Diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python
La Diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python está diseñada para equipar a los egresados con las habilidades necesarias para analizar, interpretar y utilizar datos de manera efectiva. Liderar en un mundo impulsado por los datos y acceder a oportunidades laborales de alto nivel.
Sobre la cursada
El principal objetivo es proporcionar una formación integral en ciencia de datos, combinando teorÃa y práctica para que los estudiantes puedan aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones del mundo real.
Los estudiantes trabajarán en proyectos prácticos que les permitirán aplicar los conocimientos adquiridos y desarrollar un portafolio profesional. ¿Estás listo para convertirte en un cientÃfico de datos?
Información Importante
- Aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos en entornos empresariales.
- Desarrollar soluciones basadas en datos para problemas complejos.
- Utilizar R y Python para realizar análisis y visualizaciones avanzadas.
- Implementar modelos de machine learning en proyectos reales.
Próximas Fechas y Horarios
07 de Julio 2025 (últimas vacantes)
Lunes 19:00 Horas y Lunes 21:30 Horas
Martes 18:45 Horas
Jueves 18:45 Horas
21 de Julio 2025
Lunes 21:30 Horas
Martes 19:30 Horas
Miércoles 21:00 Horas
Jueves 19:30 Horas
Las clases semanales se dictan en vivo por Zoom y tienen una duración de 45 a 90 minutos dependiendo del tema y la interacción con los estudiantes. Todas las clases quedan grabadas a disposición de los estudiantes y no se exige asistencia.
Los horarios de las clases se llevan a cabo después de las 18:45 horas los dÃas de semana y por la mañana los sábados, dependiendo de las distintas etapas de la cursada, del tema y del profesor que las imparta pueden ir variando.
Programa Académico
Al completar esta Diplomatura:
Los estudiantes estarán equipados con las habilidades necesarias para:
Aprende Ciencia de Datos con R y Python
El egresado de la Diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python será capaz de desempeñarse en roles como analista de datos, cientÃfico de datos, ingeniero de datos y consultor de datos. Estarán preparados para trabajar en una variedad de industrias, incluyendo tecnologÃa, finanzas, salud, y marketing.
R y Python son lenguajes ampliamente utilizados en el ámbito de la ciencia de datos por sus capacidades únicas. Python es conocido por su simplicidad y facilidad de aprendizaje, mientras que R es preferido para el análisis estadÃstico y la visualización de datos. Ambos lenguajes ofrecen una amplia gama de librerÃas y frameworks que facilitan el procesamiento y análisis de datos.
Preguntas Frecuentes
Valores y Formas de Pago
¿Cuál es el valor y las formas de pago?
Existen dos formas de pago distintas: El Pago Total y la Suscripción Mensual.
Pago Total:
El estudiante dispone de 2(dos) años para finalizar su cursada desde el momento de su inscripción. Valor: $799.000 ARS. 6 cuotas sin interés con tarjetas de crédito Visa, Master y Amex emitidas por entidades bancarias. Desde el exterior de Argentina: $799 USD en 3 cuotas sin interés.
El precio original era: $999.000,00.$799.000,00El precio actual es: $799.000,00.INSCRIBIRME AHORA
Suscripción Mensual:
El estudiante puede realizar la cursada normalmente durante los meses que decide abonar su suscripción. Valor: $75000 ARS. por mes o $75 USD. por mes.
Esta modalidad de pago no incluye la certificación UTN.
Ruta de Aprendizaje para Data Scientist
- Nivelación: Programación Lógica + Bases de Datos + Probabilidad y EstadÃstica + GitHub.
- Introducción: Introducción Conceptual + Introducción a los Lenguajes de Programación + Taller de Programación.
- Especialización: Clases en vivo teóricas y prácticas sobre las principales librerÃas, técnicas y herramientas.
- Proyecto Final: TutorÃa docente para la realización y presentación del proyecto final de cursada.
¿Necesito participar de las clases en vivo?
No. Todas las clases quedan grabadas a disposición de los estudiantes y no se exige asistencia. Podes consultar sobre la clase a través del Grupo de Telegram con docentes y compañeros o al Chatbot Inteligente del Instituto.
¿Qué PC necesito para cursar?
