Formación práctica en Python, R, Excel, Power BI y herramientas tecnológicas modernas.
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Introducción práctica al control de versiones, documentación técnica y construcción de portafolio profesional reproducible.
Introducción práctica a programación con Python orientada al análisis de datos, automatización y desarrollo de pensamiento computacional.
Introducción al análisis estadístico y manejo de datos utilizando el lenguaje R y el entorno RStudio.
Uso profesional de Excel para análisis, organización de datos y automatización de procesos técnicos y administrativos.
Desarrollo de dashboards interactivos, visualización profesional de datos y generación de reportes dinámicos.
Manipulación avanzada de datos, visualización estadística y análisis aplicado utilizando tidyverse y ggplot2.
Manipulación de datos, análisis exploratorio, visualización científica y uso de bibliotecas modernas para ciencia de datos.
Integración de datasets, limpieza de datos, análisis estadístico y visualización aplicada utilizando herramientas modernas del ecosistema Python.
Flujo profesional de trabajo con Git y GitHub, ramas, integración de cambios y resolución colaborativa de conflictos en proyectos técnicos.
Formación aplicada en estadística, ciencia de datos, modelado y análisis especializado utilizando R y RStudio.
Introducción al entorno R, RStudio y fundamentos para el trabajo reproducible con datos.
Métodos estadísticos aplicados al análisis biomédico y experimental utilizando R.
Análisis estadístico y manejo de datos clínicos y epidemiológicos usando R.
Métodos cuantitativos y análisis de datos sociales con herramientas reproducibles.
Uso de R para análisis de información pública, indicadores y toma de decisiones.
Construcción de gráficos científicos y visualización avanzada para datos biomédicos.
Georreferenciación, mapas temáticos y análisis territorial utilizando R.
Modelado, pronóstico y análisis temporal aplicado con R.
Modelos de regresión y fundamentos de aprendizaje automático en R.
Algoritmos de clasificación y principios de machine learning con R.
Modelado probabilístico y procesos estocásticos aplicados en R.
Técnicas de supervivencia y análisis de eventos en tiempo con R.
Recolección automatizada de datos y extracción de información desde la web.
Historias de científicos, matemáticos y pioneros tecnológicos que transformaron el mundo moderno.
Matemático, criptógrafo y pionero de la computación moderna. Su trabajo sentó bases fundamentales para la informática, la inteligencia artificial y el pensamiento algorítmico.
Matemático brillante cuya obra transformó la teoría de juegos, la economía, la inteligencia artificial y las ciencias sociales mediante el famoso Equilibrio de Nash.
Físico teórico, cosmólogo y divulgador científico que revolucionó nuestra comprensión de los agujeros negros, el origen del universo y la cosmología moderna, convirtiéndose además en un símbolo de resiliencia y superación.
Premio Nobel de Física (1965), pionero de la Electrodinámica Cuántica, divulgador excepcional y una de las figuras más influyentes de la ciencia del siglo XX.
Genio autodidacta de la teoría de números, cuyas identidades, series infinitas y fórmulas extraordinarias continúan inspirando a matemáticos de todo el mundo.
Revolucionó la geometría algebraica mediante ideas profundamente abstractas que transformaron la investigación matemática del siglo XX.
Matemático ruso que resolvió la Conjetura de Poincaré, uno de los problemas más importantes de la matemática, rechazando incluso la Medalla Fields.
Materiales de divulgación científica y formación académica desarrollados por el director de Analítica Aplicada MX.
Un recorrido por la vida, ideas y contribuciones de científicos y matemáticos que transformaron nuestra comprensión del mundo moderno. Una obra de divulgación científica pensada para estudiantes, docentes y personas interesadas en la historia de la ciencia.
Producción científica y materiales académicos en procesos estocásticos, teoría de colas, cadenas de Markov, regresión logística, probabilidad aplicada y modelación matemática.
Introducción a procesos regenerativos y de renovación, fundamentos probabilísticos y aplicaciones en modelación estocástica.
Introducción a sistemas de espera, procesos de llegada y aplicaciones reales de teoría de colas.
Modelación epidemiológica mediante cadenas de Markov aplicada al comportamiento de COVID-19 en CDMX.
Fundamentos probabilísticos y estructura matemática de procesos de Markov discretos y continuos.
Fundamentos, implementación y aplicaciones de regresión logística en análisis de datos y modelación estadística.
Material introductorio sobre sistemas de visitas y aplicaciones en procesos de servicio y teoría de colas.
Formación presencial en espacios pensados para aprendizaje, networking y crecimiento profesional.
Sede presencial en CDMX para cursos, talleres y actividades de formación en analítica aplicada, programación y reconversión profesional.
Estamos trabajando para ampliar nuestras opciones presenciales y acercar la formación en análisis de datos y tecnología aplicada a más personas.
Analítica Aplicada MX es un proyecto educativo orientado a la reconversión profesional mediante herramientas prácticas de análisis de datos, programación, visualización, automatización y tecnología aplicada.
Soy el creador de Analítica Aplicada MX, un espacio de formación pensado para personas que desean actualizar sus habilidades, construir un perfil técnico más competitivo y acercarse al mundo del análisis de datos desde una ruta clara, práctica y profesional.
Mi trabajo integra docencia, análisis computacional, programación, estadística aplicada y desarrollo de materiales formativos. El objetivo del proyecto es que cada estudiante aprenda herramientas reales, construya evidencia de aprendizaje y avance hacia una reconversión laboral con mayor confianza.
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