Cursos de Ciencia de Datos
Formación online en ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial. Seis trayectos progresivos, desde nivelación hasta frontera investigativa y gobernanza. Certificación UTN + IDSA por curso, tutor RAG 24/7 y 100% on-demand.
Rigor académico, frontera tecnológica
La ciencia de datos es la disciplina más dinámica del conocimiento. Nuestros cursos preparan para esa velocidad — no con recetas, sino con los fundamentos que no obsolescen.
Base de conocimiento en frontera
RAG de desarrollo propio, actualizado permanentemente con papers, notebooks y casos LATAM.
Entregables verificados
Cada unidad tiene un entregable obligatorio con corrección automática. Tu código pasa o no pasa.
Tutor RAG 24/7
Asistente entrenado sobre el contenido de cada curso. Responde con fuentes citadas en cualquier momento.
100% on-demand
Estudiás cuando podés, al ritmo que necesitás, sin horarios fijos ni sesiones en vivo.
Certificación por curso
Doble aval UTN + IDSA en cada curso. Acreditás progresivamente, no esperás al final.
Implementación desde cero
Primero implementás sin librerías. Después usás las abstracciones con criterio profesional.
Elegí tu punto de entrada
No todos llegan con el mismo perfil. Estos cuatro caminos te orientan según tu experiencia previa y tu objetivo profesional.
Vengo del negocio
Sin experiencia en código. Manejo Excel, Power BI o herramientas de reporte.
Empezar por NivelaciónYa programo
Manejo Python y SQL. Quiero dar el salto a modelos en producción.
Ir a ImplementaciónSoy senior
Quiero dominar la matemática, los algoritmos y los fundamentos profundos.
Ver OptimizaciónQuiero investigar
Busco la frontera: agentes autónomos, IA generativa y causalidad avanzada.
Ver Frontier ProgramConstruí la base antes de subir
Tres puertas de entrada paralelas al ecosistema IDSA. Matemática, Python y SQL: los tres pilares sobre los que se construye cualquier perfil técnico en datos.
Nivelación Matemática para Data Science
Derivadas, vectores, matrices, probabilidad y notación matemática aplicada a Machine Learning. Sin matemática abstracta: todo orientado a ciencia de datos, con Python y casos reales.
Python para Data Science
Del primer script al primer dashboard. Pandas, NumPy, Matplotlib y Dash. Los 4 verbos fundamentales de Pandas y la conexión con el análisis de negocio.
SQL para Data Science
El lenguaje universal de los datos. SELECT, JOINs, agregaciones, subconsultas y window functions. Análisis de cohortes, retención y funnels sobre datasets reales.
De la base a la práctica profesional
Con la base consolidada, estos cursos llevan a la práctica: implementar, desplegar, evaluar y conectar con el negocio. El ciclo completo de vida de un modelo en producción.
MLOps y Regresión
Del notebook al pipeline productivo. scikit-learn, FastAPI, Docker, monitoreo de drift y reentrenamiento automático. Proyecto integrador acumulativo.
RAG Fundamentos
Retrieval-Augmented Generation. Búsqueda vectorial desde cero, evaluación con métricas objetivas, mitigación de alucinaciones y despliegue en producción.
Visualización y Storytelling
Power BI, Tableau y diseño de dashboards ejecutivos. Principios de percepción visual, KPIs y comunicación de hallazgos a audiencias de negocio.
Data Engineering Fundamentals
Modelado dimensional, pipelines ETL/ELT, orquestación con Airflow, procesamiento con Spark y arquitecturas lakehouse. Los fundamentos de la ingeniería de datos moderna.
dbt y Analytics Engineering
El puente entre análisis e ingeniería: modelado con dbt, testing automático, documentación, linaje y CI/CD aplicado al data warehouse.
Rigor matemático y profundidad metodológica
Dejá de usar Machine Learning como caja negra. Derivá funciones de pérdida, implementá desde cero y operá con los fundamentos que sostienen las técnicas de frontera.
Estadística Avanzada, Sesgo y Regularización
Derivá MCO y MLE, implementá Ridge, Lasso y Elastic-Net desde cero, validá con K-Fold CV y conectá con Weight Decay en Deep Learning.
Optimización de Recuperación (RAG Avanzado)
Más allá del RAG básico: re-ranking, query transformation, self-RAG, corrective RAG y evaluación end-to-end de pipelines de recuperación.
Fundamentos Matemáticos de la Difusión (DDPM)
Derivá e implementá DDPM desde sus fundamentos: cadena forward, ELBO, denoising score matching, schedules y algoritmos DDPM/DDIM.
