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Microsoft – IA Generativa para Análisis de Datos

Potencia tu análisis de datos con IA generativa: procesamiento, análisis avanzado, visualización y automatización.

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agosto 15, 2025

Especialización

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Excepto para programas de SALUD

      • Bienvenido al certificado de IA generativa para el Análisis de datos 00:03:53
      • Visión general del programa del certificado de IA generativa para Analistas de datos 00:10:00
      • Comunidad Coursera: Preséntate y saluda a tus compañeros 00:10:00
      • ¿Qué es la IA generativa? 00:05:42
      • Cambio de paradigma en el Análisis de datos 00:10:00
      • El potencial creativo de la IA generativa 00:05:58
      • Aplicación de la IA generativa al Análisis de datos 00:05:46
      • Estudios de caso: Cómo la IA generativa está transformando el análisis de datos 00:10:00
      • Definición de la IA generativa y su impacto 00:20:00
      • El campo de la IA generativa 00:06:06
      • Herramientas GenAI para el análisis de datos: Guía práctica 00:10:00
      • Microsoft Copilot para el Análisis de datos: Un recorrido 00:05:57
      • Elegir la herramienta de IA generativa adecuada: Guía para analistas de datos 00:10:00
      • Herramientas y plataformas para el Análisis de datos 00:20:00
      • Integración de Microsoft Fabric/PowerBI/365 en los flujos de trabajo 00:05:34
      • Power BI e IA generativa: una potente combinación 00:10:00
      • Mejores prácticas para integrar la IA generativa en su flujo de trabajo de análisis de datos 00:10:00
      • Proyecto: Reto de análisis de datos 00:20:00
      • Introducción a la IA Generativa 00:20:00
      • Aspectos esenciales de la exploración de datos: Términos y conceptos clave para analistas 00:05:28
      • Exploración de datos: Una introducción para analistas de datos 00:10:00
      • El lenguaje de los datos: Visualización de los conceptos clave de la exploración 00:02:18
      • Cómo formular preguntas eficaces: Guía para la exploración de datos 00:05:15
      • Hacer las preguntas correctas: Guía para la exploración de datos 00:10:00
      • Términos y preguntas clave en la exploración de datos 00:20:00
      • Agilizar la exploración de datos con herramientas de IA generativa 00:05:50
      • Demostración: Exploración de datos con Microsoft Copilot 00:05:37
      • IA generativa para la exploración de datos: Nuevas posibilidades 00:10:00
      • GenAI para la exploración de datos: Buenas prácticas y consejos 00:05:44
      • Aprovechamiento de la IA generativa para la exploración de datos 00:20:00
      • Estudios de caso: Exploración de datos con IA generativa 00:10:00
      • Cómo elaborar consultas eficaces para la IA generativa 00:05:34
      • Demostración: Perfeccionar los avisos para mejorar la información 00:05:40
      • Actividad: Detective de datos: El primer vistazo 00:20:00
      • Analizar un conjunto de datos con GenAI 00:20:00
      • Evaluación de la IA generativa: separar los hechos de las afirmaciones 00:05:55
      • Evaluación de la validez de las percepciones de la IA generativa: Un marco para analistas de datos 00:10:00
      • Retos y limitaciones de la IA generativa en la exploración de datos 00:10:00
      • Actividad: Detective de datos: Descubre las pistas 00:20:00
      • Exploración de datos con IA generativa 00:20:00
      • El papel de GenAI para descubrir incoherencias 00:06:20
      • Demostración: Señalización automática de incoherencias 00:06:23
      • El dilema de la limpieza de datos: cómo GenAI ofrece soluciones 00:10:00
      • Visualización de la incoherencia de los datos: Una visita guiada 00:02:23
      • Más allá de lo básico: Técnicas avanzadas de limpieza de datos con GenAI 00:10:00
      • Identificación y categorización de las incoherencias de los datos 00:20:00
      • Descifrando los informes de GenAI: Comprender el impacto de las incoherencias en los datos 00:05:40
      • FROM report to action: Tomar decisiones informadas con la información de GenAI 00:05:59
      • La calidad de los datos es clave: Utilizar GenAI para priorizar los esfuerzos de limpieza 00:10:00
      • Proyecto: Desvelando incoherencias de datos con GenAI 00:20:00
      • La ética de la limpieza automatizada de datos: Equilibrio entre eficacia y responsabilidad 00:10:00
      • Evaluar el impacto y tomar decisiones 00:20:00
      • El arte y la ciencia de los datos perdidos: GenAI como asistente 00:10:00
      • El efecto atípico: cómo GenAI ayuda a detectar y resolver anomalías 00:02:54
      • Más allá de la eliminación: Cuando los valores atípicos son ideas, no errores 00:10:00
      • Imputación de valores perdidos y tratamiento de valores atípicos 00:20:00
      • Fundamentos de la Transformación de datos: Por qué es importante para un análisis preciso 00:05:43
      • Herramientas de transformación de datos 00:10:00
      • Ingeniería de características en la era de GenAI: un enfoque equilibrado 00:10:00
      • Proyecto: Afrontar las incoherencias de los datos limpiando su conjunto de datos con GenAI 00:20:00
      • Limpieza de datos con GenAI 00:20:00
      • El arte de preguntar: Guía para analistas de datos 00:10:00
      • El cambio de imagen: De lo vago a lo valioso 00:02:31
      • Galería de preguntas: Ejemplos reales para inspirarse 00:10:00
      • Cómo crear mensajes eficaces 00:20:00
      • Mejora de tus prompts: Estrategias de perfeccionamiento 00:05:23
      • Actividad: Promover el perfeccionamiento 00:20:00
      • Refinamiento iterativo: El arma secreta de un analista de datos 00:10:00
      • Esculpir sus prompts: El arte del perfeccionamiento iterativo 00:02:43
      • Hoja de trucos de Ingeniería de indicaciones: Consejos rápidos para analistas de datos 00:10:00
      • Técnicas de optimización 00:20:00
      • Paradigmas de aprendizaje en GenAI: uso eficaz de ejemplos 00:05:23
      • Aprendizaje en cero intentos, un intento y pocos intentos con IA generativa 00:10:00
      • Aprendizaje en cero intentos, un intento y pocos intentos 00:06:37
      • Aplicaciones prácticas de los paradigmas de aprendizaje en el Análisis de datos 00:10:00
      • Aprendizaje en cero intentos, un intento y pocos intentos 00:20:00
      • Debate: Elegir el paradigma de aprendizaje adecuado 00:10:00
      • Estimulación eficaz: Utilización de los marcos RACE y PARE 00:04:55
      • Prompting with purpose: el marco RACE para el Análisis de datos 00:10:00
      • Aplicación del marco RACE 00:20:00
      • Utilizar el marco PARE para garantizar la calidad de la información 00:10:00
      • Proyecto: Evaluar con PARE 00:20:00
      • Fundamentos de Ingeniería de indicaciones 00:20:00
      • Cuestiones éticas en la IA generativa: parcialidad, privacidad y uso indebido 00:06:15
      • El panorama ético de la IA generativa: la perspectiva de un analista de datos 00:10:00
      • Basura dentro, basura fuera: Cómo persiste el sesgo en GenAI 00:02:58
      • Actividad: El sesgo en la IA generativa 00:20:00
