Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos
Programa de formación avanzada en Python aplicado a la Ciencia de Datos
La Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos del Instituto Data Science Argentina 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. Instituto Data Science Argentina
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.
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Vacantes Disponibles
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Aprende Ciencia de Datos con Python
🧑💼 ¿A quién está dirigido?
Esta diplomatura está dirigida a profesionales, programadores, estudiantes avanzados e investigadores que desean dominar Python desde una perspectiva de ciencia de datos, enfocándose en herramientas y métodos para el manejo de datos, análisis estadístico y modelado predictivo. Instituto Data Science Argentina
Es especialmente útil para quienes buscan incorporar Python en el flujo de trabajo analítico de sus organizaciones, desarrollar soluciones basadas en datos o avanzar hacia roles técnicos vinculados a la ciencia de datos. También es adecuada para personas que deseen iniciarse en ciencia de datos y machine learning desde cero, con una formación académica estructurada y aplicada. Instituto Data Science Argentina
La propuesta forma parte de la oferta académica del Instituto Data Science Argentina, institución dedicada a la formación especializada en ciencia de datos, inteligencia artificial y tecnologías asociadas. Instituto Data Science Argentina
Objetivo general de la diplomatura en Python orientado a Científico de Datos
El objetivo de la Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos es formar profesionales capaces de utilizar Python como herramienta principal para el análisis de datos, modelado estadístico, visualización y desarrollo de modelos predictivos, integrando conceptos metodológicos y prácticos aplicados al ciclo completo de la ciencia de datos. Instituto Data Science Argentina
Objetivos específicos
A lo largo del programa, el estudiante desarrollará los conocimientos y habilidades necesarias para:
- Comprender los fundamentos de la programación en Python aplicada al análisis de datos. Instituto Data Science Argentina
- Manipular, transformar y preparar conjuntos de datos para análisis y modelado. Instituto Data Science Argentina
- Aplicar técnicas de análisis exploratorio y visualización de datos con librerías como pandas, NumPy, matplotlib y seaborn. Instituto Data Science Argentina
- Implementar modelos analíticos y predictivos utilizando herramientas de machine learning como scikit-learn. Instituto Data Science Argentina
- Evaluar, interpretar y comunicar los resultados obtenidos, con una visión crítica y metodológicamente sólida. Instituto Data Science Argentina
- Integrar las habilidades técnicas desarrolladas en proyectos reales de ciencia de datos. Instituto Data Science Argentina
Competencias que desarrolla el egresado
Al finalizar la diplomatura, el egresado será capaz de:
- Desarrollar soluciones de análisis y modelado de datos utilizando Python y sus principales librerías. Instituto Data Science Argentina
- Realizar análisis estadístico y visualizaciones efectivas para extraer conclusiones relevantes a partir de datos complejos. Instituto Data Science Argentina
- Implementar modelos de machine learning básicos para clasificación, regresión y clustering. Instituto Data Science Argentina
- Interpretar resultados y comunicar conclusiones técnicas con claridad y rigor. Instituto Data Science Argentina
- Integrar Python como una herramienta central en proyectos de ciencia de datos dentro de entornos profesionales y académicos.
Estructura curricular del Programa Python orientado a Científico de Datos
Nivelación
Programación lógica: Introducción a la Programación Lógica. Tipos de Variables. Ejecución condicional. Ciclos. Funciones. Conceptos generales.
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).
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.
Taller de Programación: Talleres prácticos en vivo de programación, para seguir reforzando sus conocimientos.
Etapa de Especialización
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.
- 100% online: accesible desde cualquier dispositivo, con materiales actualizados y disponibles permanentemente.
- Clases en vivo y grabadas: para reforzar la comprensión y permitir repaso a demanda.
- Plataforma interactiva: seguimiento de avances, entregas y evaluaciones integradas. Instituto Data Science Argentina
- Tutorías especializadas: cada módulo cuenta con tutor experto.
- Foros de discusión y consultas para interacción docente–estudiante.
- Soporte técnico y académico durante toda la cursada. Instituto Data Science Argentina
- Ejercicios prácticos en cada módulo.
- Proyectos integradores y aplicación de casos reales.
- Feedback personalizado de tutores en cada entrega. Instituto Data Science Argentina
- Certificación emitida por UTN – Universidad Tecnológica Nacional (FRRQ)
- Certificación emitida por Instituto Data Science Argentina
Modalidad de Cursada
Acompañamiento académico
Evaluación
Doble Certificación
📅 Próximos Inicios y Horarios
05 de Enero 2026 (Máximo 20 estudiantes, últimas vacantes)
Clases en vivo: Lunes 21:30 Horas, Martes 19:30 Horas y Jueves 19:30 Horas.
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19 de Enero 2026 (Máximo 20 estudiantes, reserva ahora tu lugar)
Clases en vivo: Lunes 19:00 Horas, Martes 18:45 Horas y Jueves 18:45 Horas.
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02 de Febrero 2026 (Máximo 20 estudiantes, reserva ahora tu lugar)
Clases en vivo: Lunes 21:30 Horas, Martes 19:30 Horas y Jueves 19:30 Horas.
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Durante el primer mes de cursada correspondiente a la etapa de introducción se dictarán 3 clases semanales, luego del mes y hasta finalizar son 2 clases por semana.
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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Próximo inicio: 05 de Enero 2026
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Proyecto Final con Caso Real
Al culminar la cursada cada alumno desarrolla un proyecto aplicado a un caso de negocios real, guiado por un docente especializado, tanto en la dimensión técnica como comunicacional. Estos proyectos son públicos y quedan accesibles en nuestro canal de YouTube y en nuestra página de Proyectos. Ofreciendo evidencia concreta del nivel académico y calidad técnica alcanzada. Las empresas y organizaciones pueden evaluar directamente la calidad del trabajo de nuestros egresados, facilitando su inserción laboral.
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🔗 Aprende a este nivel, compruébalo aquí – 👉 Proyectos Finales de los alumnos
Docentes
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.
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.
Julio Paredes
Docente
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.
Opiniones de nuestros Egresados
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.
👉Testimonios de los Egresados
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