• Introducción a Ciencia de datos, Inteligencia artificial y Machine Learning. 
• Metodologías para ciencia de datos. Overview, descripción general. 
• Metodología CRISP-DM. Overview. 
• Etapa CRISP-DM: Entendimiento del negocio. 

• Objetivos de negocio. 
• Ingeniería de requerimientos. 
• Evaluación de recursos. 
• Evaluación de riesgos y contingencias. 
• Análisis costo-beneficio del proyecto. 
• Objetivos del proyecto de datos. 

• Taller: Ingeniería de requerimientos para proyectos de ciencia de datos. 
• Taller: Elaboración de un plan de proyecto de ciencia de datos basado en la primera etapa de la metodología CRISP-DM.