Cursos de Ciencia de Datos online
Aprendé ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial a tu ritmo, aunque nunca hayas programado. Cursos 100% on-demand con notebooks ejecutables, tutor RAG 24/7 y certificado IDSA + UTN en cada curso aprobado. Empezá por uno solo y sumá los siguientes cuando quieras; si buscás una formación más completa, combiná cursos en una diplomatura.
¿Tenés experiencia previa?
Si estás empezando, los cursos de Nivelación son tu punto de partida. Si ya manejás Python y SQL, podés saltar directo a un nivel más alto: no necesitás cursar lo que ya sabés.
Estoy empezando
Sin experiencia en código ni en herramientas de datos. Empezás desde cero con matemática, Python y SQL.
Ver NivelaciónYa programo en Python y SQL
Querés dar el salto a machine learning, modelos en producción, RAG, visualización o ingeniería de datos.
Ir al Nivel 2Tengo experiencia en ML
Ya entrenaste modelos y querés profundizar en estadística, deep learning, NLP, visión por computadora o LLMs.
Ir al Nivel 3¿Buscás agentes autónomos, MLOps avanzado, cloud o gobernanza de IA? Mirá los niveles 4 a 6 →
Cursos de nivelación: matemática, Python y SQL para Data Science
Tres cursos de entrada que podés tomar en paralelo. Matemática, Python y SQL: los tres pilares sobre los que se construye cualquier perfil técnico en datos. Si ya dominás alguno de estos temas, no hace falta que lo cursés.
Nivelación Matemática para Data Science
Funciones, derivadas, vectores, matrices, estadística y probabilidad aplicadas a Machine Learning. Sin matemática abstracta: todo orientado a ciencia de datos, con Python y un caso de estudio que termina en tu primera regresión lineal.
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.
¿Ya manejás Python y SQL? No necesitás los cursos de Nivelación: podés empezar directo en el Nivel 2.
Ir al Nivel 2 ↓Cursos de machine learning, estadística, MLOps, RAG, visualización, Power BI, Spark e ingeniería de datos
Si ya manejás Python y SQL, podés empezar directo acá. Si no, los cursos de Nivelación te preparan. Estos cursos llevan a la práctica: implementar, desplegar, evaluar y conectar con el negocio. El ciclo completo de vida de un modelo en producción.
Machine Learning Supervisado y No Supervisado
Entrená, validá y explicá modelos de ML con scikit-learn, XGBoost y LightGBM: regresión logística, árboles, ensambles, validación cruzada, umbral de decisión, SHAP y clustering, sobre un caso de riesgo de mora.
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.
Estadística Aplicada e Inferencia
Describí datos, estimá con intervalos de confianza, testeá hipótesis, interpretá una regresión y diseñá un experimento A/B. La base estadística para analizar y decidir con evidencia.
Visualización y Storytelling de Datos
Diseño de dashboards y gráficos honestos con Plotly y Altair. Principios de percepción visual, elección del gráfico, color y data storytelling para audiencias de negocio.
Power BI y Business Intelligence
Power Query, modelo en estrella, medidas en DAX, inteligencia de tiempo, diseño de informes y seguridad por filas. Cierra con un informe de ventas minoristas listo para presentar.
SQL Avanzado y Modelado Dimensional
Ventanas avanzadas y CTEs recursivas, lectura de planes de ejecución y diseño de un modelo dimensional en estrella para un data mart.
Linux, Git y Docker para Datos
La base de infraestructura de todo proyecto de datos: terminal de Linux, Git y GitHub, entornos reproducibles y contenedores con Docker y Compose. Cierra con un repositorio que cualquiera puede clonar y ejecutar.
Data Engineering Fundamentals
Del CSV crudo al pipeline observable: ingesta batch, capas bronze/silver/gold, orquestación con DAGs (construís tu propio orquestador), validaciones de calidad y observabilidad, sobre un caso real de Fintora.
dbt y Analytics Engineering
El puente entre análisis e ingeniería: modelado con dbt, testing automático, documentación, linaje y CI/CD aplicado al data warehouse.
Procesamiento Distribuido con Spark y Orquestación con Airflow
DataFrames y Spark SQL, particiones, shuffle y broadcast, y DAGs de Airflow con reintentos, backfills e idempotencia. Cierra con un pipeline batch de punta a punta.
