Consultoría en Innovación Educativa
La consultoría en innovación educativa ayuda a las instituciones a integrar enfoques y tecnologías innovadoras, incluyendo la inteligencia artificial, en sus procesos de enseñanza y aprendizaje. A través de estrategias personalizadas, optimizamos la creación y gestión de contenidos educativos mediante IA, mejorando la experiencia de los estudiantes y promoviendo una educación más efectiva y adaptada a sus necesidades.
Equipo
Conoce a nuestro equipo de expertos en ciencia, tecnología y educación, comprometidos en crear soluciones innovadoras y avanzadas para el desarrollo profesional y educativo.
Víctor Hugo García Jarillo
Físico
Víctor Hugo es físico, desarrollador full stack y actualmente maestrante en Ciencias de la Complejidad en la Universidad Autónoma de la Ciudad de México (UACM). Con una sólida trayectoria en la docencia, ha impartido clases en áreas como matemáticas, física, estadística y programación en la Universidad Nacional Autónoma de México y el Tecnológico Nacional de México. Además, domina diferentes lenguajes de programación, lo que le permite abordar proyectos tecnológicos complejos desde múltiples perspectivas. También imparte talleres de formación docente en inteligencia artificial generativa, compartiendo su experiencia y conocimientos en tecnología avanzada.
En el ámbito profesional, ha trabajado como Director de Telecomunicaciones en la Coordinación de Estrategia Digital y Conectividad del Poder Ejecutivo del Estado de Campeche, y como desarrollador web para la plataforma PREP del Instituto Electoral del Estado de México en varias ocasiones. Actualmente, se desempeña como Jefe de Departamento de Desarrollos Digitales para la Formación Docente en el Centro de Formación y Profesionalización Docente (CFOP) de la CEIDE-UNAM.
Su enfoque combina teoría y práctica, aplicando conocimientos avanzados en ciencias de la complejidad, desarrollo web y múltiples lenguajes de programación, creando soluciones innovadoras en el ámbito educativo y profesional.
Oscar Córdoba Rodriguez
Físico
Oscar Córdoba es un profesor y científico de datos con amplia experiencia tanto en la docencia como en el análisis de datos. Ha impartido clases desde 2014 en áreas que incluyen matemáticas, economía y ciencia de datos, actualmente desempeñándose como profesor de tiempo completo en la Universidad Rosario Castellanos. Su enfoque en el aula combina fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas, ayudando a sus estudiantes a desarrollar habilidades en inteligencia artificial, machine learning y análisis de grandes volúmenes de datos.
En el ámbito profesional, ha trabajado como científico de datos en sectores como el e-commerce y la banca privada, donde ha implementado modelos de análisis predictivo y optimización de recursos. Su experiencia abarca desde la creación de modelos complejos para resolver problemas urbanos y agrícolas, y en el desarrollo de estrategias basadas en datos para mejorar la toma de decisiones empresariales.
Con estudios en física y economía, además de su formación avanzada en ciencia de datos, ha sabido combinar su pasión por la enseñanza y la ciencia aplicada. Actualmente, sus líneas de investigación están enfocadas en el uso de modelos y simulaciones para mejorar el urbanismo y la agricultura, buscando soluciones innovadoras a problemas sociales y ambientales.
Daniel Monsivais Velázquez
Físico
Daniel es doctor en Ciencias de la Computación con una formación académica diversa y robusta, que incluye una licenciatura en Física, una maestría en Ciencias de la Computación, y una maestría en Sistemas Complejos. A lo largo de su carrera, ha combinado sus conocimientos en ciencia y tecnología con su compromiso con la educación, la investigación y la innovación.
Ha sido profesor en la Universidad Nacional Autónoma de México, donde ha impartido clases de física, matemáticas y ciencias de la computación. Además, ha desarrollado herramientas digitales y materiales didácticos enfocados en mejorar la enseñanza en los niveles básico, secundario y medio superior. También ha trabajado en un museo de ciencia, contribuyendo a proyectos de divulgación científica a través de medios interactivos.
Daniel ha participado en el diseño y desarrollo de sistemas digitales para universidades, entre ellos, una plataforma para el seguimiento del desarrollo profesional de sus exalumnos. A lo largo de su trayectoria, también ha trabajado en el desarrollo de múltiples modelos matemáticos para comprender diversos patrones de comportamiento humano, tales como los hábitos de sueño, movilidad y migración migración, evolución familiar, entre otros.
En el ámbito privado, ha trabajado como científico de datos en una empresa fintech, aplicando modelos avanzados de análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en el sector financiero.
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