Diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python: Domina las herramientas clave para decisiones competitivas
Esta diplomatura de UTN, en modalidad 100% online y con certificación universitaria, te brindará los conocimientos y habilidades esenciales para desarrollar modelos predictivos, gestionar grandes volúmenes de datos y aplicar algoritmos avanzados en proyectos reales. En 8 meses, aprenderás de expertos de la industria y participarás en clases en vivo para un aprendizaje práctico e interactivo.
Inscríbete hoy y comienza a transformar tu futuro en la Ciencia de Datos
¿Por qué elegirnos?
Certificación Universitaria de UTN
Obtén un título avalado por la Universidad Tecnológica Nacional, reconocido en toda Latinoamérica y España.
Modalidad 100% Online
Accede a clases en vivo y grabadas desde cualquier lugar y a cualquier hora, con flexibilidad para combinar estudios y vida profesional.
Docentes Expertos
Aprende de profesionales con amplia experiencia en ciencia de datos aplicada a sectores como negocios, salud, finanzas y más.
Contenido Aplicado a la Industria
Domina algoritmos avanzados y técnicas de análisis que podrás implementar en proyectos reales y diversos campos.
Prácticas y Proyectos Reales
Fortalece tus habilidades con trabajos prácticos y aplica lo aprendido en situaciones del mundo real.
Red de Apoyo
Participa en grupos de discusión y recibe soporte personalizado a través de WhatsApp, email y foros exclusivos para alumnos.
Objetivos y Modalidad del Curso:
Objetivos del Programa
Alcanzá competencias esenciales en ciencia de datos
Al finalizar la diplomatura, habrás desarrollado las habilidades necesarias para:
- Comprender los conceptos fundamentales y los métodos clave de ciencia de datos.
- Aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado para resolver problemas complejos.
- Desarrollar modelos predictivos y evaluarlos críticamente en función de objetivos de negocio.
- Implementar herramientas avanzadas como series temporales, minería de textos y algoritmos genéticos en tus proyectos.
- Experimentar junto a expertos y fortalecer tu comprensión a través de prácticas guiadas.
Modalidad de Estudio
100% Online – Clases en Vivo y Material Complementario
Estudia con flexibilidad, adaptando el programa a tu ritmo y horario. Este curso se ofrece en formato a distancia, asegurando una experiencia completa y dinámica:
- Clases en vivo interactivas ldos veces por semana, una práctica y una teórica.
- Material descargable, ejercicios prácticos y autoevaluaciones en nuestro campus virtual.
- Soporte docente disponible en tiempo real por WhatsApp, correo electrónico y foro.
- Dedicación semanal recomendada: 8 horas de estudio y práctica.
Fechas y Horarios de Inicio
Inicia Cuando Estés Listo
La Diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python está diseñada para adaptarse a tus necesidades y tu ritmo de vida. Ofrecemos múltiples fechas de inicio a lo largo del año, asegurando que puedas comenzar tu formación en el momento que más te convenga. Con opciones de horarios flexibles, tendrás la oportunidad de elegir el momento que mejor se ajuste a tu agenda.
Duración del Curso: 8 meses (30 semanas)
En este periodo, tendrás acceso a un contenido integral que te equipará con las herramientas y habilidades necesarias para destacar en el campo de la ciencia de datos.
Etapas de Cursado
Un Camino Estructurado hacia el Éxito en Ciencia de Datos
La Diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python está organizada en etapas claramente definidas que facilitan tu aprendizaje y te guían a lo largo de todo el proceso. Cada etapa está diseñada para abordar aspectos clave de la ciencia de datos, asegurando que adquieras las habilidades necesarias para convertirte en un profesional destacado en este campo.
Introducción a la Ciencia de Datos
En esta primera etapa, te familiarizarás con los conceptos fundamentales de la ciencia de datos. Aprenderás sobre el ciclo de vida de los datos, su importancia en la toma de decisiones y las herramientas básicas que utilizarás a lo largo del curso.