Forecasting Avanzado
Modelos de series temporales de frontera: transformers temporales, difusión para forecasting, modelos de estado espacial y evaluación probabilística.
Inferencia Causal
De la asociación a la causación: DAGs, do-calculus, propensity scores, doble ML y aplicaciones en decisiones de negocio con datos observacionales.
NLP Avanzado con Transformers
Transformers desde cero, BERT, GPT, tareas clásicas de NLP (clasificación, NER, QA), NLP en español y fine-tuning eficiente con LoRA y PEFT.
Computer Vision Aplicada
CNNs, transfer learning, detección de objetos (YOLO, DETR), segmentación (U-Net, SAM), visión 3D y aplicaciones en agro, salud y retail LATAM.
Fine-tuning de LLMs y Prompt Engineering
Prompt engineering avanzado, LoRA/QLoRA, instruction tuning, evaluación de LLMs con RAGAS y LLM-as-judge, guardrails y function calling.
Infraestructura y despliegue a escala
Los cursos que llevan los modelos y datos a producción real. Cloud, contenedores, feature stores, serving escalable y arquitecturas organizacionales modernas.
Cloud para ML y Datos
AWS, GCP y Azure aplicados a ML y datos: cómputo, almacenamiento, contenedores, servicios gestionados de ML y optimización de costos.
MLOps Avanzado: Kubernetes y Feature Store
Kubernetes, Kubeflow, feature stores, serving escalable con Triton y vLLM, distributed training y observabilidad avanzada de modelos.
Arquitectura de Datos y Data Mesh
Diseño arquitectónico de plataformas de datos: Data Mesh, Data Fabric, lakehouse, gobernanza técnica, contratos de datos y seguridad.
Frontera investigativa
Programas de investigación aplicada. Sistemas multiagente, deep learning geométrico y causalidad avanzada con deep learning. Acceso normal con los prerequisitos del trayecto anterior.
Sistemas Multiagente e IA Agéntica
Diseñá arquitecturas de agentes autónomos desde primeros principios. Protocolos de comunicación, planificación, coordinación, orquestación y evaluación formal.
Aprendizaje Profundo Geométrico
Comprendé los principios geométricos y algebraicos que guían el diseño de arquitecturas modernas. Simetrías, equivarianza, GNNs, redes equivariantes a SE(3).
Inferencia Causal Avanzada con Deep Learning
Dominá las técnicas modernas de inferencia causal con ML. Double/Debiased ML, Causal Forests, redes neuronales causales (TARNet, Dragonnet).
Liderar y garantizar el uso responsable de la IA
Los dos cursos no técnicos del ecosistema IDSA. Diseñados para perfiles híbridos entre negocio, producto, legales y compliance. Sin requerir programación profesional.
AI Product Management
Discovery, validación, métricas de producto (AARRR, North Star), roadmap, priorización y comunicación técnico-negocio aplicados a productos de IA.
Gobernanza, Privacidad y Ética en IA
GDPR, AI Act, LGPD, Ley 25.326 Argentina. Fairness, explainability, auditoría de modelos, privacidad diferencial y gobernanza de datos.
Doble aval universitario, verificación digital
Cada curso completado se certifica con doble aval: UTN Facultad Regional Reconquista e Instituto Data Science Argentina. Certificado digital con código QR, emitido automáticamente al aprobar los quizzes y los trabajos prácticos del curso.
Qué incluye el certificado
- ✓ Doble firma: Decano UTN FRRQ + Director IDSA
- ✓ Resolución oficial: 920/2020 UTN Facultad Regional Reconquista
- ✓ Datos personalizados: nombre, DNI, curso, carga horaria y calificación
- ✓ Código QR de verificación digital
- ✓ Copia automática a la Facultad para registro oficial
- ✓ Emisión por curso: no esperás al final del trayecto
Se emite al aprobar los quizzes del curso y los trabajos prácticos con estado aprobado.
12 Diplomaturas en Ciencia de Datos e IA
Cada diplomatura combina cursos del ecosistema IDSA en una trayectoria orientada a un rol concreto del mercado, con trabajo final aplicado y certificación UTN + IDSA. Desde Data Analyst hasta AI/DL Research Scientist.
Cuánto gana un Data Scientist en Argentina
Datos del Observatorio IDSA 2026 sobre salarios reales de profesionales data en Argentina, basados en encuestas voluntarias a trabajadores del sector.