      • Dilemas éticos en acción: Casos prácticos en el ámbito del análisis de datos 00:10:00
      • Identificar los problemas éticos 00:20:00
      • Más allá del cumplimiento: Por qué la IA responsable es una ventaja competitiva 00:10:00
      • La IA como arma de doble filo: poder, responsabilidad y consecuencias 00:02:42
      • El papel de un especialista en ética de la IA: Equilibrio entre innovación y responsabilidad 00:06:19
      • Creación de un marco ético para la IA: Guía para equipos de datos 00:10:00
      • La importancia de una IA responsable 00:20:00
      • Antes de desplegar: Evaluar los riesgos éticos de los casos de uso de GenAI 00:10:00
      • Retos éticos: Abordar los problemas de la IA generativa 00:05:33
      • Salvaguardias integradas: Comparación de las herramientas GenAI para un uso ético 00:05:58
      • Evaluación del uso de GenAI en escenarios 00:20:00
      • Por qué su organización necesita directrices éticas personalizadas para la IA 00:05:54
      • Aplicación de la GenAI ética: buenas prácticas para los equipos de datos 00:10:00
      • El futuro de la IA ética: retos y oportunidades para los analistas de datos 00:10:00
      • Proyecto: Garantizar el uso ético en un escenario de Análisis de datos 00:20:00
      • Uso ético y seguro de la evaluación GenAI 00:20:00
        • Programa de procesamiento de datos y optimización con IA generativa 00:10:00
        • Las herramientas GenAI para el análisis de datos: Una Guía Práctica 00:12:00
        • El dilema de los datos: cuando los datos reales no bastan 00:02:05
        • Presentación de los datos sintéticos: El gemelo artificial 00:07:30
        • Datos sintéticos: Nuevas posibilidades 00:10:00
        • Datos sintéticos en aplicaciones reales 00:06:42
        • Actividad: Evaluación de escenarios de datos sintéticos 00:20:00
        • Identificación de casos de uso de datos sintéticos 00:20:00
        • La fábrica de datos sintéticos: Cómo GenAI lo hace posible 00:02:32
        • El panorama ético de los datos sintéticos: Preocupaciones por la privacidad y la equidad 00:10:00
        • Demostración: La magia de los datos sintéticos: La IA generativa en acción 00:07:40
        • El arte de generar datos sintéticos: GAN frente a VAE 00:10:00
        • Comprender la generación de datos sintéticos 00:20:00
        • Diálogo en Checkpoint: Cómo la IA general crea datos sintéticos (métodos, límites, ética) 00:15:00
        • El superhéroe de los datos sintéticos: salvar el día con datos falsos 00:02:07
        • Demostración: Creación práctica de datos sintéticos: Visita guiada 00:07:00
        • Datos sintéticos en Python: Un tutorial práctico 00:07:11
        • Buenas prácticas para la creación de datos sintéticos: Qué hacer y qué no hacer 00:10:00
        • Actividad: Generación de datos sintéticos 00:20:00
        • Generación de datos sintéticos con herramientas GenAI 00:20:00
        • El detective de datos evalúa los datos sintéticos: ¿Reales o falsos? 00:02:25
        • Datos sintéticos en acción 00:10:00
        • Análisis comparativo: Datos sintéticos frente a datos reales 00:06:14
        • Medición de la calidad de los datos sintéticos: Métricas y puntos de referencia 00:10:00
        • Evaluar y medir la calidad de los datos sintéticos 00:20:00
        • Ejercicio: Evaluación de la idoneidad de un conjunto de datos sintéticos 00:15:00
        • El detective de datos: Más allá de lo básico 00:02:10
        • Charla real: La hora de la limpieza de datos 00:06:26
        • La anatomía de los datos erróneos 00:10:00
        • Actividad: Detección de problemas avanzados de calidad de datos 00:20:00
        • Identificación de problemas avanzados de calidad de datos 00:20:00
        • GenAI al rescate: El superhéroe de la limpieza de datos 00:02:17
        • Conjunto de herramientas de limpieza de datos de GenAI: Una inmersión profunda 00:06:24
        • Cómo aborda la IA generativa la limpieza avanzada de datos 00:10:00
        • GenAI en acción: Estudios de caso de limpieza de datos complejos 00:10:00
        • Proyecto: Herramientas GenAI en acción: Arreglando el desaguisado 00:20:00
        • Depuración avanzada de datos 00:20:00
        • Opiniones de expertos: La perspectiva de un ingeniero de datos sobre GenAI para la limpieza de datos 00:06:54
        • Más allá de lo básico: Técnicas avanzadas en las herramientas de limpieza de datos de GenAI 00:06:29
        • Evaluación del éxito de la limpieza de datos: Métricas y buenas prácticas 00:10:00
        • Uso de GenAI para la limpieza de datos 00:20:00
        • La transformación de datos limpios: Antes y después de GenAI 00:02:12
        • Más allá de la limpieza: Aprovechamiento de la IA generativa para el enriquecimiento y el aumento de datos 00:10:00
        • El impacto de la limpieza GenAI con cuadros de mando 00:10:00
        • Limpieza de datos con GenAI 00:20:00
        • El espectro de datos: Guía del científico de datos para elegir el conjunto de datos adecuado 00:06:49
        • Conjuntos de datos híbridos: ¿Lo mejor de los dos mundos? 00:10:00
        • Actividad: Elegir el tipo de conjunto de datos adecuado 00:20:00
        • Exploración de herramientas de generación de datos sintéticos 00:05:54
        • El trío de datos 00:20:00
        • Preprocesamiento de datos: De los datos brutos a la entrada de modelos 00:10:00
        • Demostración: Preprocesamiento de datos en Python: Guía paso a paso 00:06:23
        • Lecciones aprendidas 00:10:00
        • Técnicas de Preprocesamiento de datos 00:20:00
        • El arte y la ciencia de la Ingeniería de características: Guía práctica 00:10:00
        • Actividad: Reto de Ingeniería de características 00:20:00
        • Ingeniería de características en acción 00:06:55
        • Ingeniería de características para IA generativa 00:20:00
        • Sesgo en los datos: La amenaza silenciosa a la equidad 00:02:22
        • Navegar por el panorama ético de la IA generativa 00:07:07
        • Consideraciones éticas en la IA generativa 00:10:00
        • Ejemplos reales de sesgo en la IA generativa 00:10:00
        • Sesgos e implicaciones éticas 00:20:00
        • La anatomía de un conjunto de datos 00:05:29
        • El panorama de los datos: Guía de los distintos tipos de conjuntos de datos 00:10:00
        • Actividad: Comprobación de los componentes del conjunto de datos 00:20:00
        • Relevancia y accesibilidad de los datos: El dúo dinámico del análisis 00:10:00
        • Conjunto de datos bien estructurado 00:20:00
        • El cambio de imagen de los datos: La magia de la transformación de GenAI 00:02:20
        • Implicaciones éticas de la IA en la optimización de datos 00:10:00
        • Actividad: Identificación de técnicas para los problemas de los conjuntos de datos 00:20:00
        • Más allá de lo básico: Técnicas avanzadas de GenAI para la optimización de conjuntos de datos 00:10:00
        • Cómo GenAI transformó los flujos de trabajo 00:06:02
        • Mejorar la estructura del conjunto de datos 00:20:00
        • Optimización práctica de conjuntos de datos: Guía paso a paso 00:05:41
