Iván Lillo es doctor en Ciencias de la Ingeniería por la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC), institución donde también obtuvo el grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería y su título de ingeniero civil electricista. Actualmente, se desempeña como profesor instructor en el Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería de la UC, donde contribuye con su experiencia en el ámbito de la ciencia de datos, inteligencia artificial y cloud computing.

¿Qué programas imparte en Clase Ejecutiva UC?

Iván Lillo participa como docente en los programas Diplomado en Big data y cloud computing, Diplomado en Big data y machine learning y en el Curso Técnicas de big data para machine learning.

¿Cómo contribuye su experiencia en ciencia de datos y computación a su enseñanza?

La trayectoria académica y profesional de Iván Lillo, centrada en la ingeniería y el análisis de datos a gran escala, le permite entregar una perspectiva actualizada y profunda sobre el uso de tecnologías emergentes como el aprendizaje automático y los sistemas cloud. Su experiencia investigativa en el manejo de datos distribuidos y de alto volumen fortalece la enseñanza teórica y técnica, permitiendo que los participantes comprendan los fundamentos y desafíos asociados al procesamiento de big data, con una mirada crítica y estratégica.

¿De qué manera los programas impartidos por Iván Lillo en Clase Ejecutiva UC mejora las perspectivas profesionales de los estudiantes?

Sus programas proporcionan a los estudiantes herramientas clave para enfrentar los actuales desafíos tecnológicos en sus organizaciones. El dominio de técnicas avanzadas de machine learning, sumado al conocimiento del ecosistema cloud y frameworks como Hadoop y Spark, amplía las competencias profesionales y aumenta la empleabilidad en áreas altamente demandadas. Esto se traduce en una mejora significativa en las oportunidades laborales, ya que permite a los profesionales proponer soluciones innovadoras y liderar proyectos de transformación digital basados en datos.