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Introducción

Desarrollar en los participantes la capacidad de estructurar, depurar y analizar datos históricos provenientes de cultivos agrícolas, con el fin de identificar patrones, construir indicadores clave y evaluar su potencial para apoyar la toma de decisiones y la generación de modelos predictivos en contextos agrícolas reales.

Dirigido a

Este curso está dirigido a ingenieros agrónomos, agrícolas, agropecuarios y agroindustriales, zootecnistas, administradores de fincas, analistas agrícolas y miembros de cooperativas o empresas agroindustriales interesados en introducirse en el análisis de datos sin necesidad de conocimientos avanzados en programación.

También está orientado a profesionales, directores de procesos y tomadores de decisiones del sector agrícola que cuenten con registros históricos de sus cultivos y deseen aprender a aprovechar esa información para mejorar la productividad, la eficiencia operativa y la toma de decisiones. 
 

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Icono duración

Duración

12 horas

Icono horario

Horario

Sábado 8:00a.m. a 12:00p.m.

Icono modalidad

Modalidad

Presencial

Icono lugar

Lugar

Llanogrande

Contenidos del programa

Objetivo: Comprender la importancia de los datos históricos y aprender a organizar la información disponible en formatos útiles para el análisis.

Contenidos:

  • ¿Qué es analítica de datos en el contexto agrícola? Y tipos de datos disponibles en agricultura (productividad, clima, suelos, plagas, labores, etc.).
  • Conceptos básicos de programación con lenguaje Python e Inteligencia Artificial
  • Diagnóstico de la calidad del dato: ¿Qué tenemos y en qué estado?
  • Estrategias para estructurar y limpiar datos desordenados (ej. fechas, unidades, errores comunes).
  • Recomendaciones para estandarizar el registro de datos agrícolas

Objetivo: Aprender a analizar los datos para identificar comportamientos, anomalías y generar indicadores de valor.

Contenidos:

  • Conceptos básicos de análisis exploratorio (tendencias, estacionalidad, outliers)
  • Indicadores clave para la gestión agrícola: rendimiento promedio, variabilidad, correlaciones con clima, etc.
  • Visualización de datos: gráficas de series de tiempo, mapas si se cuenta con coordenadas, histogramas, boxplots
  • Interpretación de resultados y comunicación efectiva

Objetivo: Introducir herramientas simples para identificar potencial predictivo y evaluar escenarios futuros.

Contenidos:

  • ¿Qué es un modelo predictivo? Tipos y ejemplos en agricultura
  • Variables explicativas y objetivo: cómo elegirlas
  • Introducción a modelos simples: regresión lineal, clasificación binaria
  • Evaluación de modelos: precisión, error, utilidad práctica
  • ¿Qué decisiones puedo tomar con estos datos?

El curso se desarrolla en a partir de clases magistrales y talleres. Los estudiantes desarrollaran ejercicios con base en conceptos teóricos, con el fin de comprender los elementos conceptuales y procesos involucrados en un proyecto basado en técnicas de inteligencia artificial. 

Objetivo: Comprender la importancia de los datos históricos y aprender a organizar la información disponible en formatos útiles para el análisis.

Contenidos:

  • ¿Qué es analítica de datos en el contexto agrícola? Y tipos de datos disponibles en agricultura (productividad, clima, suelos, plagas, labores, etc.).
  • Conceptos básicos de programación con lenguaje Python e Inteligencia Artificial
  • Diagnóstico de la calidad del dato: ¿Qué tenemos y en qué estado?
  • Estrategias para estructurar y limpiar datos desordenados (ej. fechas, unidades, errores comunes).
  • Recomendaciones para estandarizar el registro de datos agrícolas

Objetivo: Aprender a analizar los datos para identificar comportamientos, anomalías y generar indicadores de valor.

Contenidos:

  • Conceptos básicos de análisis exploratorio (tendencias, estacionalidad, outliers)
  • Indicadores clave para la gestión agrícola: rendimiento promedio, variabilidad, correlaciones con clima, etc.
  • Visualización de datos: gráficas de series de tiempo, mapas si se cuenta con coordenadas, histogramas, boxplots
  • Interpretación de resultados y comunicación efectiva

Objetivo: Introducir herramientas simples para identificar potencial predictivo y evaluar escenarios futuros.

Contenidos:

  • ¿Qué es un modelo predictivo? Tipos y ejemplos en agricultura
  • Variables explicativas y objetivo: cómo elegirlas
  • Introducción a modelos simples: regresión lineal, clasificación binaria
  • Evaluación de modelos: precisión, error, utilidad práctica
  • ¿Qué decisiones puedo tomar con estos datos?

El curso se desarrolla en a partir de clases magistrales y talleres. Los estudiantes desarrollaran ejercicios con base en conceptos teóricos, con el fin de comprender los elementos conceptuales y procesos involucrados en un proyecto basado en técnicas de inteligencia artificial. 

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