Diplomado de posgrado en experimentación y toma de decisiones basadas en datos
Diplomado de posgrado en línea de 800 horas sobre experimentación y decisiones basadas en datos, estructurado en 8 módulos que abarcan estadística para experimentos, diseño de pruebas A/B, análisis avanzado, inferencia causal, experimentación en movilidad y toma de decisiones con ISO 3534-3, el RGPD y Python (statsmodels), con un tutor técnico asignado.
Diplomado de posgrado en experimentación y toma de decisiones basadas en datos — estudiando desde México
El diseño de producto y las interfaces humano-máquina tienen presencia en la industria automotriz, electrónica de consumo, dispositivos médicos y tecnología digital. Empresas de Guadalajara, Monterrey y Ciudad de México demandan diseñadores que integren ergonomía, usabilidad y estética con requisitos de manufactura. La protección de diseños industriales y las normas de seguridad de productos son consideraciones frecuentes en el trabajo cotidiano.
Costos para México: $27,200 (peso mexicano), con parcialidades y patrocinio empresarial disponibles.
Organismos relevantes en México
Puestos típicos
Preguntas desde México
¿Qué reconocimiento profesional existe en México para diseñadores de producto e interfaces?
El diseño industrial y de producto en México se regula principalmente a través de programas de licenciatura, y su calidad se evalúa mediante organismos como el CONAED o la acreditación de instituciones públicas. No existe una colegiatura obligatoria para diseñadores de interfaces. Un programa privado como el de SEIUM no es un título oficial; su reconocimiento lo deciden empleadores o clientes con base en tu portafolio.
¿En qué empresas mexicanas se aplica esta formación en diseño de producto y HMI?
Hay empleo en empresas de electrónica de consumo, automotrices, de dispositivos médicos, de software y en agencias de diseño de productos. Ciudades como Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey y Querétaro concentran buena parte de esta actividad. Los empleadores suelen valorar portafolios con casos reales y capacidad de trabajo en equipos multidisciplinarios.
¿Puedo estudiarlo en línea desde México y qué nivel de inglés necesito?
Sí, el programa es en línea y puedes cursarlo desde México sin visa de estudiante. Las clases son en inglés, por lo que se recomienda un nivel intermedio o superior para seguir materiales técnicos. Según el tipo de programa, la carga va desde 300 hasta 1,900 horas, así que conviene planear tu tiempo. Tienes tutor técnico asignado, y las colegiaturas pueden pagarse en parcialidades; algunas empresas financian capacitación.
Toma el control.
Realiza un auténtico compromiso de ingeniería en este campo. Mueve los controles deslizantes, observa cómo reacciona el modelo en tiempo real y supera el desafío.
Lo que podrás hacer
Formular hipótesis comprobables y alinearlas con las decisiones de negocio.
Aplicar los fundamentos estadísticos al diseño de experimentos.
Diseñar pruebas A/B robustas frente a sesgos y errores habituales.
Analizar experimentos con técnicas avanzadas de reducción de varianza.
Estimar efectos causales cuando la experimentación no es posible.
Adaptar la experimentación a vehículos y servicios de movilidad.
Traducir los resultados experimentales en decisiones documentadas.
Para quién es
- Científicos de datos especializados en experimentación.
- Analistas de producto que diseñan y leen pruebas A/B.
- Gerentes de producto que quieren decisiones respaldadas por evidencia.
- Investigadores cuantitativos que trabajan con datos observacionales.
- Analistas de decisiones que apoyan a equipos directivos.
- Ingenieros que desarrollan plataformas de experimentación.
- Egresados de ingeniería o ciencias que buscan integrarse a equipos de productos digitales.