Los requisitos mÃnimos de la PC:
RAM 8Gb
Procesador i3 1.4Ghz o superior
5Gb libres
Conexión a internet compatible con video de calidad intermedia
Instructores
Ignacio Urteaga
MBA en Dirección de Sistemas de Información. FÃsico, (Tesis en fÃsica 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.
Anahà Romo
Licenciada en Ciencias FÃsicas de la Universidad de Buenos Aires. MaestrÃa en gestión de la energÃa en la Universidad Nacional de Lanús. MaestrÃa de energÃas renovables Universidad Nacional de Salta. Desarrolladora Python.
Julio Paredes
Ingeniero Industrial con MaestrÃa en Administración de Empresas con enfoque en análisis de datos. Más de 15 años de experiencia laboral en diversos campos, incluida la inteligencia empresarial, la cadena de suministro y la docencia en TI y gestión.
Jerónimo Pardo
Licenciatura en Comercio Internacional y Licenciatura en Comercialización en UADE.
Amplios conocimientos en las áreas de Marketing Digital y Community Managment. Especializado en TecnologÃas de la Información en UTN y otras universidades en el exterior.
GarantÃa de Satisfacción: 30 dÃas
Vacantes Disponibles
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¡No necesitas experiencia en ninguna área! Nuestra Certificación en Ciencia de Datos con R y Python te ofrece una modalidad de cursada flexible y personalizada para que avances a tu ritmo.
Promociones
10% OFF por transferencia bancaria en 1 pago.
Hasta 6 cuotas sin interés, tarjetas de crédito Visa, MasterCard y American Express emitidas por entidades bancarias.
Fórmate como Data Scientist a tu ritmo y sin experiencia previa
Clases interactivas
Con instructores expertos en el tema, tendrás la oportunidad de participar activamente, hacer preguntas en tiempo real y colaborar con tus compañeros de clase.
Aprende haciendo
Con un fuerte componente práctico orientado a proyectos para que aprendas haciendo. Al final de la cursada puedes realizar tus propios proyectos.
Consultas online
Chatbot HÃbrido + Acceso a los tutores por plataformas de mensajerÃa instantánea (Telegram). Se coordinan videollamadas para atender consultas especificas.
El precio original era: $999.000,00.$799.000,00El precio actual es: $799.000,00.INSCRIBIRME AHORA
Calidad Educativa
La Universidad Tecnológica Nacional FFRq ha reconocido la calidad académica de este programa a través de la Resolución Nº 290/20. Los egresados de esta carrera han recibido ofertas de trabajo en empresas privadas, organismos públicos, entre otras prestigiosas organizaciones.
Primera LÃnea
La diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python ha sido diseñada, desarrollada y actualizada por un equipo de profesionales con amplia experiencia en este campo y te proporcionará las principales herramientas de análisis de datos actuales, y el lenguaje de programación Python.
Oportunidades
AmplÃa tus horizontes con tres sesiones semanales dirigidas por expertos. Python y R ofrecen aplicaciones versátiles que abarcan diversos campos, brindándote un panorama amplio de oportunidades para desarrollar soluciones innovadoras y transformar el futuro.
Programa Académico Ciencia de Datos con R y Python + Experto en Power BI
Nivelación (Optativa)
- Programación lógica.
- Bases de datos relacionales y no relacionales.
- Probabilidad y EstadÃstica.
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.
- TaxonomÃa de las competencias de un cientÃfico de datos.
Introducción a R
- Variables, vectores y matrices.
- Dataframes.
- Paquetes y librerÃas.
- Manejo de archivos csv.
- Conversiones de tipos.
- Conexión a bases de datos.
- Ejecución condicional.
- Bucles.
- Funciones en R.
- Medidas estadÃsticas.
- Correlaciones.
- Funciones estadÃsticas.
Introducción a Python
- Descarga e instalación.
- Principales librerÃas.
- 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.
Tests básicos
- Repaso de conceptos de probabilidad y estadÃstica.
- Test de Hipótesis.
- Correlaciones.
- AB Test.
- Cálculo de correlaciones en R con cor.
- Funciones de distribución en R.
- Histogramas en R.
- Gráficos de lÃneas en R.
