Carrera de Data Science
Forma profesionales que puedan identificar patrones, desarrollar modelos predictivos y de recomendación con Machine Learning y Redes Neuronales.
Duración: 1 año (48 semanas)
Certificación: Doble certificación como Data Scientist y Data Analyst
¿Por qué convertirte en Data Scientist?
Los Data Scientists son los profesionales más demandados en la era de la inteligencia artificial. Domina Machine Learning y transforma datos en soluciones innovadoras.
Machine Learning y IA
Desarrolla modelos predictivos, sistemas de recomendación y redes neuronales para resolver problemas complejos.
Doble certificación
Obtén certificación como Data Scientist y Data Analyst, maximizando tus oportunidades laborales.
Programa de empleabilidad
Revisión de CV y LinkedIn para destacar tus competencias y conseguir el trabajo que mereces.
Compatible con tu vida
Modalidad B-Learning diseñada para que puedas estudiar mientras trabajas.
¿Qué aprenderás?
Programa completo de 1 año que te convertirá en un Data Scientist profesional, capaz de crear modelos de Machine Learning y Redes Neuronales.
Python para Data Science
Domina Python para análisis, limpieza y preparación de datos, la base fundamental del Data Science.
SQL y Bases de Datos
Construye consultas complejas con PostgreSQL para extraer y manipular grandes volúmenes de datos.
Machine Learning
Desarrolla modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado para predicciones y clasificaciones.
Redes Neuronales
Crea modelos avanzados de Deep Learning y redes neuronales para problemas complejos de IA.
Metodología y beneficios
📊 Análisis Estadístico
Aplica técnicas estadísticas avanzadas para identificar patrones y generar insights valiosos.
📅 Modalidad B-Learning
Dos sesiones en vivo semanales de 2 horas. Compatible con tu vida laboral, enfocada en proyectos y desafíos reales.
¿Quieres más información?
Conversa con nuestros asesores y descubre cómo esta carrera puede transformar tu futuro profesional.
Solicitar informaciónMódulo 1: Fundamentos
Introducción a los conceptos básicos y primeros pasos.
Módulo 2: Práctica
Ejercicios prácticos y proyectos reales.
Módulo 3: Avanzado
Técnicas avanzadas y mejores prácticas.
Información de instructores próximamente.