        • Estudios de caso: Optimizaciones exitosas de conjuntos de datos con GenAI 00:10:00
        • OpenRefine/ Fábrica de datos de Microsoft Azure: Trucos y consejos 00:05:17
        • El conjunto de datos optimizado: Una potente herramienta de análisis 00:02:13
        • Uso de GenAI para optimizar un conjunto de datos dado 00:20:00
        • Introducción a la evaluación de la eficacia 00:02:21
        • El ROI de la optimización del conjunto de datos: Medición del impacto 00:10:00
        • Debate: El impacto de la IA en la optimización de los conjuntos de datos 00:10:00
        • Optimización de conjuntos de datos con IA generativa 00:20:00
        • El campo de minas ético de los datos 00:02:30
        • Ética de la recogida de datos 00:06:16
        • Propiedad y control de los datos 00:10:00
        • Normativa sobre privacidad de los datos: Una perspectiva global 00:10:00
        • Técnicas de anonimización y seudonimización 00:06:57
        • Problemas éticos en la recogida de datos y la protección de la intimidad 00:20:00
        • Sesgo y equidad en los datos 00:02:17
        • Discriminación algorítmica: Desenmascarar los prejuicios en los sistemas de IA 00:10:00
        • Ejemplos reales de sesgo en la IA 00:06:20
        • Atenuar los prejuicios y promover la equidad: Buenas prácticas 00:10:00
        • Consecuencias de la parcialidad de los datos y algoritmos 00:20:00
        • El asistente ético de la IA: navegar por el laberinto moral 00:02:26
        • Implicaciones éticas de los datos sintéticos 00:10:00
        • IA generativa y medios manipulados: Los desafíos éticos 00:06:57
        • Demostración: Explicabilidad y transparencia en los modelos GenAI 00:06:39
        • Uso responsable de la IA generativa 00:20:00
        • La brújula ética de GenAI 00:02:16
        • Un marco para el tratamiento ético de los datos 00:10:00
        • Crear un código ético 00:05:49
        • Elaborar un código ético 00:20:00
          • Por qué GenAI está transformando la hoja de ruta del análisis de datos 00:15:00
          • Análisis de datos avanzado con programa de IA generativa 00:10:00
          • Un recorrido por el proceso de análisis 00:02:57
          • Las herramientas GenAI para el análisis de datos: Una Guía Práctica 00:10:00
          • Desbloqueando el poder de GenAI en el Análisis de datos: Su asistente inteligente 00:05:36
          • Análisis de datos mejorados por GenAI: Guía paso a paso 00:10:00
          • FROM mess to masterpiece: Limpieza de datos con GenAI 00:05:27
          • Análisis exploratorio de datos (EDA) basado en IA 00:05:34
          • Elabora tu estrategia de Análisis de datos con GenAI 00:05:34
          • Hoja de ruta del Análisis de datos 00:20:00
          • La brújula del Análisis de datos: Elige tu camino con GenAI 00:02:42
          • Elegir el enfoque analítico adecuado 00:05:14
          • Enfoques analíticos en el mundo real 00:10:00
          • Elegir el enfoque analítico adecuado con GenAI 00:20:00
          • El diario de análisis de datos: GenAI como anotador 00:02:19
          • Demostración: Generación automática de informes 00:06:03
          • Más allá de lo básico: Mejora de los informes con información basada en IA 00:05:56
          • El futuro de la documentación sobre Análisis de datos 00:10:00
          • Proyecto: Creación de un informe de análisis de datos basado en IA 00:20:00
          • Agilizar la documentación con IA generativa 00:20:00
          • El conjunto de herramientas de Análisis de datos: GenAI como guía experto 00:02:08
          • GenAI matchmaker técnica 00:05:35
          • Profundización en las técnicas de Análisis de datos con GenAI 00:10:00
          • Diferenciación de las técnicas de Análisis de datos con ayuda de la IA 00:10:00
          • Técnicas habituales de análisis de datos y cuándo utilizarlas 00:10:00
          • Aplicar técnicas con GenAI 00:20:00
          • Desvelar el poder del análisis predictivo 00:01:57
          • Comprender los fundamentos del análisis predictivo 00:05:51
          • El pronosticador de IA: Predecir las tendencias del mercado 00:05:46
          • El auge de la IA generativa en el análisis predictivo 00:10:00
          • Aplicaciones clave de la Analítica predictiva en todos los sectores 00:10:00
          • Poder predictivo: Adaptación de los modelos a los problemas 00:20:00
          • Detectives GenAI: Descubrir patrones ocultos en sus datos 00:02:01
          • Reconocimiento de patrones con IA 00:06:04
          • Narración de datos con GenAI 00:10:00
          • Identificación de valores atípicos en datos financieros 00:05:05
          • Identificar patrones y tendencias con GenAI 00:20:00
          • Demostración: FROM numbers to insights: Liberar el poder de los datos estructurados 00:05:25
          • Proceso y aplicaciones de los modelos predictivos 00:05:07
          • Métricas para evaluar las predicciones basadas en datos estructurados 00:05:34
          • Datos estructurados: Técnicas avanzadas con GenAI 00:10:00
          • Ingeniería de modelos predictivos 00:05:39
          • Actividad: Creación de un modelo de previsión de ventas 00:20:00
          • Predicción con datos estructurados 00:20:00
          • Más allá de los números: El mundo de los Datos no estructurados y las redes neuronales 00:02:25
          • Demostración: Análisis de sentimientos y más allá con GenAI 00:05:26
          • Redes neuronales en acción: Aplicaciones reales del análisis de datos no estructurados 00:10:00
          • Comprender el papel de la GenAI en el análisis predictivo 00:15:00
          • Utilización de la IA generativa para el análisis predictivo 00:20:00
          • La guía del viajero en el tiempo: Entender las series temporales 00:02:56
          • Análisis de series temporales: Aplicaciones y ventajas en el mundo real 00:05:50
          • Anatomía de los datos de series temporales: Componentes y características 00:10:00
          • La caja de herramientas del viajero en el tiempo: Herramientas esenciales para el análisis de series temporales 00:10:00
          • Datos y análisis de series temporales con GenAI 00:20:00
          • La máquina del tiempo GenAI: Desvelar los secretos del pasado 00:02:34
          • Análisis de series temporales con herramientas GenAI 00:06:04
          • Descomposición avanzada de series temporales con GenAI: más allá de lo básico 00:10:00
          • Patrones, tendencias y datos estructurados 00:20:00
          • Las predicciones de GenAI para viajar en el tiempo 00:02:42
          • Generación de previsiones de series temporales con GenAI 00:05:42
          • Construcción de modelos con código generado por GenAI 00:05:42
          • Evaluación de las previsiones de series temporales 00:10:00
          • Previsión de tendencias futuras con GenAI 00:20:00
          • Predicción de series temporales: La ventaja de GenAI 00:02:35
          • Guía de selección de modelos GenAI para series temporales 00:10:00
          • Predicción sin código: Creación de modelos de series temporales con IA 00:05:45
          • Entender la estacionalidad, las tendencias y los ciclos con GenAI 00:15:00
