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

En este curso, 100% online y con profesores que te enseñan en vivo, descubrirás los fundamentos de la ciencia de datos. Aprenderás a trabajar con grandes volúmenes de datos, realizar análisis exploratorios y usar herramientas como Python para resolver problemas complejos.

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DETALLES DEL CURSO:

Nivel:

Inicial

Duración:

10 semanas

Módulos:

12

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:

  • Programar scripts eficientes en Python orientados específicamente al análisis de datos.

  • Manipular y limpiar datasets complejos utilizando librerías científicas como Pandas y NumPy.

  • Aplicar conceptos estadísticos fundamentales para validar hipótesis y modelos de datos.

Data Science I: Fundamentos para la Ciencia de Datos

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Data Scientist

PARA QUIÉN ES:

Perfiles técnicos que deseen iniciar su camino en la extracción y análisis avanzado de datos.

Analistas que busquen dominar el lenguaje Python para la manipulación de grandes volúmenes de datos.

Personas que busquen iniciar carrera en ciencia de datos con las bases que piden las empresas.

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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Revisión de tu profesor
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Devolución lista
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PRTu profesorTe felicito, hiciste una entrega súper completa. Me gustó mucho cómo resolviste la pantalla de onboarding 👏
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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.

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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
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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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Nivelación

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La Transformación Digital en la Industria 4.0

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Fundamentos de Python

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NumPy y Pandas

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Manipulación de Datos: Pandas

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Visualizaciones Avanzadas en Data Science

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Estadística y Preprocesamiento

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Aplicaciones Prácticas de ML

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Aprendizaje Supervisado en Ciencia de Datos

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Aplicaciones Prácticas de ML

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Proyecto Final: Data Science I

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

Próximas fechas

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Preguntas Frecuentes

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