
Curso de Data Science I: Fundamentos para la Ciencia de Datos

Sobre el curso
Curso corto para potenciar tus habilidades en fotografía, capturando imágenes de alto impacto mediante el dominio de la iluminación y la preproducción. En este taller intensivo, descubrirás cómo la luz y el color definen la narrativa visual, perfeccionarás tus técnicas de planificación para shootings efectivos y desarrollarás criterios de selección y edición de imágenes. Es la ruta ideal para elevar la calidad de tu contenido visual, transformando ideas conceptuales en resultados creativos.
DETALLES DEL CURSO:
Módulos:
10
Transformá tu carrera y convertite en
Project Manager
Encuentros en vivo.
Podrás participar de grupos de estudio guiados por mentores, junto con otros estudiantes que cursen lo mismo que vos.
Cursos y workshops 100% prácticos.
Cada curso está diseñado para aplicar lo aprendido desde el primer día, con proyectos reales y desafíos guiados.
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Responde dudas, corrige entregas y acompaña en cada paso. Feedback instantáneo y recomendaciones personalizadas.
Playground: Creá tu propio curso en minutos.
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Aprendizaje dinámico que te desafía.
Cada curso está diseñado para aplicar lo aprendido desde el primer día, con proyectos reales y desafíos guiados.
CERTIFICACIÓN OFICIAL
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por empresas líderes
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Curso de Data Science I: Fundamentos para la Ciencia de Datos
Valentina Martinez
01 de junio, 2026
Explora el learning path completo
Aprenderás a dominar los fundamentos esenciales de Data Science, desde Python y la manipulación de datos con NumPy y Pandas hasta la visualización avanzada y el Machine Learning. Conecta la estadística y el preprocesamiento de datos con aplicaciones prácticas de IA para transformar información en conocimiento estratégico y potenciar tu enfoque Data-Driven.
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10
Transformación Digital e Industria 4.0 — Fundamentos para un Enfoque Data-Driven
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Fundamentos de Python
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NumPy y Pandas
4/
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Manipulación de Datos: Pandas
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Visualizaciones Avanzadas en Data Science
6/
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Estadística y Preprocesamiento de Datos
7/
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Aprendizaje Supervisado: De la teoría a la práctica
8/
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Introducción al Aprendizaje No Supervisado
9/
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Fundamentos de IA y Machine Learning
10/
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Aplicaciones prácticas de Machine Learning
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Christian Patiño, CEO de Coderhouse
