          • Actividad: Construir y comparar modelos de series temporales 00:20:00
          • NLP 101: Guía para principiantes sobre la comprensión de datos de texto 00:06:13
          • IA generativa y NLP: una alianza poderosa 00:10:00
          • Elegir la herramienta adecuada para el trabajo 00:05:57
          • Fundamentos de la NLP y papel de GenAI 00:20:00
          • La búsqueda del tesoro textual de GenAI: Descubrir ideas ocultas 00:02:54
          • Demostración: Minería de textos con GenAI: un tutorial práctico 00:04:58
          • Estudios de caso: GenAI transforma el análisis de textos 00:10:00
          • Extracción de información de datos de texto no estructurados 00:20:00
          • Creación de contenidos con GenAI: posibilidades y mejores prácticas 00:05:59
          • FROM draft to masterpiece: El arte de refinar un texto generado por GenAI 00:10:00
          • El poder de la personalización: Utilizar GenAI para adaptar el contenido a su audiencia 00:10:00
          • Generar contenidos con GenAI 00:20:00
          • Perfeccionamiento de los modelos GenAI para el análisis de textos 00:05:51
          • El auge de los modelos de NLP personalizados: Aplicaciones reales 00:10:00
          • Proyecto: Análisis de datos de texto con GenAI 00:20:00
          • Ajuste fino de los modelos GenAI para tareas específicas de NLP 00:20:00
          • Generación y evaluación de contenidos producidos por IA 00:15:00
          • DEL caos de datos a la claridad: Detección avanzada de anomalías 00:02:29
          • Más allá de lo obvio: descubrir anomalías complejas y valores atípicos 00:04:59
          • Desvelando el impacto: Detección de anomalías y valores atípicos en el mundo real 00:10:00
          • Detección avanzada de anomalías y valores atípicos con IA generativa 00:20:00
          • IA generativa y detección de anomalías 00:10:00
          • El papel de la IA generativa en la detección y prevención del fraude 00:05:08
          • Demostración: Detección de anomalías con Scikit-learn 00:05:25
          • Enfoques estadísticos y de aprendizaje automático para la detección de anomalías 00:10:00
          • Técnicas de detección de anomalías y valores atípicos 00:20:00
          • Aplicaciones prácticas de GenAI para la detección de anomalías 00:05:59
          • Ventajas de GenAI para la detección de anomalías y valores atípicos 00:10:00
          • Detección de anomalías con herramientas de IA 00:05:29
          • Ventajas de GenAI para la detección de anomalías: Mayor precisión, flexibilidad y capacidad 00:10:00
          • Control de calidad basado en IA: Detección de defectos en los datos de fabricación 00:05:32
          • Actividad: Caza de anomalías con GenAI 00:20:00
          • Uso de GenAI para la detección de anomalías y valores atípicos 00:20:00
          • El efecto dominó: cómo afectan las anomalías a sus datos 00:02:20
          • Qué hacer con las anomalías: Estrategias de corrección 00:05:45
          • Manejo de valores atípicos en los datos: Guía para analistas de datos 00:10:00
          • La ética de la Detección de anomalías: Equilibrio entre privacidad y seguridad 00:10:00
          • Detección de anomalías y valores atípicos con GenAI 00:20:00
          • Comprender la detección de anomalías y valores atípicos en el análisis de datos 00:15:00
          • Actividad práctica: Asesoramiento a un cliente sobre la estrategia de detección de anomalías 00:15:00
            • Visualización de datos y elaboración de informes con IA generativa syllabus 00:05:00
            • Herramientas GenAI para el análisis de datos: Guía práctica 00:10:00
            • El susurrador de datos: Desvelar historias ocultas en cifras 00:02:11
            • El arte de la narración visual 00:06:22
            • Tipos de visualizaciones de datos 00:05:40
            • El libro de jugadas de la Narración de datos 00:10:00
            • Más allá de los gráficos de barras y circulares: Explorando opciones creativas de visualización con IA 00:06:03
            • Fundamentos de la visualización de datos 00:20:00
            • Cómo la IA generativa está transformando la Narración de datos 00:10:00
            • La revolución de la visualización impulsada por la IA 00:02:20
            • Plataformas de visualización basadas en IA 00:07:11
            • Consideraciones éticas en las visualizaciones generadas por IA 00:10:00
            • IA generativa en la visualización de datos 00:20:00
            • Narración de datos con IA: cautive a su público 00:02:38
            • Demostración: Creación de historias visuales con IA 00:04:56
            • Elegir la visualización adecuada 00:05:52
            • Estudios de caso: Narraciones impulsadas por IA 00:10:00
            • Utilizar la IA generativa para una comunicación efectiva 00:20:00
            • Actividad: Crear una historia visual con IA 00:20:00
            • Aspectos esenciales del diseño de cuadros de mando 00:06:22
            • Crear un cuadro de mandos con IA 00:10:00
            • El futuro de la IA en la creación de cuadros de mando 00:10:00
            • La aventura del salpicadero interactivo 00:10:00
            • Usabilidad y accesibilidad del cuadro de mandos 00:10:00
            • Cuadros de mando interactivos con IA generativa 00:20:00
            • Dilemas del cuadro de mandos: Evitar desastres de diseño 00:02:14
            • Principios de diseño de cuadros de mando 00:05:18
            • Errores en el diseño de cuadros de mando 00:10:00
            • Diseño y jerarquía de la información 00:05:42
            • Diseño de cuadros de mando centrados en el usuario 00:05:43
            • Aspectos esenciales del diseño de cuadros de mando 00:20:00
            • El cuadro de mandos de la IA: Automatizar la creación con un clic 00:02:11
            • IA generativa para la automatización de cuadros de mando 00:05:59
            • Ventajas y retos de la creación de cuadros de mando basados en IA 00:10:00
            • Integración de la IA en el flujo de trabajo del cuadro de mandos 00:06:10
            • Fundamentos de IA generativa y automatización de cuadros de mando 00:20:00
            • Cuadros de mando para móviles: Diseño para la pequeña pantalla con IA 00:05:45
            • Tu asistente de IA en el salpicadero 00:20:00
            • Personalización de los datos 00:02:18
            • Por qué son importantes los cuadros de mando personalizados 00:10:00
            • Técnicas de personalización 00:05:47
            • Personalización en el diseño de cuadros de mando 00:10:00
            • Personalización de los cuadros de mando para aumentar su accesibilidad e impacto 00:20:00
            • El detective del salpicadero: La IA al servicio de los usuarios 00:02:21
            • Análisis de cuadros de mando basados en IA 00:10:00
            • Más allá de los clics: Interpretar los comentarios de la IA sobre los cuadros de mando 00:05:51
            • El papel de la IA en la mejora de los cuadros de mando 00:10:00
            • Evaluar la eficacia de los cuadros de mando con IA 00:20:00
