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.
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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