Diplomatura en Inteligencia Artificial con Python
La Diplomatura en Inteligencia Artificial con Python es un programa educativo de formación avanzada que aborda los principales fundamentos y técnicas de la inteligencia artificial moderna, con énfasis en su aplicación práctica mediante el lenguaje Python.
El programa está diseñado para brindar una comprensión sólida de los modelos, métodos y herramientas utilizados en inteligencia artificial, machine learning y deep learning, integrando teoría, práctica y análisis de casos reales.
EDICIÓN 2026
CERTIFICACIÓN ACADÉMICA
Universidad Tecnológica Nacional
+ Instituto Data Science
Resolución Nro. 290/20 · UTN FRRQ
Tu mejor certificado es tu proyecto público.
Garantía de Satisfacción: 30 días
Próximo inicio: 11 de Mayo 2026
(Máximo 20 estudiantes)
Clases en vivo: Lunes 21:30 Horas, Martes 20:30 Horas y Jueves 20:30 Horas.
Vacantes Disponibles
$1.188.000,00INSCRIBIRME AHORA
6 cuotas sin interés de ARS $198.000 o 20% OFF por transferencia en 1 pago = ARS $950.400
¿Por qué elegir esta diplomatura?
🧠 Aprendé desde cero las bases de la inteligencia artificial
💻 Trabajá con Python y librerías como TensorFlow, Keras, Scikit-learn
👨🏫 Clases en vivo con expertos de la industria
🤖 Creá modelos reales de IA: redes neuronales, NLP, visión computacional
📜 Certificación académica de la UTN + Portfolio de proyectos
Consultas
WhatsApp: +541139148021
Mail: info@institutodatascience.org
Programa Académico
Etapa de Nivelación
Programación lógica
Introducción a la Programación Lógica. Tipos de Variables. Ejecución condicional. Ciclos. Funciones. Conceptos generales.
Bases de datos relacionales
Introducción a Bases de Datos. Relaciones. Formas normales. Operaciones sobre tablas. Joins. Objetos de las bases de datos. Optimización de consultas. Arquitectura de las bases de datos. SQL Server.
Probabilidad y Estadística
Introducción a Estadística.
Curso Experto en Power BI (On-demand)
Introducción al Power BI como herramienta clave. Los datos dentro de la administración empresarial con BI. Cargar datos a Power BI utilizando Power Query. Generación de columnas y tabla calendario para lograr una buena gestión de los datos. Utilizar Dax para gestionar datos. Diseño de informes / gráficos. Proyecto final. (6 clases grabadas).
Etapa de Introducción
Introducción Conceptual
Introducción a la Ciencia de Datos. Niveles a los que opera la ciencia de datos. Introducción a Data Warehouse. Introducción a Data Mining. Introducción a Knowledge Discovery. Introducción a Herramientas OLAP y Tableros de comando. Repaso de herramientas disponibles. Taxonomía de las competencias de un científico de datos.
Introducción a Python
Descarga e instalación. Principales librerías. Variables y tipos de datos. Listas, tuplas y diccionarios. Ejecución condicional. Ciclos definidos e indefinidos. Manejo de Excepciones. Funciones y Generadores. Clases y objetos. Manejo de archivos y directorios. Conexión a archivos planos. Conexión a Excel. Conexión a Bases de Datos.
Introducción a R
Variables, vectores y matrices. Dataframes. Paquetes y librerías. Manejo de archivos csv. Conversiones de tipos. Conexión a bases de datos. Ejecución condicional. Bucles. Funciones en R. Medidas estadísticas. Correlaciones. Funciones estadísticas.
Taller de Programación
Talleres prácticos en vivo de programación, para seguir reforzando sus conocimientos.
Matemáticas para IA
Vectores y Matrices. Factorización. Funciones, derivadas e integrales. Optimización, SGD, convexidad.
Análisis de datos
Análisis exploratorio: uso de bibliotecas específicas de Python. Indexado, Agrupación y Agregación, Pivot Table y Joins. Visualización. Data Wrangling y conexiones a bases de datos.
Machine Learning
Introducción al Aprendizaje Automático. Deep Learning. Computer vision. Procesamiento del lenguaje natural. Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple y evaluación de modelos. Regularización, feature engineering y buenas prácticas. Métodos de ensamble (Bagging, Boosting).
Deep Learning
Deep Learning con Pytorch. Selección de modelos: búsqueda de parámetros. Algoritmos de optimización. Desafíos con Deep Learning.
Computer Vision
Introducción al Procesamiento de Imágenes: OpenCV. Redes convolucionales (CNNs). Arquitecturas CNNs modernas. Transferencia de conocimiento: uso de modelos preentrenados. Detección de objetos. Segmentación semántica. Modelos Generativos, GANs y VAEs.