Cursos avanzados de estadística, matemática para IA, deep learning, aprendizaje por refuerzo, forecasting, NLP y visión por computadora
Dejá de usar Machine Learning como caja negra: primero 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.
Matemática para Investigación en IA
Álgebra lineal con SVD, cálculo matricial, optimización con restricciones, probabilidad y teoría de la información, al nivel que piden los papers. Cierra reproduciendo un resultado de un paper.
Fundamentos de Deep Learning y Optimización
Construí backpropagation desde cero, entendé SGD y Adam, entrená redes en PyTorch, controlá el sobreajuste y comparás CNN 1D, LSTM y atención en un caso de riesgo de mora.
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
Series temporales de punta a punta: ETS, ARIMA, GARCH y Prophet, modelos de ML con XGBoost y redes recurrentes y Transformers (LSTM, GRU), con evaluación rigurosa.
Inferencia Causal y Analítica de Negocio
De la correlación a la decisión: DAGs, experimentos A/B, Diferencias-en-Diferencias, matching y uplift modeling para medir el impacto real de una acción y calcular el ROI incremental.
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
OCR, detección de objetos con YOLO y DETR, segmentación con U-Net y SAM y detección de anomalías, con casos como el fraude en documentos.
Visión por Computadora Avanzada
Vision Transformers, aprendizaje autosupervisado con DINOv2, CLIP y modelos visión-lenguaje, difusión latente con ControlNet y LoRA, y seguimiento en video. Cierra con un buscador visual.
Fine-tuning de LLMs y Prompt Engineering
Prompt engineering avanzado, LoRA/QLoRA y PEFT, evaluación con LLM-as-judge y function calling.
Fundamentos de Aprendizaje por Refuerzo
Agentes que aprenden por prueba y error: procesos de decisión de Markov, Q-learning, DQN, gradientes de política y PPO con Gymnasium y PyTorch. Cierra con un entorno propio de gestión de inventario.
Cursos de cloud, streaming, calidad de datos, arquitectura y MLOps avanzado
Estos cursos llevan los modelos y datos a producción real, porque el negocio necesita sistemas que funcionen. Cloud, streaming, calidad y linaje de datos, contenedores, feature stores, serving escalable y arquitecturas organizacionales modernas.
Cloud para ML y Datos
Fundamentos de cloud aplicados a datos y ML: cómputo, almacenamiento, redes, IAM, servicios gestionados y buenas prácticas de despliegue en AWS, GCP y Azure.
Streaming y Procesamiento en Tiempo Real
Procesá eventos a medida que llegan: ventanas, watermarks, estado, garantías de entrega y detección de fraude en tiempo real. Construís un motor propio y lo mapeás a Kafka, Flink y Spark.
Calidad, Catálogo y Linaje de Datos
Contratos de datos, pruebas automáticas, catálogo con metadatos y linaje para medir el impacto de cada cambio, sobre tablas críticas de una fintech.
Arquitectura de Datos y Data Mesh
Diseño arquitectónico de plataformas de datos: Data Mesh, Data Fabric, lakehouse, gobernanza técnica, contratos de datos y seguridad.
MLOps Avanzado: Kubernetes y Feature Store
Kubernetes, Kubeflow, feature store con Feast, serving con KServe y monitoreo de modelos con Evidently y Prometheus.
Cursos de IA agéntica, deep learning geométrico y causalidad
Programas de investigación aplicada. Sistemas multiagente, deep learning geométrico y causalidad avanzada con deep learning. Se compran como cualquier otro curso; se recomienda tener los conocimientos de los cursos avanzados anteriores.
Sistemas Multiagente e IA Agéntica
Diseñá agentes autónomos desde primeros principios: decisión bajo incertidumbre (POMDP), razonamiento y acción con ReAct, orquestación con AutoGen, planificación con MCTS y evaluación con AgentBench.
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).
Cursos de AI Product Management y gobernanza de 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.
Certificación IDSA + UTN en cada curso de ciencia de datos
Cada curso completado se certifica con doble aval: Instituto Data Science Argentina y UTN Facultad Regional Reconquista. Certificado digital con código QR, emitido automáticamente al aprobar los quizzes y los trabajos prácticos del curso. No esperás al final de toda la formación: acreditás progresivamente.
Qué incluye el certificado
- ✓ Doble firma: Director IDSA + Decano UTN FRRQ
- ✓ 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 a terminar toda la formación
Se emite al aprobar los quizzes del curso y los trabajos prácticos con estado aprobado.