Fundamentos de R y Python
Aquí te sumergirás en el aprendizaje de R y Python, dos de los lenguajes de programación más utilizados en la ciencia de datos. Esta etapa incluirá ejercicios prácticos que te permitirán aplicar tus conocimientos y desarrollar tus habilidades de programación.
Análisis de Datos y Visualización
En esta fase, aprenderás a realizar análisis exploratorio de datos y a crear visualizaciones efectivas. Dominando las técnicas de visualización, podrás comunicar tus hallazgos de manera clara y efectiva.
Modelado Predictivo
A medida que avanzas, te adentrarás en el mundo del modelado predictivo. Aprenderás sobre algoritmos de machine learning y cómo aplicarlos para hacer predicciones basadas en datos reales.
Proyectos Aplicados
En esta etapa, integrarás todos tus conocimientos a través de proyectos prácticos. Trabajarás en casos reales que te permitirán enfrentar desafíos del mundo laboral y demostrar tus habilidades ante potenciales empleadores.
Preparación para el Mercado Laboral
Finalmente, te prepararás para ingresar al mercado laboral. Esta etapa incluirá asesoramiento sobre la creación de currículums, entrevistas y cómo destacar tus habilidades en ciencia de datos ante los reclutadores.
Contenido del Curso
La Diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python ofrece una formación rigurosa y completa en los fundamentos y prácticas de la ciencia de datos. Este programa está diseñado para equipar a los participantes con competencias avanzadas en herramientas y técnicas esenciales, permitiéndoles abordar desafíos complejos en el análisis de datos. A continuación, se presentan los bloques que conforman el contenido del curso, cada uno enfocado en aspectos clave para el desarrollo profesional en este campo.
- Definiciones de Ciencia de Datos
- Comprender los fundamentos y la importancia de la ciencia de datos en el mundo actual.
- Introducción a Data Warehouse
- Conceptos básicos sobre la arquitectura de almacenamiento de datos.
- Introducción a Data Mining
- Exploración de técnicas para extraer información útil de grandes conjuntos de datos.
- Introducción a Knowledge Discovery
- Proceso de descubrimiento de conocimiento a partir de los datos.
- Herramientas OLAP y Tableros de comando
- Análisis multidimensional y visualización de datos.
- Taxonomía de las competencias de un científico de datos
- Definición de habilidades y conocimientos necesarios en el campo.
- Primeros pasos en R
- Instalación y configuración del entorno de trabajo.
- Variables, vectores y matrices
- Conceptos básicos de programación en R.
- Dataframes
- Estructuras de datos para el manejo de información tabular.
- Manejo de archivos CSV y conexión a bases de datos
- Técnicas para importar y exportar datos.
- Funciones en R
- Creación y uso de funciones personalizadas.
- Medidas estadísticas y correlaciones
- Análisis básico de datos.
- Introducción a Python
- Instalación y configuración del entorno.
- Principales librerías
- Exploración de NumPy, Pandas, y Matplotlib.
- Variables y tipos de datos
- Conceptos básicos de programación en Python.
- Manejo de archivos y directorios
- Técnicas para gestionar archivos en el sistema.
- Conexión a Bases de Datos
- Acceso y manipulación de datos en bases de datos.
- Repaso de conceptos de probabilidad y estadística
- Fundamentos esenciales para el análisis de datos.
- Test de Hipótesis y AB Test
- Metodologías para validar suposiciones sobre datos.
- Visualización de datos en R y Python
- Creación de gráficos y visualizaciones efectivas.
- Regresiones
- Regresión lineal, polinómica y logística.
- Árboles de decisión y K-means
- Algoritmos para clasificación y agrupamiento.
- Redes Neuronales
- Introducción a técnicas de aprendizaje profundo.
- Desarrollo de Proyectos
- Integración de los conocimientos adquiridos en casos reales.
- Preparación para el Mercado Laboral
- Creación de currículum y simulacros de entrevistas.