- Gráficos de áreas en R.
- 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 logarÃtmica.
- Regresión de dos variables.
- Cálculo de regresiones en R con lm.
- Cálculo de regresiones logÃsticas en R con glm.
- Regresiones en Python.
- Regresión logÃstica en Python.
Arboles de decisión
- Algoritmo básico en Excel.
- División en entrenamiento y prueba.
- Uso de Rpart y cp.
- Predicción y valoración de la solución.
- Uso de Party.
- Aplicación al problema del call center.
- Instalación y uso del paquete en Python.
- Ejemplo en Python.
- Principales parámetros de ajuste y control.
Clusters
- Algoritmo básico en Excel.
- Uso de kmeans en R.
- Ejemplo de aplicación real en R.
- Otros algoritmos de agrupamiento en R.
- Ejercicio de aplicación de agrupamiento de mascotas.
- Uso de Scikit-Learn en Python.
- Análisis de componentes principales en Python.
- K-Medias en Python.
- Clustering jerárquico en Python.
Reglas de Asociación
- Algoritmo básico en Access.
- División en entrenamiento y prueba en R.
- Uso de arules en R.
- Ejemplo de una aplicación real votación de reglas en R.
- Ejemplo de una aplicación real a datos de ventas en supermercados en R.
- 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.
- División en entrenamiento y prueba en R.
- Uso de neuralnet.
- Predicción y valoración de la solución en R.
- Discusión del problema de legibilidad de los resultados desde el negocio.
- Competencia entre árboles y redes en un caso concreto en R.
- Instalación y uso del paquete en Python.
- Ejemplo en Python.
- Principales parámetros de ajuste y control en Python.
- Problema concreto en Python.
Algoritmos genéticos
- Algoritmo básico en Excel.
- Discusión del tipo de problemas en los que se aplica.
- Discusión de otros mecanismos de optimización.
- Implementación en R del uso de algoritmos genéticos.
- Valores reales.
- Binarios.
- Permutaciones.
- Implementación en Python.
Series temporales
- TaxonomÃa.
- Separación de componentes.
- Predicciones.
- ARIMA implementado en R.
- Predicción en series con un único perÃodo.
- Predicción en series con múltiples perÃodos.
- Predicción en series con perÃodos variables: renormalización.
- Implementación en Python.
Método de Simulación de Montecarlo
- Algoritmo básico en Excel.
- Discusión de la utilidad del método.
- Comparación con el análisis de escenarios.
- Ejemplo de una aplicación real.
- Ejemplo simple implementado en R.
- Ejemplo simple implementación en Python.
MinerÃa de textos
- Clasificación supervisada de piezas de texto.
- Construcción de una red semántica.
- Discusión de las posibilidades de reconocimiento de voz.
- Ejemplos de aplicación real del algoritmo de clasificación.
- Aplicación a la detección de sentimientos.
- Ejemplo de implementación en Python.
Vecinos Cercanos (Knn)
- Instalación y uso del paquete en R.
- Ejemplo conceptual en Excel.
- Ejemplo en R.
- Instalación y uso del paquete en Python.
- Ejemplo en Python.
- Principales parámetros de ajuste y control.
Bayes Ingenuo
- Implementación en Excel.
- Ejemplo de aplicación en R.
- Comparación de 4 algoritmos predictivos (Bayes ingenuo, árboles, redes neuronales y regression logÃstica).
- Ejemplo de aplicación en Python.
Random Forest
- Bootstrap y bagging.
- Descripción conceptual del método random forest.
- Paquete randomForest para R.
- Ejemplo de aplicación.
- Comparación con otras técnicas.
- Implementación en Python.
Métodos bayesianos avanzados
- Descripción conceptual del método.
- Regresión lineal bayesiana.
- Regresión logÃstica bayesiana.
- Inferencia bayesiana.
- Red bayesiana.
- Ejemplos de aplicación en R.
- Paquete BAS.
- Paquete brms.
- Paquete arm.
- Paquete bnlearnd.
- Comparación con otras técnicas.
- Ejemplos de aplicación en Python.
Máquina de soporte vectorial
- Descripción conceptual del método.
- Paquete e1071 para R.
- Ejemplo de aplicación en R.