            • Desastres en el diseño de los cuadros de mando 00:02:18
            • Más allá de lo básico: Visualizaciones avanzadas 00:06:10
            • Cuándo utilizar visualizaciones avanzadas 00:10:00
            • Elegir el visual perfecto: El dilema del analista de datos 00:01:59
            • Adaptación de las visualizaciones a los escenarios de datos 00:20:00
            • Visualización basada en IA: Mayor claridad e impacto 00:02:07
            • Demostración: Creación de visualizaciones asistida por IA 00:05:10
            • Buenas prácticas para el diseño visual de IA 00:10:00
            • Diseñar para impactar: Cómo hacer que sus visualizaciones sean memorables 00:06:08
            • IA colaborativa: colaboración entre humanos e IA en el diseño visual 00:10:00
            • Optimización de las visualizaciones con IA 00:20:00
            • Claridad visual y accesibilidad 00:05:53
            • Demostración: Diseñar para la accesibilidad 00:05:26
            • Narración visual para públicos diversos 00:05:53
            • Visualización de datos inclusiva 00:10:00
            • El poder del diseño accesible 00:02:05
            • Diseño de visualizaciones accesibles e inclusivas 00:20:00
            • Desvelar información a través de la visualización 00:02:07
            • La herramienta adecuada para el trabajo 00:05:51
            • Demostración: Comparación de visualizaciones basadas en IA 00:04:46
            • Estudios de caso: Selección de visualizaciones con IA 00:10:00
            • Actividad: Comparación de visualizaciones basadas en IA 00:20:00
            • Comparación y contraste de la visualización de datos 00:20:00
            • El viaje del informe: DE LOS DATOS A LA DECISIÓN 00:05:46
            • Informe anatomía 00:06:01
            • La primera impresión de su informe 00:05:37
            • Dar vida a los informes 00:05:33
            • Buenas prácticas en la redacción de informes 00:10:00
            • Tipos de informes 00:10:00
            • Mejora de la estructura de los informes con información basada en IA 00:06:18
            • Elementos clave de un informe bien estructurado 00:20:00
            • El generador de informes de IA 00:02:23
            • Demostración: Generación de informes con IA 00:03:18
            • Superar los retos de la creación de informes asistida por IA 00:05:38
            • Ventajas y limitaciones de la automatización de informes con IA 00:06:04
            • IA para la automatización de informes: Un cambio de juego 00:10:00
            • Automatización de la generación de informes con IA generativa 00:20:00
            • Actividad: Automatización de un informe sencillo con IA 00:20:00
            • FROM data to decisions: El motor de ideas de la IA 00:02:21
            • Demostración: Generación de información basada en IA 00:04:36
            • IA para análisis de datos y perspectivas 00:10:00
            • El traductor de IA 00:06:13
            • Tomar decisiones con la ayuda de la IA 00:01:55
            • Generar ideas con IA 00:20:00
            • Plantillas para el éxito 00:06:03
            • Demostración: Creación de plantillas de informes personalizadas 00:05:10
            • Desarrollo de plantillas de informes personalizadas 00:06:19
            • Mejores prácticas de diseño de plantillas 00:10:00
            • El futuro de la IA en la personalización de informes 00:10:00
            • Desarrollo de informes con IA generativa 00:20:00
            • Programa de codificación y automatización para el Análisis de datos con IA generativa 00:10:00
            • Por qué la generación de código con GenAI está cambiando el análisis de datos 00:15:00
            • El susurrador de códigos: El nuevo mejor amigo del analista de datos 00:02:29
            • Las herramientas GenAI para el análisis de datos: Una Guía Práctica 00:10:00
            • Demostración: Generación de código al descubierto 00:05:26
            • El auge de la IA generativa en el análisis de datos 00:10:00
            • Generación de código en el mundo real: Casos prácticos y lecciones aprendidas 00:05:56
            • Un día en la vida del análisis de datos con IA 00:05:47
            • Herramientas de generación de código: Guía comparativa 00:10:00
            • Cuestionario: Introducción a la generación de código 00:20:00
            • El secreto del susurrador de avisos 00:02:27
            • Explore el arte de la ingeniería rápida 00:05:01
            • Las mejores prácticas de ingeniería de Prompt: Su guía visual para comunicarse con la IA 00:10:00
            • Cuestionario: Ingeniería de instrucciones para la generación de código 00:20:00
            • La dinamo de la limpieza de datos: La IA al rescate 00:02:12
            • El poder de la automatización en el análisis de datos 00:10:00
            • Simplificación de las transformaciones de datos con IA 00:05:29
            • Automatización más allá de lo básico: Aplicaciones avanzadas de la IA generativa 00:10:00
            • Cuestionario: Automatización de tareas de datos con IA generativa 00:20:00
            • El equipo humano-AI: Juntos codificamos mejor 00:02:38
            • Colaborar con la IA: la clave del éxito en la generación de código 00:06:10
            • Comparación de códigos: Humano frente a IA 00:06:01
            • Evaluación de la IA generativa: guía visual de métricas y puntos de referencia 00:10:00
            • Cuestionario: Fundamentos de la generación de código 00:20:00
            • El caso de los datos que faltan: Cómo las fórmulas salvan el día 00:02:42
            • Repaso de fórmulas de Excel: Su kit de herramientas esencial 00:06:45
            • Fórmulas esenciales para el Análisis de datos 00:10:00
            • Aumente el nivel de sus análisis: Técnicas avanzadas de fórmulas de Excel 00:10:00
            • Héroes cotidianos: fórmulas de Excel en acción 00:03:12
            • Actividad: Desafío de fórmulas de Excel 00:20:00
            • Comprender cómo GenAI crea y personaliza fórmulas 00:15:00
            • El susurrador de fórmulas de IA: Su compañero de programación 00:02:38
            • Generación de fórmulas con IA 00:05:41
            • El impulso es más poderoso que la fórmula 00:06:06
            • Ajuste de las fórmulas de IA 00:06:02
            • IA generativa y creación de fórmulas 00:06:17
            • El futuro de las fórmulas: El papel cada vez más importante de la IA 00:10:00
            • Cuestionario: IA generativa y creación de fórmulas 00:20:00
            • Potencie sus análisis: Fórmulas de IA en acción 00:02:48
            • Cómo utilizar la IA para crear potentes cuadros de mando en Excel 00:06:20
            • Optimización del rendimiento de las herramientas con fórmulas de IA 00:10:00
            • Cuestionario: Implementación de fórmulas generadas por IA 00:20:00
            • Desatar la chispa creativa de la IA 00:03:03
            • Más allá de las fórmulas básicas: Liberar el potencial creativo de la IA 00:06:02
            • Creación de fórmulas complejas con IA 00:06:13
            • El arte de crear fórmulas con IA 00:10:00
