Capacitación de alto nivel orientada a estudiantes, docentes, investigadores y profesionales en analítica de datos, machine learning, ciencia de datos e inteligencia artificial.
Cursos
especializados
Talleres
Prácticos
41 h
de capacitación
Información General
Abierto
APRENDIZAJE Y EXPERIENCIAS APLICADAS
Cursos Cortos
Capacitación intensiva en Analítica con Databricks, Modelos de Regresión Complejos, Regresión Modal, Ciencia de Datos con R + IA y Machine Learning para Series Temporales.
Presencial y Virtual
Talleres Prácticos
Sesiones aplicadas de resolución de problemas reales, que abarcan desde Analítica Prescriptiva con Aprendizaje por Refuerzo y Gobernanza de Datos, hasta Análisis de Datos Satelitales (Sentinel-5P) con Python.
Enfoque Aplicado
Networking y Colaboración
Un espacio estratégico de intercambio de conocimientos entre profesionales, investigadores y la industria para crear redes y conocer las últimas tendencias de los datos.
RED DE CONTACTOSs
Tercera Edición
¿POR QUÉ PARTICIPAR?
Un espacio académico de la Carrera de Estadística (FCNM-ESPOL) diseñado para fortalecer tus competencias analíticas y computacionales mediante el uso de datos.
Integración Teórico-Práctica
Combina fundamentos teóricos con aplicaciones reales en aprendizaje automático, analítica prescriptiva y ciencia de datos con R y Python.
Metodologías e IA
Descubre tendencias que transforman la toma de decisiones: datos satelitales, computación cuántica, gobernanza y modelos para datos complejos.
Investigadores de Alto Nivel
Aprende directo de reconocidos expertos nacionales e internacionales a través de cursos cortos e intensivos y talleres 100% prácticos.
Networking y Certificación
Crea redes de colaboración entre la academia, la industria y el sector público, con certificado oficial respaldado por la FCNM de la ESPOL.
Excelencia Académica
APRENDE DE LOS LÍDERES DEL SECTOR
Conoce a los docentes y expertos que liderarán la III Escuela de Estadística y Análisis de Datos organizada por la ESPOL.
Rómulo Tenesaca, M.Sc.
Instructor de Curso
ESPOL
Especialista en analítica de datos a gran escala e infraestructura con Databricks para soluciones modernas de IA.
Victor Hugo Lachos, Ph.D.
Instructor de Curso
ESPOL
Investigador y experto internacional en modelado estadístico y análisis de datos estadísticos complejos.
Christian Galarza Morales, Ph.D.
Instructor de Curso
ESPOL
Doctor en Estadística especializado en técnicas de regresión modal y metodologías econométricas avanzadas.
Néstor Montaño Pulzara, M.Sc.
Instructor de Curso
ESPOL
Especialista en programación en R e integración de inteligencia artificial aplicada al análisis de datos.
Ramón Villa Cox, Ph.D.
Instructor Virtual
ESPOL
Investigador enfocado en Machine Learning y modelos predictivos para el procesamiento de series temporales.
Alice Gómez Cantos, M.Sc.
Instructora de Taller
ESPOL
Experta en análisis de imágenes satelitales (Sentinel-5P) y Machine Learning mediante lenguaje Python.
Andrés Abad, Ph.D.
Instructor de Taller
ESPOL
Investigador en optimización de decisiones y modelado prescriptivo con inteligencia artificial.
Andrea Olvera Orellana, M.Sc.
Instructora Virtual
ESPOL
Especialista en estrategia digital, calidad y políticas de gobernanza de datos para la gestión organizacional.
ASEGURA TU LUGAR Y CERTIFÍCATE
Ideal si buscas capacitarte en temas específicos.
- • 1 Curso: $25.00 USD
- • 2 Cursos: $40.00 USD
Aprovecha el descuento especial para el pase del evento completo registrándote hasta el 31 de agosto de 2026.
- • Inversión Especial: $55.00 USD
Tarifas para el evento completo a partir del 1 de septiembre:
- • Estudiantes Grado: $60.00 USD
- • Posgrado / Corporativo (5+): $70.00 USD
- • Docentes y Profesionales: $80.00 USD
Cronograma Oficial
Agenda del Evento
Horario semanal detallado de los cursos cortos, talleres y sesiones inaugural y de clausura (del 19 al 23 de octubre).
Jornada Inaugural y Primeras Sesiones
• 08:30 - 10:30: Curso Corto: Analítica de Datos en la Era de la Inteligencia Artificial
• 10:30 - 12:30: Curso Corto: Modelos de Regresión para Análisis de Datos Complejos
• 13:30 - 15:30: Curso Corto: Regresión Modal
• 15:30 - 16:30: Sesión Inaugural
• 18:00 - 19:30: Curso Corto: Machine Learning para el Análisis de Series Temporales (Virtual)
Día 1
Cursos Cortos y Taller
• 08:30 - 10:30: Curso Corto: Analítica de Datos en la Era de la Inteligencia Artificial
• 10:30 - 12:30: Curso Corto: Modelos de Regresión para Análisis de Datos Complejos
• 13:30 - 16:30: Taller: Analítica Prescriptiva con IA
• 18:00 - 19:30: Curso Corto: Machine Learning para el Análisis de Series Temporales (Virtual)
Día 2
Continuación Módulos Teórico-Prácticos
• 08:30 - 10:30: Curso Corto: Analítica de Datos en la Era de la Inteligencia Artificial
• 10:30 - 12:30: Curso Corto: Modelos de Regresión para Análisis de Datos Complejos
• 13:30 - 15:30: Curso Corto: Regresión Modal
• 15:30 - 16:30: Taller: Analítica Prescriptiva con IA
• 18:00 - 19:30: Curso Corto: Machine Learning para el Análisis de Series Temporales (Virtual)
• 19:30 - 21:30: Taller: Gobernanza de Datos (Virtual)
Día 3
Talleres y Análisis con R + IA
• 08:30 - 10:30: Curso Corto: Analítica de Datos en la Era de la Inteligencia Artificial
• 10:30 - 12:30: Taller: Análisis de Datos Satelitales Aplicando Python y Machine Learning
• 13:30 - 16:00: Curso Corto: Análisis de Datos con R + IA, Desde Cero
• 18:00 - 19:30: Curso Corto: Machine Learning para el Análisis de Series Temporales (Virtual)
Día 4
Cierre del Evento y Sesión Final
• 08:30 - 10:30: Taller: Análisis de Datos Satelitales Aplicando Python y Machine Learning
• 10:30 - 12:30: Curso Corto: Modelos de Regresión para Análisis de Datos Complejos
• 13:30 - 15:30: Curso Corto: Análisis de Datos con R + IA, Desde Cero
• 15:30 - 16:30: Sesión de Clausura
Día 5
III Escuela de Estadística y Análisis de Datos
Acompáñanos del 19 al 23 de octubre en el campus Gustavo Galindo (Edificio STEM).
¿Quieres conocer toda la agenda y los temas de esta edición? Descarga nuestro brochure informativo y descubre todo lo que tenemos preparado para ti.
Organizan:
Aliados Estratégicos
La innovación es resultado de grandes alianzas. Gracias a las instituciones que hacen posible este encuentro de tecnología y conocimiento.
