DataStereo Academia de datos
Brochure del curso

Data Analytics con IA

Un programa on demand para dejar de depender de Power BI, Tableau o de un área de sistemas: el alumno construye su propio sistema de datos —base de datos, dashboard y acceso seguro— con IA como copiloto.

Claude Code
Bases de datos
Dashboards
Hosting & dominio
Seguridad y roles
100% on demand
Examen de certificación incluido
Para quien viene de Tableau o Power BI

Esto no es "Tableau con esteroides"

Si ya sabés armar dashboards, lo que cambia acá no es la herramienta — es todo el paradigma de cómo se llega al hallazgo.

BI tradicional
Data Analytics con IA
Arrastrás campos a un lienzo y esperás que el dashboard te muestre algo interesante.
Le describís el hallazgo que buscás, y la IA cruza los datos y te lo entrega listo para validar.
Exportás un Excel y se lo subís a un chat, perdiendo el control de dónde termina tu información.
Con MCP, hablás con tu base de datos real directamente desde Claude Code en Visual Studio Code — la información nunca sale de tu infraestructura.
Las respuestas de una IA genérica sobre tus datos son vagas, o directamente inventadas.
Con RAG, la IA busca y se apoya en tus documentos y datos reales antes de responder — no improvisa con lo que "recuerda" de su entrenamiento.
Para automatizar algo a medida, dependés de un desarrollador o te quedás sin poder hacerlo.
Con vibe coding y spec-driven development, dirigís vos mismo a la IA para construirlo.
Los conceptos que vertebran el curso

Vocabulario que vas a dominar

No son palabras de moda sueltas — son las piezas que, combinadas, arman el enfoque completo del curso.

Vibe coding

Programar dirigiendo a la IA con instrucciones en lenguaje natural, en vez de escribir cada línea de código a mano. Es la puerta de entrada del curso.

Spec-driven development

La evolución más rigurosa del vibe coding: primero se define una especificación clara y criterios de aceptación, y recién ahí la IA construye contra esa spec — no se improvisa prompt tras prompt.

MCP (Model Context Protocol)

El protocolo que te deja hablar con tus datos reales directamente desde Claude Code en Visual Studio Code —le preguntás a tu base de datos SQL como parte de la conversación— sin exportar archivos ni copiar información a un chat.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Antes de responder, la IA busca información real en tus propios documentos y datos, y basa su respuesta en eso — en vez de improvisar con lo que "recuerda" de su entrenamiento general.

Text-to-SQL / Natural Language Querying

Preguntarle a una base de datos en lenguaje natural y que te devuelva la consulta SQL generada junto con el resultado — sin escribir la query a mano.

Conversational BI

Dashboards que en vez de navegarse a fuerza de clics y filtros, se conversan: le pedís un recorte o una comparación en una oración, y el tablero responde.

Semantic layer / metrics layer

La capa (dbt Semantic Layer, Cube, etc.) que traduce lenguaje de negocio a queries reales — define una sola vez qué significa cada métrica, para que la IA no la invente ni la calcule distinto cada vez.

Certificación incluida en el curso

Termina con un examen de certificación

Al finalizar el programa, el alumno rinde un examen de certificación —incluido en el costo del curso— que habilita el Certificado de Aptitud como Analista de Datos con IA. No es un diploma de cortesía por haber mirado los videos: se obtiene aprobando una evaluación real de las competencias del curso.

Ejemplo
Academia de datos
Certificado de Aptitud
Se certifica que
Valentina Rojas
aprobó el examen de certificación del programa
Analista de Datos con IA

Vista previa a modo de ejemplo. El examen de certificación está incluido en el costo del curso — aprobarlo es lo que habilita a emitir este certificado, pensado para que el alumno lo sume a su perfil profesional con peso real, no como un diploma de participación.

Público objetivo

¿A quién está dirigido?

Analistas de datos y BI

Perfiles de Tableau, Power BI o Excel avanzado que quieren ampliar su perfil incorporando desarrollo de soluciones propias con IA.

Profesionales de cualquier área

Administración, marketing, operaciones, finanzas o RR.HH. que necesitan tableros de control y no cuentan con un área de sistemas que los desarrolle.

Emprendedores y consultores

Buscan ofrecer dashboards a medida para sus clientes, sin depender de desarrolladores externos.