- Diseño de Data Warehouses
- Conceptos de arquitectura y modelado de datos.
- Procesos ETL
- Estrategias para la extracción, transformación y carga de datos.
- Introducción a herramientas de Big Data
- Fundamentos de Hadoop y análisis de grandes volúmenes de datos.
Aplicaciones de la Ciencia de Datos con R y Python en Sectores Clave
- Negocios: Optimiza la toma de decisiones y mejora la eficiencia operativa con modelos predictivos en Python, reduciendo costos y gestionando inventarios de forma precisa.
- Finanzas: Refuerza la gestión de riesgos y la detección de fraudes con modelos de machine learning en R y Python, anticipando comportamientos de crédito y tendencias de mercado.
- Salud: Impulsa la investigación y el desarrollo de tratamientos mediante el análisis de grandes volúmenes de datos clínicos en R, optimizando diagnósticos y terapias.
- Recursos Humanos: Mejora la selección y retención de talento utilizando análisis avanzados para identificar a los mejores candidatos y prever la rotación de empleados.
Esto dicen nuestros alumnos
Docentes a cargo del Curso
Ignacio Urteaga
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.
Nicolás del Frate
Ingeniero Electrónico especializado en Telecomunicaciones (FI-UNLP). PM y Program Manager en Google, para proyectos de USA. Más de 20 años de experiencia laboral, en empresas como Ericsson, MCI-Verizon, Telecom Personal, Avaya, ZTE y Telecentro.
Anahí Romo
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.
Jerónimo Pardo
Licenciatura en Comercio Internacional y Licenciatura en Comercialización en UADE. Amplios conocimientos en las áreas de Marketing Digital y Community Managment. Especializado en Tecnologías de la Información en UTN y otras universidades en el exterior.
Cesar Procopio
Actuario en Administración
(UBA) Licenciado en Administración.
Maestría en Finanzas (Orientación Cuantitativa, Universidad de San Andrés). Maestría en Data Mining.
Adrián Velázquez
Docente a cargo de la cursada
Background Profesional:
Lic. en Economía (UNCUYO).
Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate
Analista de datos – Desarrollador Power BI.
Certificación Oficial
Preguntas Frecuentes
Tal vez alguien ya preguntó lo mismo que tú… Explora esta sección para descubrirlo.
Las formas de pago son vía transferencia bancaria con un 30% de descuento, o con tarjeta de crédito en 12 cuotas sin interés.
¡No necesitas experiencia en ninguna área! Nuestra Certificación en Ciencia de Datos con R y Python te ofrece una modalidad de cursada flexible y personalizada. Dividimos la certificación en 4(cuatro) cursos que te permitirán ir paso a paso en tu ruta de aprendizaje según tus conocimientos previos. Además de las clases online en vivo todas las semanas, tendrás la libertad de avanzar a tu propio ritmo y elegir el orden en que deseas abordar los temas. No hay necesidad de preocuparte por el tiempo.
Procesador Recomendado: Un procesador multinúcleo como un Intel i5 o i7 (de 10ª generación en adelante) o un AMD Ryzen 5 o 7 (preferentemente 4 núcleos o más).
Ideal: Intel i9 o Ryzen 9 para procesamiento intensivo o si planeas trabajar con modelos de machine learning complejos.
Motivo: La ciencia de datos suele requerir procesamiento paralelo, y los núcleos adicionales ayudan a acelerar la ejecución de scripts y tareas de análisis.
Memoria RAM
Recomendado: 16 GB de RAM como mínimo.
Ideal: 32 GB de RAM o más si planeas trabajar con grandes volúmenes de datos o modelos complejos.
Sistema operativo
Windows, macOS o Linux: Cualquiera puede funcionar, pero Linux es popular en ciencia de datos debido a su eficiencia en la administración de recursos y facilidad para instalar bibliotecas.
En el monto total está incluído el Certificado Oficial de UTN, con firma de decano de Facultad.
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