Por qué estudiar ciencia de datos online en el IDSA
La ciencia de datos es la disciplina más dinámica del conocimiento. Por eso 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 IDSA + UTN en cada curso. Acreditás progresivamente, no esperás al final.
Implementación desde cero
Primero implementás sin librerías. Después usás las abstracciones con criterio profesional.
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 de ciencia de datos
Cada alumno de las diplomaturas desarrolla un proyecto final aplicado a una problemática real. Además, 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.
Preguntas frecuentes sobre los cursos de ciencia de datos
Respuestas a las dudas más frecuentes sobre los cursos de ciencia de datos del Instituto Data Science.
¿Cómo se paga un curso?
Cada curso tiene un precio único y, por lo tanto, se paga de forma individual, por Mercado Pago, transferencia bancaria o PayPal. Si pagás con tarjeta a través de Mercado Pago, las opciones de cuotas dependen de tu banco y tu tarjeta, no del instituto.
¿Cuánto dura cada curso?
Los cursos duran entre 20 y 40 horas: los introductorios e intermedios, entre 20 y 35, y los avanzados, de plataforma, Frontier y estrategia, entre 25 y 40. Además, como son on-demand, los hacés a tu ritmo y sin fecha de cierre.
¿Los cursos tienen certificación universitaria?
Sí. Además, cada curso aprobado se certifica con doble aval: Instituto Data Science Argentina y Universidad Tecnológica Nacional (UTN) Facultad Regional Reconquista. Por eso el certificado es digital, lleva código QR y se envía una copia automática a la Facultad para su registro oficial. Finalmente, se emite al aprobar los quizzes y los trabajos prácticos del curso.
¿Necesito experiencia previa en programación?
Depende del curso. Los tres cursos de nivelación (Nivelación Matemática, Python para Data Science y SQL para Data Science) no requieren experiencia previa. En los niveles siguientes recomendamos haber cursado los anteriores o contar con conocimientos equivalentes; cada tarjeta indica qué conviene tener. Si ya manejás esos temas, podés empezar directamente en el nivel que te corresponda.
¿Los cursos son online o presenciales?
Todos los cursos son 100% online y on-demand. Por lo tanto, se cursan de manera asincrónica con notebooks ejecutables, tutor RAG disponible 24/7 y sin horarios fijos ni clases en vivo.
¿Qué diferencia hay entre un curso y una diplomatura?
Un curso se compra y se certifica por separado. En cambio, una diplomatura es un conjunto de cursos orientado a un puesto (por ejemplo Data Analyst o ML Engineer) más un trabajo final aplicado. No se vende como paquete; por eso comprás los cursos de a uno y, al aprobarlos todos y presentar el trabajo final, obtenés la certificación IDSA + UTN de la diplomatura, sin trámite ni costo adicional. Tampoco hay plazo, ya que los cursos aprobados quedan en tu legajo y podés retomar o presentar el trabajo final cuando quieras. Ver las 12 diplomaturas.
¿Los cursos del Frontier Program tienen algún requisito especial?
Tenés acceso directo si completaste una Diplomatura IDSA o si cursás una que incluya cursos Frontier (hoy, AI/DL Research Scientist y AI Engineer). En otro caso se rinde un examen de admisión técnico. Además recomendamos haber cursado estadística avanzada y deep learning (o contar con conocimientos equivalentes).
¿Qué cursos de ciencia de datos ofrece el Instituto Data Science Argentina?
Por un lado, ofrecemos 36 cursos online de ciencia de datos e inteligencia artificial, ordenados en seis niveles. En concreto: nivelación (matemática, Python y SQL), implementación (machine learning, estadística aplicada, MLOps, RAG, visualización, Power BI, Linux, Git y Docker, SQL avanzado, ingeniería de datos, y Spark y Airflow), avanzado (estadística avanzada, matemática para investigación, deep learning, aprendizaje por refuerzo, RAG avanzado, difusión, forecasting, causalidad, NLP, visión por computadora y visión avanzada, y fine-tuning de LLMs), ingeniería y plataforma (cloud, streaming, calidad de datos, arquitectura de datos y MLOps avanzado), Frontier Program (sistemas multiagente, deep learning geométrico y causalidad con deep learning) y estrategia y gobernanza (AI Product Management y gobernanza de IA).
Elegí tu primer curso
Si estás empezando, arrancá por Nivelación Matemática. Si ya manejás Python y SQL, elegí directo el curso que sigue.