Fundamentos Aplicados de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (FA-CdD-IA)
Acerca de
Este material ofrece una introducción a los fundamentos aplicados de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Su objetivo es brindar una fundamentación conceptual y práctica que permita un uso crítico, consciente y autónomo de estas tecnologías.
Fue elaborado pensando en la formación, actualización y nivelación en estos temas de los docentes de educación básica y media en ciencias naturales y exactas.
Sin embargo, su utilidad no se limita a este grupo. Puede resultar igualmente provechoso, valioso o de interés para docentes de otras áreas, profesionales de diversas disciplinas, o cualquier persona interesada en un uso informado de herramientas de ciencia de datos e IA.
No pretende formar expertos o especialistas en estas áreas; pero, puede servir como un punto de partida preliminar, un paso cero, para quienes deseen avanzar en el estudio y la aplicación de estas temáticas.
Aunque los temas se abordan con alta rigurosidad, no demandan conocimientos previos amplios o a profundidad en matemáticas, estadística o computación, más allá de los adquiridos en la formación básica general secundaria y/o universitaria.
EN CONSTRUCCION (en mejoramiento continuo).
| Inicio | Fin | Entrada | Formato de salida |
|---|---|---|---|
| 2024-II | 2025-I | Quarto revealjs | html |
| 2025-II | Quarto book | html |
Experiencia docente:
Desde junio de 2020, docente de planta en la Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá. Cursos que he tenido a cargo:
- Para posgrado: Herramientas TIC para la Enseñanza de las Ciencias (IA como herramienta para la enseñanza de las ciencias) y Tópicos avanzados de estadística I (Aprendizaje de máquinas y ciencia de datos)
- Para el pregrado en Estadística: Estadística Descriptiva Multivariada, Inferencia Estadística y Programación en Lenguajes Estadísticos.
- Para los pregrados de Ingeniería, Ciencias Económicas, Ciencias y Ciencias Humanas, Políticas y Sociales: Probabilidad y Estadística Fundamental y Estadística Social Fundamental.
- Ademas, parte del equipo docente de: Diplomado en Ciencia de Datos y Diplomado en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo Básico.
Un (1) año como docente de planta en la Universidad Santo Tomas. Cursos que tuve a cargo:
- Para el pregrado en Estadística: Inferencia Estadística
- Para los pregrados de Ciencias Económicas: Estadística I y Estadística II.
Seis (6) años como auxiliar docente en la Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá. Cursos que tuve a cargo:
- Para el pregrado en Estadística: Estadística Descriptiva Multivariada y Programación en Lenguajes Estadísticos
- Para los pregrados de Ciencias, Ingeniería y Ciencias Económicas: Probabilidad y Estadística Fundamental, Probabilidad Fundamental, Bioestadística Fundamental y Estadística I.
Un semestre como docente de cátedra en las universidades Central y Javeriana. Cursos que tuve a cargo:
- Para los pregrados de Ciencias Económicas: Estadística II.
- Para los pregrados de Ingeniería: Probabilidad y Estadística y Álgebra Lineal.
Experiencia laboral (no docente):
Consultor y analista estadístico en temas de educación superior, docencia, investigación e innovación, para diferentes instituciones públicas, privadas, de ciencia y tecnología y de educación superior.
Dos (2) años como Profesional I en la Rectoría de la Pontificia Universidad Javeriana, encargado de apoyar el desarrollo y seguimiento de la planeación y el desarrollo de proyectos relacionados con las estadísticas institucionales.
Dos (2) años como gerente y representante legal de una corporación de ciencia y tecnología sin animo de lucro dedicada a proyectos de desarrollo de software, de soporte operativo a conceptual y de análisis e investigación en torno a los datos del Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Colombiano.
Seis (6) años como programador, administrador de bases de datos (DBA), analista de datos y líder de proyecto en el marco de convenios entre el Observatorio Colombiano de Ciencia y Tecnología y Colciencias (Minciencias).
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