Diplomados, tutoriales y cursos 🎓 DIPLOMADO EN ANALÍTICA DE DATOS Y GEO INTELIGENCIA ARTIFICIAL

watch_later 4 de Julio de 2026

📝 Resumen del Programa: Este diplomado es el componente integrador de la propuesta, diseñado para convertir grandes volúmenes de datos espaciales en conocimiento accionable y soluciones predictivas: 📊 Data Science: Metodología completa de ciencia de datos aplicada al sector geoespacial. 🧠 Modelamiento Predictivo: Construcción de modelos de IA para la resolución de casos de estudio reales. 🛠️ ETL Espacial: Procesos avanzados de limpieza, depuración y preparación de datos complejos. 🏫 Sedes Estratégicas: Facultad de Ingeniería, IGAC y Aduanilla de Paiba. ⏳ Intensidad: 96 Horas de formación especializada en Geo-Inteligencia. ⚠️ NOTA IMPORTANTE: Horarios los días Sábados (hora por definir). Único pago al momento de la inscripción.

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🤖 Descripción del Diplomado

El programa se enfoca en el ciclo de vida del dato geoespacial, desde su extracción hasta su implementación en modelos de inteligencia artificial:

  • 🧪 Metodología de Ciencia de Datos: Introducción a marcos de trabajo para proyectos de analítica avanzada.

  • 🧹 Preprocesamiento Crítico: Técnicas de limpieza, depuración y manejo de valores atípicos en datos espaciales.

  • 📉 Análisis Exploratorio (EDA): Visualización y descubrimiento de patrones ocultos en información geográfica.

  • 🧱 Construcción de Datasets: Preparación de insumos específicos para el entrenamiento de modelos de Machine Learning.

  • 💡 Toma de Decisiones: Implementación de soluciones de geo-inteligencia para planeación territorial y gestión pública.

🧩 Metodología Práctica y Documental La formación se desarrolla mediante:

  • 🏫 Sesiones presenciales: Talleres prácticos de depuración y construcción de conjuntos de datos.

  • 💻 Clases virtuales sincrónicas: Fundamentos de modelamiento de IA orientado a SIG.

  • 🧪 Caso de Estudio Real: Desarrollo transversal de un proyecto basado en problemáticas territoriales.

  • 📑 Labor Docente y Documental: Énfasis en la documentación técnica de las etapas de preprocesamiento.

¿A quién está dirigido?

🎯 Dirigido a

Orientado a profesionales que buscan liderar la transformación digital del sector público y privado mediante el análisis de datos.

👨‍🎓 Profesionales y estudiantes de:

  • 📊 Científicos y Analistas de Datos que deseen dominar el componente espacial.

  • 🏗️ Ingenieros Catastrales, de Sistemas e Industriales.

  • 🌎 Profesionales en Planeación Territorial y Gestión del Riesgo.

  • 📈 Economistas y Administradores vinculados al catastro y sector inmobiliario.

🏛️ Sector Público y Privado:

  • 👤 Líderes de Unidades de Datos en gestores y operadores catastrales.

  • 📋 Funcionarios de Planeación Nacional, Departamental y Municipal.

  • 🏗️ Consultores en Business Intelligence con enfoque territorial.

  • 🔎 Investigadores que requieran procesar grandes volúmenes de información geoespacial.

Competencias a desarrollar

🧠 Competencias a Desarrollar

Al finalizar el programa, estarás en capacidad de estructurar soluciones de inteligencia de negocios basadas en el territorio:

⚙️ Competencias Técnicas

  • 📊 Aplicar metodologías de ciencia de datos a problemáticas geoespaciales.

  • 🧹 Ejecutar procesos de limpieza y depuración de datos complejos y heterogéneos.

  • 📉 Utilizar técnicas de reducción de dimensionalidad para optimizar el procesamiento espacial.

  • 🤖 Configurar modelos de IA específicos para el análisis de administración de tierras.

⚖️ Competencias Normativas y Profesionales

  • 📑 Documentar rigurosamente las etapas de preprocesamiento bajo estándares de calidad.

  • 🏛️ Diseñar soluciones de Geo-Inteligencia alineadas con las políticas de gestión pública.

  • 📖 Garantizar la trazabilidad de los datos utilizados en modelos de toma de decisiones.

🧩 Competencias Analíticas

  • 🔍 Realizar análisis exploratorios profundos para identificar tendencias territoriales.

  • 🧮 Construir y validar datasets robustos para modelos predictivos.

  • 🧠 Sustentar soluciones estratégicas basadas en resultados de modelos de IA y analítica.

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