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Curso de Data Science II: Machine Learning para la Ciencia de Datos

En este curso, 100% online y con profesores que te enseñan en vivo, te adentrarás en el mundo del Machine Learning. Aprenderás a construir modelos predictivos, entrenar algoritmos y aplicar técnicas avanzadas para obtener insights y mejorar procesos en proyectos de datos.

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DETALLES DEL CURSO:

Nivel:

Intermedio

Duración:

16 semanas

Módulos:

17

EN VIVO

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1 clase semanal de 2 hs

Ver requisitos

DIRECTOR/A DE CARRERA:

Pablo Guzzi

Chief Data & AI Officer @ Ualá Latam

AL FINALIZAR, PODRÁS:

AL FINALIZAR, PODRÁS:

  • Implementar algoritmos de Machine Learning para resolver problemas de clasificación y regresión.

  • Optimizar hiperparámetros de modelos utilizando técnicas de validación cruzada avanzada.

  • Diseñar flujos de procesamiento de datos eficientes integrando SQL y librerías científicas.

Data Science II: Machine Learning para la Ciencia de Datos

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Data Scientist

PARA QUIÉN ES:

Científicos de datos que busquen especializarse en el modelado predictivo avanzado.

Profesionales que necesiten integrar pipelines de datos con algoritmos de aprendizaje automático.

Profesionales que busquen roles de ML Engineer en empresas de tecnología.

MODALIDAD:

Clases en vivo

Aprende en vivo con profesores que trabajan en lo que enseñan. Repasa conceptos, haz tus preguntas y llévate ejemplos reales en cada clase.

CACami
CLASE EN VIVO
Valentina · Profesora
DIDiego
SOSofi
MAMati
LULucía
FEFede
CACami: ¿Podés repetir cómo se conecta el agente a la API? 🙋
Entrega Final: Campaña de Contenido Multimodal Completa, Automatizada y Auditada
👁 Criterios de evaluación
En corrección🕐 Disponible hasta 15 de agosto 2026, 20:59 · 6 días restantes
Subí tu entregable0/2 intentos utilizados
Tenés hasta 2 intentos para poder aprobar la entrega final. Revisá muy bien tu entrega antes de enviársela a Ticher.
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Devolución lista
Pendiente
PRTu profesorTe felicito, hiciste una entrega súper completa. Me gustó mucho cómo resolviste la pantalla de onboarding 👏
entrega final.pdf

Practica con entregas y un proyecto final

A lo largo del curso realizas preentregas que tu profesor y Ticher corrigen una a una. Cada entrega te acerca a tu proyecto final y a tu certificado.

Conecta fuera de las clases

Tienes acceso a un chat con tus profesores y compañeros, donde puedes hacer todas las consultas e intercambiar ideas fuera de las clases en vivo.

Comisión #926908 conectados ahora
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Ticher: tu tutor con inteligencia artificial 24/7

Ticher te conoce, tiene memoria y entiende el contexto de lo que estás haciendo. Hazle todas las preguntas que necesites y puedes chatear o mandarle audios.

Community Manager🔥 0
TodoClases en vivoEntregas
Módulo 1Plan de marketing y diagnóstico IA
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UNIDAD 1 · AUDITORÍA DE PRESENCIA DIGITAL CON IA Y METODOLOGÍA SMART
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Imagina que te contratan como Community Manager para una cafetería de especialidad local. Llegas el primer día y preguntas: "¿Qué queremos lograr?". El dueño te responde: "Queremos crecer mucho en redes sociales".

En esta unidad aprenderás a usar la IA para tomar una "radiografía" actual de cualquier marca y a transformar deseos vagos en metas concretas que se puedan medir (Metodología SMART).

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Suma puntos y gana premios

Tus avances tienen recompensa: participa, progresa, suma puntos y canjéalos por premios mientras avanzas en tu aprendizaje.

RANKING SEMANAL700 / 1.000 pts
1CPCamila Paz950
2DRDiego Ramos850
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¡Aprobaste la Entrega 1!Obtuviste +150 puntos

Aprendizaje dinámico que te desafía.

Practica dentro de la plataforma todo lo que viste en el contenido y las clases en vivo. Además de repasar, ganas puntos mientras avanzas.

QUIZ · Pregunta 1 de 3
¿Cuál es el primer paso antes de analizar un dataset?
Crear las visualizaciones finales
Limpiar y validar los datos
Entrenar un modelo predictivo
✓ Correcto · +50 XP🔥 4
¡Felicitaciones!Aprobaste el quiz · 3/3 correctas+150 XP

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Curso de Data Science II: Machine Learning para la Ciencia de Datos

Manuel Martinez

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Aprenderás a entrenar modelos de Machine Learning para generar insights de negocio.

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Retomando el impulso

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Fundamentos de Bases de Datos

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Introducción a Machine Learning y Data Acquisition I

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Pipelines y Optimización de Datos

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SQL Básico y Motores Modernos

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SQL Analítico Avanzado

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Automatización y Patrones de Datos

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ML Lab I: Preprocesamiento y Pipelines

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Storytelling

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Teoría de correlación y asociación

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Proyecto Final: Pipeline Completo de Ciencia de Datos

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Este curso se actualiza continuamente para mejorar y adaptarse a los cambios del entorno digital.

Próximas fechas

14 de Septiembre

Lunes — 01:30 hs a 03:30 hs

Quedan 6 lugares

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26 de Septiembre

Sábado — 16:00 hs a 18:00 hs

Quedan 12 lugares

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Martes — 00:00 hs a 02:00 hs

9 de Noviembre

Lunes — 00:30 hs a 02:30 hs

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19 de Diciembre

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Preguntas Frecuentes

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