Procesamiento del Lenguaje Natural
Introducción a Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): alternativas a Deep Learning. RNNS, Arquitecturas RNNs modernas. Embeddings. Aplicaciones de RNN. Mecanismos de atención, Atención en RNNs. Transformers. Aplicaciones de BERT.
Tutorías Proyecto Final
En esta etapa los estudiantes realizaran su proyecto final de cursada con tutoría docente. Pueden ver algunos proyectos finales de cursada de nuestros egresados en Nuestro Canal de YouTube.
INSCRIPCIONES ABIERTAS
Próximas cohortes 2026
Cada comisión está limitada a 20 estudiantes para preservar la dinámica de tutoría individual y los foros activos. Reservá tu vacante con tu inscripción.
11 de Mayo 2026
(Máximo 20 estudiantes, últimas vacantes)
Clases en vivo: Lunes 21:30 Horas, Martes 20:30 Horas y Jueves 20:30 Horas.
$1.188.000,00INSCRIBIRME AHORA
25 de Mayo 2026
(Máximo 20 estudiantes, últimas vacantes)
Clases en vivo: Clases en vivo: Lunes 19:00 Horas, Martes y Jueves 19:00 Horas.
$1.188.000,00INSCRIBIRME AHORA
08 de Junio 2026
(Máximo 20 estudiantes, últimas vacantes)
Clases en vivo: Lunes 21:30 Horas, Martes 20:30 Horas y Jueves 20:30 Horas.
$1.188.000,00INSCRIBIRME AHORA
PROYECTO FINAL
Tu mejor certificado es lo que vas a construir.
Cada egresado defiende un proyecto aplicado a un caso de negocio real, tutoriado por un docente especializado. Quedan publicados en YouTube y son la evidencia técnica que las empresas evalúan al momento de contratar.
Clasificación de Víctimas Fatales en Siniestros Viales con Machine Learning
Predicción del Nivel del Río Paraná
Prediciendo el Hábitat Mosquito Aedes en Argentina
Predicción de la Severidad de Accidentes de Tránsito para Optimización de Costos de Seguro
SkinRate.ai: Prediciendo Éxito en Skincare
Fuga de clientes en companía de Telecomunicaciones
EQUIPO DOCENTE
Profesionales activos en industria y academia.
Quienes te van a acompañar en la cursada combinan investigación, docencia universitaria y aplicación real de AI, Data Science y Data Analytics en empresas del sector privado y público.
Ignacio Urteaga
Director del Programa
MBA en Dirección de Sistemas de Información. Físico, (Tesis en física nuclear) Investigador, Premiado en 2001 por sus trabajos en Ciencia de Datos. Más de 30 años de experiencia docente en Universidades y en la aplicación de Datos y BI como Director, Gerente o Consultor en el ámbito público y privado.
¿Quieres saber mas sobre Ignacio?
Anahí Romo
Docente
Licenciada en Ciencias Físicas de la Universidad de Buenos Aires. Maestría en gestión de la energía en la Universidad Nacional de Lanús. Maestría de energías renovables Universidad Nacional de Salta. Desarrolladora Python.
¿Quieres saber mas sobre Anahí?
VOZ DE LOS EGRESADOS
Lo que dicen quienes ya pasaron por acá.
Sus contenidos exhiben una vasta amplitud, y la profundidad con la cual se aborda cada uno de ellos, subdividido en Unidades Temáticas, es más que adecuada para alcanzar en nivel de suficiencia requerido para su aprobación, dejando un margen muy interesante para que cada alumno profundice, aún más, uno o varios ejes temáticos, cuestión que puede observarse en los excelentes trabajos finales que son presentados y defendidos por los aspirantes al diplomado, como parte de los requisitos para certificar la diplomatura como egresado.
El cuerpo de docentes es de excelencia, compuesto por investigadores y profesionales de vasta experiencia en los diferentes dominios del conocimiento que integran los contenidos. Personas, además muy amables, siempre dispuestas para atender cualquier duda.
Para todos los interesados en introducirse, ampliar sus conocimientos, o incorporar nuevos elementos relacionados con la Ciencia de Datos de un modo sistemático, recomiendo con énfasis esta propuesta que, no de modo excluyente, ofrece el Instituto Data Science Argentina.
FAQ’s
Preguntas Frecuentes
¿Qué es la inteligencia artificial y para qué sirve hoy en día?
La Inteligencia Artificial (IA) es la rama de la tecnología que busca crear sistemas capaces de aprender, razonar y tomar decisiones. Permite que las máquinas aprendan, razonen y tomen decisiones. Hoy se aplica en asistentes virtuales, análisis de datos, predicciones de mercado, diagnóstico médico y mucho más. Aprender IA con Python te abre la puerta a un sector en crecimiento constante.
¿Cómo aprender Inteligencia Artificial con Python desde cero?