- Ejemplo de aplicación en Python.
- Comparación con otras técnicas.
Discriminante lineal y cuadrático
- Instalación y uso del paquete.
- Ejemplo conceptual en Excel.
- Ejemplo en R.
- Ejemplo en Python.
- Principales parámetros de ajuste y control en R.
- Principales parámetros de ajuste y control en Python.
- Problema concreto.
Análisis de Fourier
- Descripción conceptual.
- Ejemplo conceptual en Excel.
- Instalación y uso del paquete en R.
- Instalación y uso del paquete en Python.
- Ejemplo en R.
- Ejemplo en Python.
Herramientas geográficas
- Distancias.
- Implementación en R.
- Paquete sf.
- Paquete nngeo.
- Aplicación práctica en R.
- Implementación en Python.
- Aplicación práctica en Python.
Bases de datos documentales
- Instalación de MongoDB.
- Conexión a R.
- Conexión a Python.
- Aplicación práctica en R.
- Aplicación práctica en Python.
Diseño de Datawarehouses
- Diferencias entre los DW y los OLTP.
- Tipos de datos y soportes.
- Dimensiones y jerarquÃas.
- Estimación de recursos y tiempos según tipos de datos.
- Ejemplos de staging.
- Interacción entre equipos (DB-ETL-Soporte-FrontEnd-Usuarios).
- Ejercicios de diseño de DW.
Diseño y construcción de ETL
- Procesos ETL: generalidades, buenas prácticas, esquemas de ETL.
- Detalles de cada etapa: extracción, limpieza, normalización, transformación, carga.
- Estrategias de update.
- Ejercicios de diseño de ETL para la carga inicial.
- Ejercicios de diseño de ETL para la actualización.
- Licencia, descarga e instalación de Open Refine.
- Uso general como herramienta de limpieza de datos.
- Pre-procesado de los datos.
- Casos de interés y ejemplos.
- Licencias, descarga e instalación de Pentaho-Kettle.
- Pentaho Kettle: funciones, caracterÃsticas, utilización.
- AuditorÃa y documentación.
- Ejemplos de uso.
Big Data
- ¿Qué es Big Data?
- ¿Cuándo usar Big Data?
- ¿Cómo armar una infraestructura para Hadoop?
- Ejemplo de una aplicación de Map Reduce: wordcount.
- Como evitar Hadoop.
Experto en Power BI
- Datos dentro de la administración empresarial con BI
- Introducción al Power BI como herramienta clave.
- 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.
Instancias de Evaluación
Presentación de proyecto final y Examen final de la diplomatura (MÃnimo 60 % de respuestas correctas).
Autoevaluación Etapa de Nivelación (optativa).
SUSCRIPCIÓN MENSUAL
Con la nueva suscripción mensual podrás realizar tu cursada abonando solo los meses que realizas tu cursada en cómodas cuotas fijas y sin compromisos.
Completa el formulario con tus datos y nos pondremos en contacto contigo para que puedas obtenerla y comenzar tu cursada.
Valor mensual de la suscripción:
DESDE ARGENTINA: $75.000 MENSUALES
DESDE EL EXTERIOR: $75 USD MENSUALES
Aplicaciones Prácticas de la Ciencia de Datos con R y Python
Negocios
En el ámbito empresarial, la ciencia de datos se utiliza para mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos y prever tendencias del mercado. Por ejemplo, utilizar Python para desarrollar un modelo predictivo que ayuda a una empresa a optimizar su inventario, reduciendo costos y mejorando la eficiencia.
Salud
En salud, la ciencia de datos juega un papel crucial en la investigación y el desarrollo de tratamientos. Con R, se pueden analizar grandes volúmenes de datos clÃnicos para identificar patrones y mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
Finanzas
En el sector financiero, la ciencia de datos se utiliza para la gestión de riesgos, la detección de fraudes y la predicción de mercados. Modelos de machine learning para predecir la probabilidad de impago de créditos, utilizando tanto R como Python.
Recursos Humanos
En recursos humanos, la ciencia de datos ayuda a mejorar la selección de personal y a gestionar el talento. Utilizando técnicas de análisis de datos, se pueden identificar los mejores candidatos y prever la rotación de empleados.