            • Estudios de caso: Fórmulas complejas más fáciles con IA 00:10:00
            • Cuestionario: Fórmulas de construcción 00:20:00
            • Desvelar el misterio: Depurar el código generado por la IA 00:02:38
            • Sortear los escollos más comunes del código generado por IA 00:05:50
            • Resolución de problemas de código generado por IA 00:10:00
            • Demostración: Detección de errores en la práctica: Uso de editores de código y herramientas de depuración 00:05:17
            • Errores complejos en código generado por inteligencia artificial 00:10:00
            • Cuestionario: Resolución de problemas de código generado por IA 00:20:00
            • El kit de herramientas de depuración: Equipándote para el éxito del código 00:02:08
            • Demostración: Herramientas de depuración en acción 00:04:57
            • Estrategias de depuración para analistas de datos 00:05:09
            • Recursos y comunidades de depuración: Su red de apoyo 00:10:00
            • Cuestionario: Estrategias y herramientas de depuración 00:20:00
            • Estrategias de depuración del código generado por IA 00:15:00
            • En busca de la eficiencia: Factores que influyen en el rendimiento del código generado por IA 00:05:05
            • Técnicas de optimización rápidas 00:10:00
            • Desvelar los aumentos de rendimiento ocultos en los modelos de IA 00:05:05
            • Medición de la eficiencia del código: Métricas y herramientas clave 00:10:00
            • Cuestionario: Optimización del código generado por IA 00:20:00
            • El dilema de la codificación de la IA: un debate 00:02:31
            • Demostración: Escala y acelera las tareas de codificación con IA generativa 00:05:33
            • Evaluación de la IA generativa para la codificación 00:04:59
            • Cuándo utilizar (y cuándo no) la IA para codificar 00:10:00
            • Las limitaciones de la codificación de la IA: Cómo sortear los escollos 00:02:46
            • Cuestionario: Técnicas avanzadas de codificación 00:20:00
            • Análisis de datos: del caos a la claridad 00:02:38
            • Explore el ciclo de vida del análisis de datos 00:05:20
            • La mentalidad de la automatización: Adoptar la IA en aras de la eficiencia 00:10:00
            • Cuestionario: El ciclo de vida del análisis de datos y las oportunidades de automatización 00:20:00
            • El inesperado aliado del programador 00:02:00
            • Consiga una integración perfecta: Conecte las herramientas de IA a su entorno de codificación 00:05:25
            • Elegir el método de integración adecuado 00:10:00
            • Aventuras de integración: Elegir el mejor camino para su flujo de trabajo 00:02:22
            • Cuestionario: Integración de la IA generativa en entornos de codificación 00:20:00
            • Actividad: Integración de GenAI en su entorno de codificación 00:20:00
            • El equipo de limpieza de datos de IA 00:02:21
            • Transformación de datos con IA: descubra conocimientos ocultos 00:05:43
            • Visualización basada en IA: De los datos a la información 00:05:27
            • Automatización en acción: Casos reales de éxito 00:10:00
            • Cuestionario: Automatización de las tareas de tratamiento de datos 00:20:00
            • Automatización de tareas de procesamiento de datos mediante GenAI 00:15:00
            • Medir el impacto de la automatización 00:05:35
            • Retorno de la inversión con la automatización de la IA 00:10:00
            • El escéptico de la automatización 00:05:44
            • El futuro de la automatización del análisis de datos: Tendencias y predicción 00:10:00
            • Cuestionario: Automatización e integración 00:20:00
            • La aventura de los datos de GenAI: Un viaje por el panorama de la IA 00:03:15
            • Desmitificación de la IA generativa: glosario para analistas de datos 00:05:12
            • IA generativa para analistas de datos: Una guía completa 00:10:00
            • El ecosistema GenAI: Una vibrante red de modelos, herramientas y plataformas 00:10:00
            • Cuestionario: Conceptos clave y terminología de la IA generativa para el análisis de datos 00:20:00
            • Recorrido del proyecto: Limpieza de datos y exploración con GenAI 00:05:02
            • Escaparate del proyecto: Predicción de la pérdida de clientes con IA generativa 00:05:21
            • Aplicaciones reales de la IA generativa en el Análisis de datos 00:05:40
            • Estudios de caso de IA generativa: Análisis de datos en distintas industrias 00:10:00
            • Cuestionario: Aplicaciones prácticas de la IA generativa en el análisis de datos 00:20:00
            • El poder de la retroalimentación: Excelencia en la revisión del código 00:05:11
            • Buenas prácticas en la revisión del código: Guía para una colaboración eficaz 00:10:00
            • La ética del código generado por IA 00:10:00
            • Cuestionario: Análisis y mejora del código generado por IA 00:20:00
            • Actividad: Mejora del código generado por IA 00:20:00
            • Taller de diseño de flujos de trabajo: Creación de soluciones personalizadas con IA 00:05:19
            • Demostración: Crear un flujo de trabajo desde cero 00:05:16
            • Consejos para optimizar el flujo de trabajo: Una guía para la eficiencia 00:10:00
            • GenAI y el futuro del trabajo 00:05:10
            • Ejemplos de flujos de trabajo reales: Inspiración de los líderes del sector 00:10:00
            • Aplicación de GenAI a un proyecto completo de análisis de datos 00:15:00
            • Actividad práctica: Revisión y defensa del código generado por IA con un responsable técnico 00:15:00
            • Proyecto: Más allá de la construcción: Reflexión crítica sobre el diseño del flujo de trabajo 00:20:00
            • Cuestionario: Diseño y automatización de flujos de trabajo con GenAI 00:20:00
            • Análisis de escenarios y causas raíz con el programa de IA generativa 00:10:00
            • Las herramientas GenAI para el análisis de datos: Una Guía Práctica 00:10:00
            • El planificador perplejo: Navegar por la incertidumbre con el análisis de escenarios 00:02:42
            • Fundamentos del análisis de escenarios 00:10:00
            • Desmitificar el análisis de escenarios: Comprender su papel en la toma de decisiones 00:05:31
            • El papel del análisis de escenarios en la planificación estratégica: Una inmersión profunda 00:05:58
            • Análisis de escenarios en la era de la IA: el impacto de la IA generativa 00:10:00
            • Por qué el análisis de escenarios es esencial para la toma de decisiones estratégicas 00:15:00
            • Tarea práctica: Introducción al análisis de escenarios 00:20:00
            • Predecir el futuro con datos 00:02:07
            • IA generativa y modelización de escenarios 00:10:00
            • Predecir mundos futuros con Modelos generativos 00:05:57
            • Herramientas de IA para el análisis de escenarios 00:05:57
            • El elemento humano: Interpretación de escenarios generados por IA 00:05:24