En el Instituto Data Science Argentina enseñamos IA desde cero con un enfoque práctico. Sí. Nuestra metodología está pensada para principiantes, combinando teoría y práctica. Aprendés Python y conceptos de IA desde cero, con ejercicios guiados y proyectos que refuerzan cada etapa del aprendizaje.
La cursada se divide en 4 etapas:
- Nivelación: Bases de Datos, Programación Lógica y Estadística.
- Introducción: Conceptos básicos de Inteligencia Artificial + Introducción a Python.
- Especialización: Matemáticas para IA, Machine Learning, Deep Learning, NLP y visión por computadora.
- Tutoría del proyecto final: Desarrollo guiado por docentes de un proyecto aplicado.
Así, aprendés Python, teoría de IA y habilidades prácticas para crear modelos funcionales.
¿Qué debo aprender primero: Python o matemáticas para IA?
Recomendamos comenzar con Python mientras incorporás conceptos matemáticos esenciales (álgebra, estadística y probabilidad) aplicados a ejercicios de IA. Esto permite aprender de forma progresiva y práctica, sin abrumarse con la teoría.
¿Qué proyectos puedo hacer con IA y Python?
Durante la cursada, podés crear chatbots, sistemas de recomendación, clasificadores de imágenes y modelos predictivos de negocio. Cada proyecto aplica los conceptos aprendidos y forma parte de tu portafolio profesional.
¿Python es realmente el mejor lenguaje para aprender IA?
Sí. Python es el lenguaje más usado en la industria y la investigación en IA, gracias a su simplicidad y la gran cantidad de librerías especializadas. En nuestra certificación trabajamos con las librerías más importantes: Numpy y Pandas para análisis de datos, Matplotlib y Seaborn para visualización, Scikit-learn para Machine Learning, y TensorFlow y PyTorch para Deep Learning. Además, exploramos herramientas de NLP y visión por computadora. Lo enseñamos de manera práctica, para que puedas desarrollar proyectos reales desde el primer módulo.
¿Qué salidas laborales tiene la Diplomatura en Inteligencia Artificial con Python?
Al finalizar la diplomatura podrás aplicar tus conocimientos en diversos roles vinculados a datos, inteligencia artificial y desarrollo de modelos. Entre las principales salidas laborales se encuentran:
Analista de Datos (Data Analyst): limpieza, exploración, visualización y generación de reportes y dashboards.
Científico/a de Datos Jr. (Data Scientist Jr.): modelado predictivo, machine learning y análisis avanzado.
Desarrollador/a de Machine Learning: entrenamiento, validación y despliegue de modelos de IA.
Especialista en Visión por Computadora: procesamiento y análisis de imágenes y video.
Especialista en Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): creación de chatbots, clasificación y análisis de texto.
Ingeniero/a de Datos Jr.: integración y optimización de flujos de datos.
La formación incluye programación en Python, matemáticas aplicadas, machine learning, deep learning, computer vision, NLP y herramientas como Power BI, lo que te permite construir un portafolio sólido para acceder a oportunidades en empresas, startups o proyectos propios.
¿Cuánto tiempo lleva aprender Inteligencia Artificial con Python?
Depende de tu ritmo de estudio. Con dedicación constante, nuestros estudiantes avanzan de cero a un nivel profesional en 12 a 15 meses, incluyendo Python, Machine Learning, Deep Learning y proyectos aplicados. Al finalizar, tendrás un portafolio listo para mostrar tus habilidades en el mercado laboral.
¿Es necesario saber inglés para aprender IA?
No es obligatorio. Todos los contenidos están en español, incluyendo videos, notebooks y tutorías del proyecto final. Conocer inglés puede ayudar a explorar documentación y recursos avanzados, pero no es un requisito para completar la diplomatura.
¿Qué certificación obtengo al finalizar?
A lo largo del cursado, vas a aplicar lo aprendido mediante ejercicios prácticos, actividades integradoras y foros. Al finalizar, deberás presentar un proyecto final integrador y rendir un examen teórico, que requiere al menos un 60% de respuestas correctas para aprobar.
Al aprobar el programa, recibirás una certificación académica avalada por la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) y el Instituto Data Science.
¿Cómo puedo inscribirme y qué formas de pago están disponibles?
Haz clic en inscribirse ahora y completa tus datos o escribinos por WhatsApp: +541139148021 o Mail: info@institutodatascience.org. Nuestro equipo te va a asesorar personalmente.
6 cuotas sin interés de $198.000 o 20% OFF por transferencia en 1 pago = $950.400
$1.188.000,00INSCRIBIRME AHORA
El mejor momento fue ayer.
El segundo mejor, hoy.
Reservá tu vacante con seis cuotas sin interés. Si dentro de los primeros treinta días la cursada no te convence, te devolvemos el dinero por el mismo medio de pago.
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Podés formarte y certificarte con UTN + Instituto Data Science en:
