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Programa de capacitación en ciencia de datos e inteligencia artificial

Los datos son uno de los recursos estratégicos de casi todas las organizaciones, incluidas las las empresas de distintos sectores e industrias. Mucha de la competitividad de las empresas depende de la capacidad para hacer un uso estratégico de sus datos para fortalecer la toma de decisiones, mejorar la asignación de recursos, y la precisión con la que venden a sus clientes. Para desarrollar el potencial del análisis de los datos se requieren nuevas tecnologías y herramientas, pero principalmente nuevas capacidades y formas de pensar. A nivel técnico, se necesitan equipos de analistas empoderados con conocimientos y metodologías que permitan innovar de forma eficaz, sostenible y escalable. Adicionalmente, a nivel gerencial se requieren las capacidades para guiar a las empresas en el proceso de innovación con base en datos, navegando las complejidades del análisis de datos e Inteligencia Artificial (IA). Una de las mejores formas de desarrollar estas capacidades a lo interno de la empresa es a través de un adecuado acompañamiento por parte de expertos con un sólido marco conceptual y una amplia trayectoria en el tema.

Para dar respuesta a este reto la Universidad Fundepos e ixpantia ofrecen el Programa de capacitación en ciencia de datos e inteligencia artificial, enfocado en desarrollar los conocimientos y capacidades necesarios para impulsar la innovación con base en datos en las empresas. ixpantia tiene experiencia acompañando a múltiples empresas de distintos sectores en el uso estratégico de sus datos, lo que le ha permitido comprender de primera mano las necesidades específicasy la forma en que pueden generar valor a partir de sus datos. Este programa está específicamente diseñado para impulsar la ciencia de datos y la IA en las empresas de la región de América Latina.

Por esto, se vuelve de vital importancia que las organizaciones cuenten con metodologías sistemáticas que les permitan identificar, gestionar y controlar variables relacionadas al entorno en el que se desarrolla la actividad comercial, los aspectos de calidad y de propuesta de valor de sus productos o servicios, además de herramientas que permitan generar una cultura de gestión de riesgos, que a su vez posibilite la continuidad y sostenibilidad de la organización.

El programa está dirigido a equipos empresariales, conformados tanto por personas encargadas ejecutar los proyectos de ciencia de datos e IA, como por sus jefes o gerentes con la responsabilidad de tomar las decisiones que permitan a la empresa emprender un proceso de innovación basado en datos. Si el equipo ejecutor cuenta con las habilidades técnicas necesarias, y el equipo de liderazgo sabe cómo empoderar e impulsar a su equipo técnico, entonces el equipo en ejecución no se verá limitado por la gerencia, ni viceversa. Más bien, el programa promueve de forma integral una sinergia entre la ejecución y el liderazgo.

El programa abarca los fundamentos teóricos y el desarrollo de destrezas técnicas para el desarrollo y despliegue iterativo de exploraciones, reportes, modelos, visualizaciones, APIs, y en general cualquier tipo de producto de datos usando herramientas de código abierto como R. También abarca las mejores prácticas que promueven la productividad, escalabilidad, y continuidad del trabajo de equipos en ciencia de datos con énfasis en fortalecer la capacidad de toma de decisiones de negocio basadas en la evidencia.

El programa está estructurado en cuatro etapas, siendo cada una un requisito para cursar la siguiente etapa:
  • Etapa 1 - se enfoca en los fundamentos para innovar con ciencia de datos e IA, a partir de una comprensión de las distintas etapas, herramientas y condiciones necesarias para emprender el proceso completo de un proyecto de ciencia de datos. Los contenidos principales son:
    • Proceso IBD: innovación basada en datos
    • Preguntas a contestar con ciencia de datos e IA
    • Herramientas y plataformas para ciencia de datos e IA
    • Metodología CRISP-DM
    • Métodos analíticos; modelos supervisados/no supervisados
    • Rutas de análisis de datos
  • Etapa 2 - se enfoca en el desarrollo de proyectos de ciencia de datos e IA, por lo que se capacita en las principales técnicas y modelos para el despliegue de este tipo de proyectos y se capacita a los gerentes para que puedan evaluar, aprovechar y potenciar este tipo de herramientas en la organización. Los contenidos principales son:
    • Reconocimiento de patrones y tipos de aprendizaje de máquina
    • Programación de modelos en lenguaje R
    • Métodos de machine learning
    • Evaluación y validación de modelos
    • Uso de modelos para predicción
  • Etapa 3 - se enfoca en la gestión del desarrollo de la inteligencia artificial (IA), donde se aprenden las mejores prácticas para la gestión y ejecución de este tipo de proyectos. Se incluyen ejemplos prácticos que permitan conocer cómo alinear esfuerzos, crear equipos, aprovechar herramientas y evaluar proveedores. Los contenidos principales son:
    • Metodología DataOps
    • Estimación de personal, tiempos y costos para proyectos en Ciencia de Datos e IA
    • Seguimiento interno y externo durante la ejecución de proyectos
    • Estilo de código
    • Gestión de versiones de código (Git)
    • Aplicaciones en R y Shiny
    • Co-creación
    • Optimización de recursos
  • Etapa 4 - se enfoca al desarrollo y despliegue de productos de ciencia de datos e IA. Es decir, desplegar o llevar a producción los resultados de los proyectos de ciencia de datos e IA en formatos que puedan ser consumidos por la organización, que se integren con el negocio y le brinden valor a la operación. Los contenidos principales son:
    • Infraestructura para la producción de proyectos de ciencia de datos e IA
    • Flujo de trabajo y roles para producción de proyectos de análisis de datos
    • Integración continua y bases para la administración de un servidor
    • Productos R en docker
    • Paquetes de R para uso interno
    • Documentación y mejores prácticas
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Sesiones y proceso de aprendizaje
Cada etapa se compone de 10 sesiones de capacitación de 2 horas cada sesión al personal que ejecutará los proyectos de ciencia de datos y un taller gerencial de 4 horas para el representante a nivel de jefatura o gerencia de la empresa. Durante el primer taller de cada curso se dedica tiempo para alinear expectativas, analizar los resultados de la encuesta de nivel de destrezas previamente completada por los participantes, y valorar los datos a usar para el aprendizaje. Luego de esto, si bien la meta del curso es abordar todos los temas propuestos anteriormente, es difícil anticipar el nivel de profundidad con que se tratarán. El grado de profundidad estará influenciado por el nivel de conocimiento previo de los participantes y, de manera más significativa, de su preparación y trabajo individual entre talleres.

