Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos
La Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos es un programa educativo de formación avanzada que brinda una comprensión integral de la programación en Python desde una perspectiva aplicada al análisis, modelado y explotación de datos.
El programa está orientado a preparar profesionales capaces de utilizar Python como lenguaje principal para enfrentar los desafíos del ciclo completo de la ciencia de datos, desde la adquisición y limpieza de datos hasta el análisis estadístico, la visualización y la construcción de modelos predictivos.
A través de un enfoque que combina teoría, práctica y proyectos aplicados, la diplomatura permite al estudiante desarrollar competencias técnicas sólidas en Python y sus principales librerías para ciencia de datos, posicionándolo como especialista en contextos académicos, técnicos y empresariales.
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
$828.000,00INSCRIBIRME AHORA
6 cuotas sin interés de $138.000 o 20% OFF por transferencia en 1 pago = $662.400
¿Por qué elegir esta diplomatura?
🚀 Aprendé Python aplicado a ciencia de datos con proyectos reales.
🎥 Clases online en vivo y grabadas, para estudiar a tu ritmo.
👩🏫 Docentes expertos con experiencia académica y profesional.
🎓 Certificación con aval de la UTN, reconocida en toda Latinoamérica.
📊 Proyecto final integrador que potencia tu perfil laboral.
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.
Análisis Exploratorio
Uso de NumPy. Uso de Pandas. Uso de MatPlotLib. Módulo matplotlib. Módulo math. Módulo numpy. Módulo yt. Módulo mayavi.
Tests básicos
Repaso de conceptos de probabilidad y estadística. Test de Hipótesis. Correlaciones. AB Test. Uso de NumPy. Uso de Pandas. Uso de MatPlotLib. Módulo matplotlib. Módulo math. Módulo numpy. Módulo yt. Módulo mayavi.
Regresiones
Regresión Lineal. Regresión polinómica. Regresión exponencial y logarítmica. Regresión de dos variables. Regresiones en Python. Regresión logística en Python.
Arboles de decisión
Algoritmo básico en Excel. División en entrenamiento y prueba. Instalación y uso del paquete en Python. Ejemplo en Python. Principales parámetros de ajuste y control.
Reglas de Asociación
Algoritmo básico en Access. Instalación y uso del paquete en Python. Ejemplo en Python. Principales parámetros de ajuste y control. Esquema de votación de reglas en Python.
Redes Neuronales
Algoritmo básico en Excel. Instalación y uso del paquete en Python. Ejemplo en Python. Principales parámetros de ajuste y control en Python. Problema concreto en Python.
Vecinos Cercanos (Knn)
Ejemplo conceptual en Excel. Instalación y uso del paquete en Python. Ejemplo en Python. Principales parámetros de ajuste y control.
Bayes Ingenuo
Implementación en Excel. Comparación de 4 algoritmos predictivos (Bayes ingenuo, árboles, redes neuronales y regression logística). Ejemplo de aplicación en Python.
Máquina de soporte vectorial
Descripción conceptual del método. Ejemplo de aplicación en Python. Comparación con otras técnicas.
Discriminante lineal y cuadrático
Instalación y uso del paquete. Ejemplo conceptual en Excel. Ejemplo en Python. Principales parámetros de ajuste y control en Python. Problema concreto.
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.
$828.000,00INSCRIBIRME 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.
$828.000,00INSCRIBIRME 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.
$828.000,00INSCRIBIRME 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 ciencia de datos y por qué es importante aprenderla hoy?
La ciencia de datos es el campo que combina programación, estadística y análisis para transformar datos en decisiones. Es clave en sectores como salud, finanzas, marketing, gobierno y tecnología.
¿Necesito conocimientos previos en programación para inscribirme?
No es necesario. Nuestra metodología está pensada para principiantes, combinando teoría y práctica. Aprendés Python y conceptos de data science desde cero, con ejercicios guiados y proyectos que refuerzan cada etapa del aprendizaje. La cursada se ha dividido en etapas para que puedas ir avanzando a tu ritmo aprovechando las clases en vivo.
¿Cuál es la diferencia entre Python y R para ciencia de datos?
Python es un lenguaje de propósito general, ampliamente utilizado en desarrollo web, automatización y ciencia de datos. R, por otro lado, es específico para análisis estadístico y visualización de datos. Ambos lenguajes son populares en ciencia de datos, y la elección depende de tus objetivos profesionales y preferencias personales.
¿Qué voy a aprender en la diplomatura?
Aprenderás Python aplicado a ciencia de datos, incluyendo manejo de datos con pandas y NumPy, visualización con matplotlib y seaborn, análisis estadístico y creación de modelos de machine learning con scikit-learn. Además, desarrollarás un proyecto final integrador que te permitirá aplicar tus conocimientos a casos reales, aumentando tu perfil profesional.
¿Cómo se dictan las clases y cuánto dura la cursada?
El curso dura 5 meses, con clases en vivo por Zoom (45‑90 min) que quedan grabadas para estudiar a tu ritmo. Combina teoría y práctica, enfocándose en proyectos reales que te preparan para el mundo laboral.
¿Recibiré certificado al finalizar la diplomatura?
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.
¿Qué proyectos voy a realizar durante la cursada?
Trabajarás en proyectos prácticos de análisis de datos, visualización y machine learning con Python, simulando escenarios reales de empresas para que salgas del curso con experiencia aplicada y lista para el mercado laboral.
¿Es necesario saber inglés para aprender Ciencia de Datos?
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.
¿Cuál es la salida laboral tras completar la diplomatura?
Podrás desempeñarte como científico de datos, analista de datos o especialista en machine learning, con habilidades y certificación que te permiten acceder a posiciones competitivas en empresas de distintos sectores.
¿Qué herramientas y librerías de Python dominaré?
Dominarás pandas, NumPy, matplotlib, seaborn y scikit-learn, esenciales para análisis, visualización y modelado predictivo en cualquier proyecto de ciencia de datos.
¿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 $138.000 o 20% OFF por transferencia en 1 pago = $662.400
$828.000,00INSCRIBIRME 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.
Para hablar con un asesor
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Podés formarte y certificarte con UTN + Instituto Data Science en:
