Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos
¿Estás buscando adquirir habilidades avanzadas en Python para convertirte en un científico de datos capacitado y enfrentar desafíos con confianza?
Sobre la cursada
🚀 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.
El precio original era: $729.000,00.$629.000,00El precio actual es: $629.000,00.INSCRIBIRME AHORA
Más Información Importante
Programa Académico
🐍 Manejar Python desde cero hasta un nivel avanzado.
📊 Utilizar librerías clave como NumPy, pandas, matplotlib y scikit-learn.
🔍 Aplicar técnicas de análisis de datos y visualización efectiva.
🤖 Desarrollar modelos predictivos y de machine learning.
👨💼 ¿A quién está dirigida?
Esta diplomatura está diseñada para profesionales que desean incorporar Python y ciencia de datos a su carrera, estudiantes que buscan habilidades prácticas y aplicables, analistas, ingenieros y consultores interesados en mejorar la toma de decisiones basada en datos, así como emprendedores y líderes que quieran optimizar procesos y estrategias a partir del análisis de información. También es ideal para cualquier persona que quiera iniciarse en ciencia de datos y machine learning desde cero.
📅 Próximos Inicios y Horarios
01 de Septiembre 2025 (últimas vacantes)
Lunes 19:00 Horas
Martes 18:45 Horas
Jueves 18:45 Horas
15 de Septiembre 2025
Lunes 21:30 Horas
Martes 19:30 Horas
Jueves 19:30 Horas
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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 días 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.
🤓 Preguntas Frecuentes sobre aprender Ciencia de Datos con Python
1. ¿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.
2. ¿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.
3. ¿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.
4. ¿Cómo se dictan las clases y cuánto dura la cursada?
El curso dura 6 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.
5. ¿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.
6. ¿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.
7. ¿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.
8. ¿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.
9. ¿Cómo puedo inscribirme y qué formas de pago están disponibles?
Haz clic en inscribirme ahora y completa tus datos o escribinos por WhatsApp: +541139148021 o Mail: info@institutodatascience.org. Nuestro equipo te va a asesorar personalmente.
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Comunidad de egresados del Instituto Data Science Argentina, 10% de descuento adicional.
Garantía de Satisfacción: 30 días
Vacantes Disponibles
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Promociones
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👨🎓 Testimonios / Casos de éxito
Docentes
Ignacio Urteaga
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.
Anahí Romo
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.
Julio Paredes
Ingeniero Industrial con Maestría 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.
Programación lógica:
Introducción a la Programación Lógica (4 clases).
Bases de datos relacionales y no relacionales:
Introducción a Bases de Datos (8 clases).
Probabilidad y Estadística:
Introducción a Estadística (4 clases).
Curso Power BI:
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).
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.
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.
Aprendizaje no supervisado:
Uso de Scikit-Learn. Análisis de componentes principales K-Medias. Clustering jerárquico.
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.
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.
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 logística). Ejemplo 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.
En esta etapa los estudiantes realizaran su proyecto final de cursada con tutoría docente. Pueden ver proyector finales de cursada de algunos de nuestros egresados en Nuestro Canal de YouTube