            • Consideraciones éticas en el análisis de escenarios con IA 00:10:00
            • Tarea práctica: IA generativa para simulación de escenarios 00:20:00
            • Deslizadores de escenarios: Explorar los «y si…» 00:02:23
            • La importancia de los datos en el análisis de hipótesis 00:10:00
            • Demostración: Perfeccionamiento de los escenarios de IA con ajustes de parámetros 00:05:38
            • Análisis de sensibilidad: Comprobación de la solidez del escenario 00:05:35
            • ¿Y si…? El arte de modificar los escenarios de IA para obtener la máxima información 00:05:47
            • Análisis de escenarios para distintos horizontes temporales 00:10:00
            • Asignación de prácticas: Ajuste de entradas y parámetros 00:20:00
            • El navegante del riesgo: Trazar un rumbo a través de la incertidumbre 00:02:50
            • Cuantificación del riesgo en el análisis de escenarios 00:10:00
            • Demostración: Interpretación de los resultados de los escenarios de IA: Dar sentido a los datos 00:04:42
            • Análisis de escenarios para la mitigación de riesgos: Estrategias proactivas para el éxito 00:06:01
            • Análisis de escenarios y Árboles de decisiones: Visualizar su elección 00:10:00
            • Tarea práctica: Análisis de escenarios 00:20:00
            • El libro de casos del detective de datos: Descifrando el misterio de la Causa raíz 00:02:12
            • 5 porqués, Diagramas de espina de pescado y mucho más: Guía de metodologías de ACR 00:10:00
            • Comprender las metodologías de análisis de las causas profundas 00:15:00
            • La importancia del análisis de las causas raíz: Ir más allá de la superficie 00:06:00
            • Desentrañar las causas raíz con métodos probados 00:06:19
            • Cuándo utilizar cada método de ACR: Elegir la herramienta adecuada para cada tarea 00:05:44
            • Guía completa de metodologías de análisis de las causas raíz 00:10:00
            • Tarea práctica: Metodologías de análisis de causa raíz 00:20:00
            • Reconocimiento de patrones de IA 00:02:23
            • IA generativa: la herramienta detectivesca del analista de datos 00:06:11
            • Identificación de anomalías y detección de valores atípicos 00:06:03
            • Procesamiento de lenguaje natural para el ACR: cómo sacar partido a los datos de texto 00:10:00
            • Tarea práctica: IA generativa en la identificación de la causa raíz 00:20:00
            • Correlación frente a causalidad: El gran debate de los datos 00:02:24
            • Correlación de datos frente a causalidad 00:10:00
            • Demostración: Análisis de correlaciones con IA 00:06:15
            • De las pautas a las causas raíz 00:06:23
            • Navegar por el laberinto de la causalidad en Big data 00:06:32
            • Descifrando la matriz: Cómo la IA revela patrones ocultos en sus datos 00:06:27
            • Tarea práctica: Utilización de la IA para el análisis de patrones de datos 00:20:00
            • La IA generativa como aliada en la resolución de problemas 00:02:42
            • Pasar de la información a la acción 00:10:00
            • El arte de recomendar soluciones 00:06:28
            • Demostración: Uso de la IA para modelar soluciones 00:05:42
            • Actividad: Análisis de causa raíz con IA generativa 00:20:00
            • Tarea calificada: Análisis de la causa raíz 00:20:00
            • Riesgo: lo bueno, lo malo y lo desconocido 00:10:00
            • Gestión de riesgos: Más allá de evitar lo peor 00:05:53
            • Radar de riesgos de IA: Analice sus datos en busca de amenazas y oportunidades ocultas 00:05:35
            • Papel de los datos en la gestión de riesgos 00:10:00
            • Tarea práctica: Fundamentos de la gestión de riesgos 00:20:00
            • El poder de predicción de la IA 00:02:28
            • Herramientas de identificación de riesgos basadas en IA 00:10:00
            • Demostración: Mapas de riesgo con IA 00:04:33
            • Más allá de lo obvio: el papel de la IA para descubrir riesgos ocultos 00:10:00
            • Tarea práctica: IA generativa para la identificación de riesgos 00:20:00
            • Explorar los riesgos de la IA 00:02:36
            • ¿Y si…? Exploración de escenarios de riesgo con IA 00:05:50
            • Ponga a prueba sus estrategias con IA 00:06:13
            • El poder del pensamiento probabilístico en la gestión de riesgos 00:10:00
            • Tarea práctica: Simulación de escenarios de riesgo con IA 00:20:00
            • Simulación y evaluación de escenarios de riesgo con IA 00:15:00
            • Mitigación de riesgos: Su plan de acción 00:10:00
            • Análisis de mitigación de riesgos con IA 00:05:55
            • Análisis costo-beneficio de la mitigación de riesgos 00:05:38
            • Equilibrio entre IA y conocimiento humano en la mitigación de riesgos 00:06:04
            • Tarea calificada: Identificación y gestión de riesgos 00:20:00
            • Guía de marcos y el papel del análisis 00:10:00
            • Toma de decisiones basada en datos: Un cambio de mentalidad 00:06:05
            • Sesgos cognitivos y toma de decisiones 00:10:00
            • Tarea práctica: Marcos para la toma de decisiones 00:20:00
            • Decisiones basadas en datos 00:02:15
            • FROM scenarios to strategies: Convertir los conocimientos de IA en planes viables 00:06:01
            • Herramientas de toma de decisiones basadas en escenarios: Una visita guiada 00:06:16
            • La colaboración entre el ser humano y la IA en la toma de decisiones 00:10:00
            • El dúo dinámico: combinar el juicio humano con la información de la IA 00:05:57
            • Asignación práctica: Integración de los conocimientos generados por la IA 00:20:00
            • Planificación estratégica: Trazar el rumbo con IA 00:02:27
            • Planificación estratégica: Panorama general 00:10:00
            • Gestión de riesgos mediante la planificación de escenarios 00:10:00
            • Asignación de recursos basada en escenarios 00:06:23
            • Escenarios impulsados por la IA: La reconfiguración de la estrategia empresarial 00:06:06
            • Tarea práctica: Aplicaciones en la planificación estratégica 00:20:00
            • El cuadro de mando de la toma de decisiones: Medir el impacto de la IA 00:02:28
            • Estudios de caso: El ROI de la toma de decisiones basada en escenarios 00:06:11
            • Análisis comparativo: IA frente a toma de decisiones tradicional 00:06:25
            • Cuantificación del impacto de la IA en la toma de decisiones 00:06:18
            • El futuro de la toma de decisiones: La evolución de la IA 00:10:00
            • Comprender los marcos de toma de decisiones y el papel de los datos 00:15:00
            • Actividad práctica: Integración de las perspectivas de los escenarios de IA en una sesión informativa para directivos 00:15:00
            • Tarea calificada: Toma de decisiones con análisis de escenarios 00:20:00

