Título que otorga
Certificación en Fundamentos Esenciales para IA y Ciencia de Datos
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Certificación Fundamentos Esenciales para IA y Ciencia de Datos
Iniciando el camino de la ciencia de datos de forma segura.
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¿De qué se trata el programa?
El programa ofrece a los estudiantes los fundamentos básicos en el manejo de herramientas estadísticas y tecnológicas (Python, SQL y Fundamentos de IT), los cuales son necesarios para los estudiantes que inician su formación en inteligencia artificial y ciencia de datos.
Este programa remoto sincrónico, accesible desde cualquier lugar, está diseñado como una introducción ideal para quienes desean iniciar su camino en el campo de la inteligencia artificial o la ciencia de datos.
Detalles del programa
Título que otorga: Certificación en Fundamentos Esenciales para IA y Ciencia de Datos
Duración: 30 horas
Modalidad: Virtual asincrónica
Valor de la matrícula: $2.550.000
Fecha de inicio: 04 de febrero 2026
Horario: Módulo asincrónico los días martes o miércoles de 6:00 p.m. a 7:30 p.m. Módulo sincrónico los días martes o miércoles de 6:00 p. m. a 8:00 p. m.
Nota: Los posibles cambios en la programación inicial (fechas, horarios, docentes) se comunicarán oportunamente a los estudiantes.
Duración
30 horas
Modalidad
Virtual asincrónica
Valor de la matrícula
$2.550.000
Fecha de inicio
04 de febrero 2026
Horario
Módulo asincrónico los días martes o miércoles de 6:00 p.m. a 7:30 p.m. Módulo sincrónico los días martes o miércoles de 6:00 p. m. a 8:00 p. m.
Nota
Los posibles cambios en la programación inicial (fechas, horarios, docentes) se comunicarán oportunamente a los estudiantes.
Acreditación
Contenido
Módulo 1: Introducción a Python
(5 semanas Virtual, 1.5 horas sincrónicas semanal)
En este módulo se estudiarán los elementos básicos de Python, las estructuras de control (Condicionales), bloques de código y funciones. Además, se estudiará el paradigma de Orientada a Objetos y las librerías más importantes de manipulación y visualización de datos.
Módulo 2: Introducción a SQL
(3 Semanas virtual, 1.5 hora sincrónica semanal)
Al finalizar este módulo el estudiante estará en capacidad de construir sentencias básicas de consulta en SQL.
Módulo 3: Estadística y análisis multivariado
(6 Semanas, 2 horas remoto-sincrónico semanal)
Al finalizar este módulo el estudiante estará en capacidad de identificar los elementos más importantes del análisis estadístico descriptivo de los datos utilizando Python, además conocerá los conceptos básicos de la estadística descriptiva, análisis univariado y multivariado.
Módulo 4: Fundamentos de TI para Ciencia de Datos
(4 semanas Virtual, 1.5 horas sincrónicas semanal)
En este módulo se cubrirán los conceptos esenciales de Tecnologías de la Información (TI). Se explorarán temas como la arquitectura de computadoras, sistemas operativos, y redes, proporcionando una comprensión básica de cómo funcionan los entornos informáticos. También se abordarán aspectos clave de la gestión de datos, seguridad informática, y la nube, con un enfoque en cómo estos conceptos se aplican al análisis de datos.
Docentes
Es ingeniera de sistemas con Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes. Cuenta con amplia experiencia en análisis y diseño de soluciones basadas en tecnologías de información, así como en docencia y gestión universitaria. Su formación incluye cursos en Big Data, Moodle, docencia universitaria y competencias educativas. Actualmente es docente en la Universidad Icesi, donde lidera el bloque de Algoritmos y Programación y enseña Ingeniería de Software I y II. Se destaca por su capacidad de trabajo en equipo, adaptabilidad y compromiso con el aprendizaje continuo, además de reconocimientos académicos durante su trayectoria.