Perfil del participante
Las sesiones de capacitación técnica están diseñadas para profesionales responsables de impulsar el análisis de datos, la innovación y el uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial en las empresas. No es requisito un conocimiento previo en estadística, programación o manejo de herramientas especializadas en análisis de datos, pero su conocimiento es deseable.

Los talleres gerenciales están diseñados para la participación de representantes a nivel de jefatura o gerencia con posiciones de toma de decisiones sobre la operación de la empresa. Se espera que quienes participen de estas sesiones guíen en el proceso de innovación basado en datos en la empresa con el apoyo de un equipo de trabajo capacitado para ejecutar este tipo de proyectos en la organización.

Cantidad de participantes
Se aceptará como máximo la participación de 5 empresas. Para cada empresa se aceptarán entre 2 y 3 participantes para las sesiones de capacitación técnica y entre 1 a 2 participantes para los talleres gerenciales. Para propiciar las condiciones para un adecuado aprendizaje, ixpantia se reserva el derecho de vetar la participación en el curso de un candidato si considera que este no cumple con los requisitos mínimos necesarios.

Entregables
Es fundamental el desarrollo de capacidades para ejecutar y liderar los proyectos de ciencia de datos e Inteligencia Artificial desde el primer momento en que los participantes empiezan el curso. Es decir, nos enfocamos no sólo en los temas técnicos y las inquietudes que abordamos, sino también en la forma en que gestionamos lo que aprendemos y hacemos. Esto se traduce en que tenemos los siguientes entregables:
  1. Todo el código que se trabajó, incluyendo todo el código compartido por los participantes (por ejemplo, en la ejecución de tareas) en un repositorio para gestión de versiones git.
  2. Toda la documentación que se ha entregado a los participantes que forma parte del curso.
  3. Acceso a datos usados para ejemplos en el curso.
Ofrecemos acceso a estos componentes a través de nuestra plataforma ixplorer, nuestra plataforma para desarrollo y despliegue iterativo de productos de datos, y quedará disponible para los participantes durante 60 días después de finalizar el curso. En este tiempo están libres de hacer copias a sus sistemas locales.
En ixpantia nuestro apasionado y experimentado equipo de científicos de datos y consultores de negocios trabaja con organizaciones alrededor del mundo para implementar estrategias de innovación con base en datos. Ya sean exploraciones para identificar oportunidades, reportes y visualizaciones dinámicas, modelos analíticos (machine learning), APIs, u otros, con base en pocos datos o en datos masivos, ixpantia acompaña, complementa y empodera a sus clientes para que sean cada vez más productivos, ágiles e independientes.

Desde nuestras oficinas en Latinoamérica, damos soporte y ayudamos a equipos a desarrollar productos de datos y llevarlos a producción. Una de las formas en que impulsamos las capacidades en ciencia de datos de quienes se acercan a nosotros es a través de nuestra oferta de capacitaciones. Nuestro objetivo final es tener clientes plenamente satisfechos que son cada vez más autosuficientes en sus iniciativas de datos.

Nuestra rigurosa metodología de trabajo tiene como pilar una comunicación constante con las organizaciones clientes. Esto nos permite plantear proyectos y procesos de cambio organizacional personalizados y ajustados al contexto socio-político y estratégico de cada organización, a la vez que tomamos en consideración el talento y las fuentes de datos disponibles en ellas. Estos aspectos son únicos en cada organización, y por ello nuestra atención a los detalles e idiosincrasias de nuestros clientes siempre les hace sentir que nuestro equipo es una extensión del suyo.

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