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Clases de IA para datos: usar la IA sin perder el criterio

Una lección por tema, paso a paso y con datos de práctica: reclamos de clientes de una tienda en línea y los tickets de soporte de sus áreas, con los problemas típicos de los datos reales. Al aprobarlas todas se habilita el caso siguiente, donde las usas en un trabajo real.

  1. Lección 1 · 12 minIA para datos: en qué ayuda y en qué noPendiente
  2. Lección 2 · 12 minDescribir una tabla para pedir ayudaPendiente
  3. Lección 3 · 14 minCalidad de datos: comprobar lo que dice la IAPendiente
  4. Lección 4 · 16 minLimpieza asistida: revisar el código que propone la IAPendiente
  5. Lección 5 · 14 minClasificar textos con etiquetas revisablesPendiente
  6. Lección 6 · 14 minFórmulas asistidas en la planillaPendiente
  7. Lección 7 · 16 minSQL asistido: revisar la consulta antes de confiarPendiente
  8. Lección 8 · 14 minAnálisis exploratorio: conocer el terrenoPendiente
  9. Lección 9 · 12 minRevisar los gráficos que sugiere la IAPendiente
  10. Lección 10 · 14 minExplicar hallazgos sin exagerarPendiente
  11. Lección 11 · 18 minReportes asistidosPendiente
  12. Lección 12 · 12 minSesgos en los datosPendiente
  13. Lección 13 · 16 minPrivacidad: preparar los datos antes de compartirlosPendiente
  14. Lección 14 · 30 minProyecto final: plan de un análisis asistido por IAPendiente

Tu avance

Aprueba todas las lecciones para completar las clases y habilitar el caso siguiente.

Datos del caso

Descárgalos para tu entregable. Son archivos CSV en UTF-8. En Excel ábrelos con Datos → Obtener datos → Desde texto/CSV (así se ven bien las tildes y las columnas); en Google Sheets, con Archivo → Importar; en Python, con pd.read_csv.