Con qué trabajarás
- ISO 3534-3 (estadística: vocabulario del diseño de experimentos)
- Reglamento (UE) 2016/679 (Reglamento General de Protección de Datos)
- ISO 3534-1 (estadística: términos estadísticos generales y probabilidad)
- ISO 5725-2 (repetibilidad y reproducibilidad de métodos de medición)
- ISO/IEC 25012 (modelo de calidad de datos)
- Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de Inteligencia Artificial)
- Directiva 2005/29/CE (prácticas comerciales desleales)
- Python (statsmodels)
- R
- GrowthBook
- Optimizely
- Eppo
8 módulos
1.1Decisiones basadas en evidencia1.2Sesgos cognitivos en la toma de decisiones1.3Hipótesis y el método científico1.4Jerarquía de la evidencia1.5La experimentación en empresas digitales líderes1.6Madurez en experimentación1.7Ética de experimentar con usuarios1.8Comunicación de la incertidumbre1.9Decisiones con datos incompletos1.10Taller: formulación de hipótesis comprobables
2.1Distribuciones y variabilidad2.2Contraste de hipótesis2.3Interpretación del valor p2.4Intervalos de confianza2.5Potencia estadística y tamaño de muestra2.6Efecto mínimo detectable2.7Errores de tipo I y tipo II2.8El enfoque bayesiano para la inferencia2.9Comparaciones múltiples y corrección2.10Práctica: cálculo del tamaño de muestra
3.1Unidad de aleatorización3.2Métricas primarias y de control3.3Duración y estacionalidad3.4Pruebas de calibración A/A3.5Desajuste en la proporción de muestra3.6Efectos de novedad y de aprendizaje3.7Interferencia y efectos de red3.8Pruebas multivariantes y factoriales3.9Plataformas de experimentación3.10Laboratorio: diseño de una prueba A/B de incorporación de usuarios
4.1Reducción de varianza con CUPED4.2Análisis secuencial con detención temprana4.3Heterogeneidad de los efectos del tratamiento4.4Métricas de razón y el método delta4.5Remuestreo bootstrap de métricas4.6Análisis por segmentos4.7Efectos a largo plazo4.8Algoritmos de bandidos multibrazo4.9Metaanálisis de experimentos4.10Caso de estudio: análisis de una prueba con desajuste en la proporción de muestra
5.1Datos observacionales y confusión5.2Diferencia en diferencias5.3Diseños de discontinuidad de regresión5.4Estimación por variables instrumentales5.5Emparejamiento por puntaje de propensión5.6Método de control sintético5.7Series temporales estructurales bayesianas5.8Grafos causales acíclicos dirigidos5.9Supuestos y limitaciones5.10Práctica: diferencia en diferencias con Python
6.1Experimentos en vehículos conectados6.2Prueba de funcionalidades vía OTA6.3Experimentos en flotas6.4Límites de seguridad en la experimentación6.5Experimentos en estudios de HMI6.6Experimentos de precios6.7Experimentos geográficos por zona6.8Experimentos con muestras pequeñas6.9Pruebas con usuarios en laboratorio6.10Caso de estudio: prueba de una funcionalidad de asistencia en una flota
7.1Marcos de decisión7.2Revisión de experimentos7.3Repositorio de aprendizajes7.4Comunicación a las partes interesadas7.5Visualización de resultados7.6Costo de oportunidad7.7Priorización de experimentos7.8Gobernanza de la experimentación7.9Errores típicos en la toma de decisiones7.10Taller: comité de decisión simulado
8.1Problema de negocio8.2Hipótesis y métricas8.3Diseño experimental detallado8.4Cálculo de potencia8.5Análisis de resultados8.6Inferencia causal complementaria8.7Recomendación de decisión8.8Plan de seguimiento8.9Informe y presentación8.10Proyecto final: revisión final con el tutor
Cómo aprenderás
El programa es 100% en línea en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y un tutor técnico asignado. No hay horarios fijos: avanzas a tu propio ritmo dentro de cada convocatoria, de modo que puedes compaginarlo con tu trabajo.
Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. Trabajas con Python (statsmodels), R, GrowthBook, Optimizely y Eppo, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ejercicios se basan en procedimientos reales: diseño y análisis de pruebas A/B en productos digitales, estudios de inferencia causal con datos observacionales y experimentos de funcionalidades en flotas conectadas. La evaluación es continua por módulo, más el proyecto integrador final.
Normas abordadas: ISO 3534-3, Reglamento (UE) 2016/679, ISO 3534-1, ISO 5725-2, ISO/IEC 25012, Reglamento (UE) 2024/1689, Directiva 2005/29/CE.
Desarrólalo de principio a fin
Tu proyecto final sigue el flujo de trabajo real de la ingeniería, paso a paso, revisado por tu tutor.
Hacia dónde te lleva
Requisitos
- Formación técnica previa o experiencia profesional en el sector. No se requiere título universitario.
- Conexión a internet y una computadora capaz de ejecutar el software del programa.
- Inglés suficiente para leer normas técnicas.
¿Listo para empezar?
Envía tu solicitud hoy. Nuestro equipo de admisiones responde en un plazo de 72 horas con tu plan de estudios y las opciones de financiamiento.
Preguntas frecuentes
El programa suma 800 horas en 6 a 8 meses. Tú defines tu ritmo dentro de cada convocatoria, y tu tutor te ayuda a planificar la carga de trabajo para compaginarla con tu empleo.
Trabajas con Python (statsmodels), R, GrowthBook, Optimizely y Eppo, usando versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Tu tutor indica la alternativa gratuita siempre que exista.
Un diploma de SEIUM Institute, otorgado al aprobar la evaluación continua y el proyecto final. Es una certificación propia de SEIUM, no un título oficial del Estado; su reconocimiento depende del programa cursado y de la normativa de cada país.
Sí. Los módulos aprobados se reconocen en un programa superior del mismo área (diplomado de posgrado o maestría). Consulta la política de reconocimiento al matricularte.
Formación técnica previa o experiencia profesional en el sector (no se requiere título universitario), una computadora capaz de ejecutar el software del programa e inglés suficiente para leer normas técnicas.
Las fechas de inicio son definidas por el cuerpo docente de SEIUM para cada convocatoria. Nuestro equipo de admisiones te confirmará la próxima fecha disponible al postularte.
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