Grupo: Data Science

Rolando de la Cruz Mesía es Doctor en Estadística por la Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC) y cuenta con una destacada trayectoria académica y profesional en áreas como aprendizaje bayesiano, bioestadística, ciencia de datos y aprendizaje estadístico. A lo largo de su carrera, ha trabajado por conectar el trabajo académico con el práctico, desarrollando métodos y herramientas innovadoras en ámbitos como la salud, la industria y las políticas públicas.

Rolando se ha desempeñado a lo largo de su carrera en diferentes universidades. Actualmente es Profesor Titular en la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), siendo reconocido con el Premio al Mejor Docente del programa de Magíster en Modelamiento Geoestadístico de Depósitos Minerales y el Premio a la Excelencia Académica de la Facultad de Ingeniería y Ciencias UAI. Previo a su incorporación a la UAI, fue Profesor Asociado en la Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC) y en la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV), donde principalmente se dedicó al desarrollo de investigación, de programas educativos y a la formación de estudiantes en estadística y análisis de datos.

A lo largo de su carrera profesional, uno de sus principales intereses ha sido la posibilidad de aplicar la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial (IA) para transformar sectores claves, como la salud, y generar un impacto social significativo. Su trabajo refleja un compromiso con la excelencia académica y el desarrollo de soluciones prácticas que conecten la teoría con las necesidades del mundo real creando herramientas que puedan mejorar la toma de decisiones en distintos niveles, todo esto, mediante el uso de métodos estadísticos y de aprendizaje automático innovadores.

En cuanto a la docencia, Rolando destaca que cada estudiante cuenta con su propia forma de aprender, lo que le ha motivado a diseñar estrategias de enseñanza más inclusivas, flexibles y centradas en el alumnado, señalando como un proceso bidireccional, en el que tanto él como sus estudiantes se retroalimentan mutuamente, ampliando su perspectiva y nutriendo tanto su investigación como práctica docente.

Curso Machine Learning para Ciencia de Datos

Conocer cómo entrenar modelos de regresión, uso de software R o cómo construir árboles de clasificación/regresión es crucial en los procesos de transformación digital de las organizaciones.