Profesora:
Mónica Rojas
Es ingeniero electrónico, matemático aplicado y magíster en Ciencia de Datos. Cuenta con amplia experiencia en automatización, análisis de datos y desarrollo de modelos de machine learning y visión por computador para sectores como el farmacéutico, agrícola y energético. Ha trabajado como Data Scientist en Wizeline, CIAT, Qubika y Bioversity–CIAT, liderando proyectos con UAV, imágenes satelitales, deep learning y despliegues en la nube. También ha sido docente de posgrado en Inteligencia Artificial en la Universidad Autónoma de Occidente. Destaca por su capacidad analítica, su dominio de múltiples lenguajes de programación y su aporte a equipos multidisciplinarios.
Profesor:
Jan Polanco Velasco
Gonzalo Llano Ramírez cuenta con una destacada trayectoria académica y profesional. Es Doctor en Telecomunicaciones (Universidad Politécnica de Valencia, 2010), con una tesis sobre el modelado en frecuencia del canal UWB y su aplicación en el análisis de técnicas de modulación adaptativa en sistemas MB-OFDM UWB para redes WPAN. También posee una Maestría en Tecnologías de la Información Aplicada a la Educación (Universidad Politécnica de Valencia, 2008) y una Especialización en Gerencia de Informática Organizacional (Universidad Icesi, 2000).
Desde 2011 es Director de la Maestría en Informática y Telecomunicaciones de la Universidad Icesi, donde también se desempeña como profesor e investigador en telecomunicaciones y computación en la nube. Su trabajo se centra en el desarrollo de servicios y aplicaciones con impacto social, especialmente en el sector salud. Destaca por su liderazgo, enfoque interdisciplinario y alto rigor técnico.
Además, tiene dos pregrados en Ingeniería Eléctrica (Universidad Autónoma de Occidente, 1997 y 2010), con una tesis sobre modelado y simulación en teoría y control.
Profesor:
Gonzalo Llano
Profesora
Mónica Rojas
Es ingeniera de sistemas con Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes. Cuenta con amplia experiencia en análisis y diseño de soluciones basadas en tecnologías de información, así como en docencia y gestión universitaria. Su formación incluye cursos en Big Data, Moodle, docencia universitaria y competencias educativas. Actualmente es docente en la Universidad Icesi, donde lidera el bloque de Algoritmos y Programación y enseña Ingeniería de Software I y II. Se destaca por su capacidad de trabajo en equipo, adaptabilidad y compromiso con el aprendizaje continuo, además de reconocimientos académicos durante su trayectoria.
Profesor
Jan Polanco Velasco
Es ingeniero electrónico, matemático aplicado y magíster en Ciencia de Datos. Cuenta con amplia experiencia en automatización, análisis de datos y desarrollo de modelos de machine learning y visión por computador para sectores como el farmacéutico, agrícola y energético. Ha trabajado como Data Scientist en Wizeline, CIAT, Qubika y Bioversity–CIAT, liderando proyectos con UAV, imágenes satelitales, deep learning y despliegues en la nube. También ha sido docente de posgrado en Inteligencia Artificial en la Universidad Autónoma de Occidente. Destaca por su capacidad analítica, su dominio de múltiples lenguajes de programación y su aporte a equipos multidisciplinarios.
Profesor
Gonzalo Llano
Gonzalo Llano Ramírez cuenta con una destacada trayectoria académica y profesional. Es Doctor en Telecomunicaciones (Universidad Politécnica de Valencia, 2010), con una tesis sobre el modelado en frecuencia del canal UWB y su aplicación en el análisis de técnicas de modulación adaptativa en sistemas MB-OFDM UWB para redes WPAN. También posee una Maestría en Tecnologías de la Información Aplicada a la Educación (Universidad Politécnica de Valencia, 2008) y una Especialización en Gerencia de Informática Organizacional (Universidad Icesi, 2000).
Desde 2011 es Director de la Maestría en Informática y Telecomunicaciones de la Universidad Icesi, donde también se desempeña como profesor e investigador en telecomunicaciones y computación en la nube. Su trabajo se centra en el desarrollo de servicios y aplicaciones con impacto social, especialmente en el sector salud. Destaca por su liderazgo, enfoque interdisciplinario y alto rigor técnico.
Además, tiene dos pregrados en Ingeniería Eléctrica (Universidad Autónoma de Occidente, 1997 y 2010), con una tesis sobre modelado y simulación en teoría y control.
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