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          Información del Curso

          30 Horas Curriculares

          24 Créditos Académicos

          Accede por tu Smartphone

          Certificado oficial SEP

          Aprendizaje especializado

          Contenido de la Certificación

          Potencia tu análisis de datos con IA generativa: procesamiento, análisis avanzado, visualización y automatización.

          Este programa intermedio te enseña a integrar IA generativa a lo largo del ciclo de vida del análisis de datos para agilizar procesos y encontrar insights más profundos.
          Practicarás con proyectos prácticos, buenas prácticas de ética de IA y crearás un portafolio que demuestre tus nuevas habilidades.
          Desarrollarás dominio en integración de herramientas, preparación de datos con IA, análisis avanzado y automatización de flujos con generación de código.

          • Aplicar IA generativa al procesamiento, limpieza y preparación de datos
          • Usar herramientas con IA para análisis avanzado (modelado predictivo, series de tiempo)
          • Crear visualizaciones y tableros interactivos con asistencia de IA
          • Automatizar flujos de trabajo (generación de código y reportes)



          CURSO 1: Introduction to Generative AI for Data Analysis
          • Fundamentos de GenAI; herramientas; integración en flujos; ética y prompts

          CURSO 2: Data Processing and Optimization with Generative AI
          • Limpieza avanzada, datos sintéticos, calidad e integridad de datos

          CURSO 3: Advanced Data Analysis with Generative AI
          • Modelado predictivo, series de tiempo, texto y detección de anomalías

          CURSO 4: Data Visualization and Reporting with Generative AI
          • Preparación de datos para visualización; dashboards e informes con narrativa

          CURSO 5: Coding and Automation for Data Analysis with Generative AI
          • Generación de código (SQL/Python/R), pipelines y automatización

          CURSO 6: Scenario and Root Cause Analysis with Generative AI
          • Análisis de escenarios, causas raíz y gestión de riesgos

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