Data Scientist · Junior
$1,55M
Mediana de ingreso para perfiles con 0–2 años de experiencia
Data Scientist · Semisenior
$2,3M
Mediana para perfiles con 2–5 años de experiencia
Data Scientist · Senior
$3,4M
Mediana para perfiles con +5 años de experiencia
Tope del mercado
$5M
Mediana Data Architect Senior, el rol mejor pago del observatorio
Mediana · ARS brutos mensuales · Relación de dependencia · M = millones
Ver informe completo →Proyectos finales de alumnos
Cada alumno de las diplomaturas desarrolla un proyecto final aplicado a una problemática real. Publicamos los mejores trabajos en nuestro Laboratorio de Datos.
Optimización del Espumado en Bebidas Carbonatadas
Ciencia de datos y machine learning aplicados a la optimización de procesos productivos en la industria de bebidas.
Análisis de Deforestación con Machine Learning
Datos satelitales Landsat, procesamiento de imágenes y modelos predictivos para estudiar la pérdida de bosques en Salta.
Optimización del Tratamiento de Bacteriemias
Ciencia de datos aplicada a la salud: modelos predictivos para mejorar la gestión sanitaria de tratamientos infecciosos.
Predicción de Churn Bancario
Modelo de machine learning para predecir abandono de clientes en el sector bancario y optimizar estrategias de retención.
Detección de Fraude en E-Commerce
Machine learning para detección de transacciones fraudulentas en plataformas de comercio electrónico.
Predicción del Precio de Acciones de Mercado Libre
Modelos de machine learning aplicados a la predicción de valores bursátiles en el mercado financiero latinoamericano.
Todo lo que necesitás saber antes de inscribirte
Respuestas a las dudas más frecuentes sobre los cursos de ciencia de datos del Instituto Data Science.
¿Qué cursos de ciencia de datos ofrece el Instituto Data Science?
Ofrecemos 24 cursos organizados en seis trayectos progresivos: Puente de Nivelación (matemática, Python y SQL), Implementación Técnica (MLOps, RAG, visualización e ingeniería de datos), Optimización Algorítmica (estadística avanzada, RAG avanzado, difusión, forecasting, causalidad y especializaciones), Ingeniería y Plataforma (cloud, Kubernetes y arquitectura), Frontier Program (sistemas multiagente, deep learning geométrico y causalidad con deep learning) y Estrategia y Gobernanza (AI PM y gobernanza de IA).
¿Los cursos tienen certificación universitaria?
Sí. Todos los cursos se certifican con doble aval: Universidad Tecnológica Nacional (UTN) Facultad Regional Reconquista e Instituto Data Science Argentina. Cada curso completado emite un certificado digital con código QR y copia automática a la Facultad para su registro oficial.
¿Necesito experiencia previa en programación?
Depende del curso. Los cursos del Puente de Nivelación (Nivelación Matemática, Python para Data Science y SQL para Data Science) no requieren experiencia previa. Los cursos intermedios y avanzados requieren aprobar el trayecto anterior o acreditar conocimientos equivalentes.
¿Los cursos son online o presenciales?
Todos los cursos son 100% online y on-demand. Se cursan de manera asincrónica con notebooks ejecutables, tutor RAG disponible 24/7 y sin horarios fijos ni clases en vivo.
¿Cuánto dura cada curso?
Los cursos del Puente de Nivelación duran entre 15 y 28 horas. Los cursos intermedios y avanzados duran entre 20 y 40 horas. Las diplomaturas integran varios cursos y un trabajo final aplicado.
¿Cómo se paga un curso?
Cada curso se paga de forma individual. Tenés dos opciones: 20% de descuento por transferencia o pago único, o hasta 3 cuotas sin interés.
¿Qué diferencia hay entre un curso suelto y una diplomatura?
Podés cursar cursos individuales según tu interés o completar alguna de las 12 diplomaturas disponibles. Las diplomaturas integran varios cursos en una trayectoria específica orientada a un perfil laboral, más un trabajo final aplicado con tutoría y un diploma final con aval UTN + IDSA. Los cursos sueltos también se certifican individualmente.
¿Los cursos del Frontier Program tienen algún requisito especial?
Los cursos del Frontier Program requieren haber completado el trayecto de Optimización Algorítmica (o acreditar los conocimientos equivalentes). El acceso es normal, como cualquier otro curso avanzado del ecosistema IDSA.
Empezá por la nivelación
Los cimientos determinan la altura. Nivelá matemática, Python y SQL, y después elegí tu camino.