
  • Clase 11 · Agentes de IA — arquitectura, herramientas, construccion de agente real

Datos de cada clase

  • Datasets reales de negocio y medio ambiente
  • Repositorio GitHub incluido
  • Deploy en vivo cuando aplica
  • Cada clase es autocontenida — no requiere haber asistido a la anterior
NoteInscripciones abiertas

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