Sin experiencia previa

Personas con nociones básicas de informática (Excel, navegación web) que quieren incursionar en desarrollo asistido por IA.

Contenido on demand

Temario completo

4 módulos, de la base de datos a la producción. Grabado, para avanzar a tu ritmo, sin fechas fijas.

Módulo 01
Fundamentos de bases de datos y primeros pasos con IA generativa
  • Qué es una base de datos relacional: tablas, filas, columnas, claves primarias y foráneas
  • Diseño de un esquema propio: normalización y relaciones uno-a-muchos / muchos-a-muchos aplicadas a un caso real
  • Conceptos clave de IA aplicada a desarrollo: prompt, contexto, alucinaciones y qué es el "vibe coding"
  • Spec-driven development: cómo escribir una especificación clara y criterios de aceptación para que la IA construya con precisión, en vez de improvisar
  • MCP (Model Context Protocol): qué es y cómo te permite hablar con tus datos reales desde Claude Code en Visual Studio Code, en vez de exportarlos a mano
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): cómo lograr que la IA base sus respuestas en tus propios documentos y datos, en vez de "recordar" de su entrenamiento general
  • Instalación y configuración del entorno: Visual Studio Code + Claude Code
  • Ejercicio práctico: crear una base de datos y sus tablas con scripts SQL generados con Claude Code
Módulo 02
Construcción del dashboard interactivo con vibe coding
  • De la base de datos al dashboard: arquitectura básica de una aplicación de datos (backend + frontend)
  • Generación de un dashboard interactivo con Claude Code (gráficos, filtros, KPIs)
  • Tres formas de alimentar el dashboard: base de datos, Google Sheets y carga de archivos (Excel/CSV)
  • Consultar tus datos en vivo desde Claude Code (en Visual Studio Code) a través de MCP, para explorar y validar la base de datos real mientras se construye el dashboard — sin exportar nada a mano
  • RAG aplicado al desarrollo: cargarle a la IA el glosario y las reglas de negocio propias (cómo se calcula cada métrica) para que el código respete esas definiciones
  • Buenas prácticas de prompting para depurar y mejorar el código generado
  • Ejercicio práctico: dashboard funcional corriendo en local con las tres fuentes de datos
Módulo 03
Dominio, hosting y publicación en la web
  • Qué es un dominio y cómo registrarlo (proveedores, extensión, DNS)
  • Qué es un hosting: tipos (compartido, VPS, cloud) y criterios de elección
  • Contratación y configuración inicial del hosting
  • Migración y gestión de archivos con FileZilla (FTP/SFTP)
  • Publicar el dashboard y conectarlo con la base de datos remota, verificando que todo funcione online
Módulo 04
Seguridad, roles de usuario y puesta en producción
  • Autenticación de usuarios: login, registro y gestión de contraseñas
  • Roles y permisos: qué ve y qué puede hacer cada tipo de usuario dentro del dashboard
  • Seguridad básica: HTTPS/SSL, protección de API keys y variables de entorno
  • Trazabilidad: qué consultó la IA, cuándo y con qué resultado — cómo auditar un asistente que ya está conectado a datos reales
  • Checklist de lanzamiento: pruebas finales, backups y mantenimiento
Inversión

Precio

Se paga con tarjeta de crédito. Los datos para completar el pago se envían por correo apenas confirmás tu interés.

Individual
USD 145
por persona
Dos personas
USD 120
por persona
Grupos de más de 10
USD 90
por persona
Para arrancar

Requisitos

No hace falta nada más que esto — no se requieren conocimientos previos de programación.

Una PC o notebook

Windows o Mac, con conexión a internet estable para instalar el entorno y trabajar con Claude Code.

Un auricular

Para seguir las clases grabadas con buen audio, a tu ritmo y sin interrupciones.

Conexión a internet

Para ver las clases on demand y trabajar con las herramientas de IA en la nube.

Eduardo Azzola

Eduardo Azzola

Instructor · Director · Académico

Ingeniero en Sistemas con más de 18 años de experiencia en Data & Analytics. Docente en la Universidad de Chile y en la UTN de Buenos Aires. Capacitó equipos en Falabella, Mercado Libre, Apple, Coca-Cola, LATAM, Santander, Nike, DHL, Ford y UNICEF.

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