Inteligencia Artificial para Análisis de Datos

Por favor, leé la descripción completa antes de anotarte.

Aprendé a usar inteligencia artificial para automatizar tareas de análisis de datos, generar entregables más rápido y trabajar mejor con SQL, Excel y documentación técnica.

En una clase intensiva, en vivo y completamente práctica, vas a descubrir cómo incorporar Claude y Visual Studio Code a tu trabajo diario como analista de datos. Vas a poder hacer preguntas en tiempo real y aplicar cada concepto durante la clase.

Este curso es para vos si

• Trabajás con Excel, SQL o herramientas de análisis de datos.
• Querés automatizar tareas repetitivas.
• Sentís que la IA puede ayudarte pero no sabés por dónde empezar.
• Querés aprender a usar Claude de forma profesional.
• Buscás generar reportes, consultas SQL y documentación más rápido.
• Querés entender qué puede hacer realmente la IA y qué no.

Este curso NO es

• Un curso para aprender Python desde cero.
• Un curso de Machine Learning o Data Science.
• Un curso para desarrollar modelos de IA.
• Un curso de programación avanzada.
• Un curso sobre APIs de Claude o desarrollo de aplicaciones con IA.
• Un curso para reemplazar conocimientos de SQL o análisis de datos.

Cómo va a ser

• Una clase intensiva de 4 horas, en vivo.
• Enfoque 100% práctico orientado a tareas reales de análisis de datos.
• Uso de Claude y Visual Studio Code sobre casos concretos.
• Espacio abierto para consultas y resolución de dudas.
• Demostraciones paso a paso que podrás replicar en tu propia computadora.

Qué incluye

• Acceso en vivo a la clase.
• Canal de consultas durante la capacitación.
• Grabación completa para verla nuevamente cuando quieras.
• Material utilizado durante la clase.
• Ejemplos de prompts reutilizables para tareas de análisis de datos.
• Certificado de participación.
• Si no te gusta, te devolvemos tu dinero, sin preguntas. Aplican políticas.

Qué vas a aprender

Módulo 1: Entendiendo la IA sin humo

• Qué es un modelo de lenguaje y cómo funciona realmente.
• Claude, tokens y ventana de contexto.
• Diferencias entre IA generativa, automatización y programación tradicional.
• Alucinaciones: por qué ocurren y cómo detectarlas.
• El límite matemático de los LLMs y cuándo necesitan ejecutar código.
• Buenas prácticas para obtener respuestas más precisas.

Módulo 2: Claude como analista de datos

• Análisis de archivos CSV, Excel y datos tabulares.
• Generación automática de gráficos e informes.
• Code Execution: cómo Claude escribe y ejecuta Python para resolver problemas complejos.
• Automatización de tareas repetitivas de análisis.
• Creación de entregables visuales en minutos.
• Uso de Claude para generar fórmulas avanzadas en Excel.

Módulo 3: SQL e IA en tu entorno profesional

• Instalación y configuración de Claude y Visual Studio Code.
• Cómo darle contexto de negocio a la IA sin compartir información sensible.
• Uso de esquemas de bases de datos (DDL) para mejorar resultados.
• Generación, corrección y optimización de consultas SQL.
• Refactorización y documentación automática de queries existentes.
• Técnicas para acelerar tareas habituales de análisis y reporting.

Módulo 4: Personalización, privacidad e integración

• Skills: cómo crear comportamientos reutilizables para tareas repetidas.
• MCP: qué es y por qué está cambiando la forma de conectar herramientas con la IA.
• Consideraciones de seguridad y privacidad.
• Casos de uso reales en equipos de datos.

Requisitos

• Computadora con Windows, macOS o Linux.
• Permisos para instalar software.
• Cuenta gratuita de Claude creada previamente.
• Conocimientos básicos de Excel o Google Sheets.
• Conocimientos básicos de SQL (SELECT, filtros y JOINs).
• Navegador web actualizado.

Recomendado

• Segundo monitor para seguir la clase mientras realizás las prácticas.
• Tener a mano esquemas de bases de datos propios (sin información sensible).
• Claude Pro o acceso a la API para aprovechar las integraciones con Visual Studio Code durante las prácticas.

La inteligencia artificial no reemplaza al analista de datos. Pero sí está multiplicando la productividad de quienes aprenden a utilizarla correctamente.