CURSO EN LÍNEA · NIVEL INTERMEDIO
Master Ciencia de Datos con Python
Explora Ciencia de Datos con Python. Descubre análisis, modelado y tendencias en este emocionante curso.
- Garantía de aprendizaje
- Inicio 30 ene 2027
- 60 horas
- En línea (en vivo)
Más de 15 años de trayectoria
Formando profesionales en tecnología
Capacitación con alcance internacional
Formación en línea para distintos países
Opiniones en Google y Facebook
Consulta reseñas en sus plataformas originales
Lo que lograrás al terminar
Proporcionar una comprensión sólida de los conceptos fundamentales de la Ciencia de Datos. Familiarizar a los estudiantes con las herramientas y bibliotecas ese
Capacitar a los estudiantes para realizar análisis exploratorio, limpieza y visualización de datos.
Introducir los conceptos básicos del Aprendizaje Automático y su aplicación en problemas del mundo real.
Exponer a los estudiantes a técnicas avanzadas como el Aprendizaje Profundo y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
Guiar a los estudiantes a través de la ejecución de un proyecto práctico de Ciencia de Datos.
Explorar las últimas tendencias y desafíos en el campo de la Ciencia de Datos.
Mapa visual del programa
Cómo se conectan los componentes
Vista estructural generada a partir del temario publicado del programa.
El respaldo de Tec Gurus
Más de 15 años de trayectoria
Formando profesionales en tecnología
Práctica con enfoque empresarial
Proyectos y buenas prácticas utilizadas en la industria.
Acompañamiento durante el curso
Apoyo del equipo para resolver dudas durante tu formación.
Capacitación con alcance internacional
Formación en línea para distintos países
Habilidades conectadas con oportunidades reales
Vacantes vigentes relacionadas con este programa. No garantizamos colocación laboral ni sueldo.
- Manager - Data Engineering
Publicada: 30 oct 2026 · Canal: Presencial
- Tiempo completo
- N/A
- Experiencia: Experiencia liderando equipos de ingenieria de datos y entregando soluciones de datos escalables de nivel empresarial.
- Analytics Engineer, Finance and Modeling
Publicada: 30 oct 2026 · Canal: Presencial
- Tiempo completo
- N/A
- Experiencia: Experiencia previa en analytics engineering, modelado de datos financieros y definición de métricas de negocio (ARR, chu
- Senior Full Stack Engineer
Publicada: 30 oct 2026 · Canal: Presencial
- Tiempo completo
- N/A
- Experiencia: Varios años construyendo y entregando software de producción como full stack engineer a nivel senior.
Explora el programa
- 1.- Introducción
- 1.1 ¿Que hace un científico de datos?
- 1.2 Definición y aplicaciones de la ciencia de datos.
- 1.3 Instalación de Python y entornos de desarrollo.
- 1.4 Fundamentos de Python (sintaxis, variables, tipos de datos).
- 1.5 Introducción a las librerías clave: NumPy, Pandas, Matplotlib.
- 2.- Manipulación de Datos con Pandas
- 2.1 Introducción a Pandas: Series y DataFrames.
- 2.2 Carga y limpieza de datos: manejo de valores nulos, duplicados y outliers.
- 2.3 Indexación y selección de datos.
- 2.4 Operaciones básicas y transformaciones de datos.
- 3.-Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn
- 3.1 Creación de gráficos estáticos y dinámicos con Matplotlib.
- 3.2 Visualización avanzada con Seaborn: gráficos de dispersión, histogramas, boxplots.
- 3.3 Visualización de datos multidimensionales: pair plots, heatmaps.
- 1.- Estadística Descriptiva y Exploratoria
- 1.1 Resumen de datos: medidas de tendencia central, dispersión y forma.
- 1.2 Análisis exploratorio de datos: distribuciones, boxplots, diagramas de dispersión.
- 1.3 Correlación y covarianza.
- 2.- Inferencia Estadística
- 2.1 Conceptos básicos de probabilidad: distribuciones discretas y continuas.
- 2.2 Pruebas de hipótesis: t-test, ANOVA.
- 2.3 Intervalos de confianza.
- 3.- Modelos Probabilísticos
- 3.1 Regresión lineal simple y múltiple.
- 3.2 Modelos de clasificación: regresión logística.
- 3.3 Validación de modelos: sobreajuste, subajuste.
- 1.- Aprendizaje Supervisado
- 1.1 Regresión: modelos lineales, polinomiales.
- 1.2 Clasificación: k-Nearest Neighbors, Árboles de Decisión, Random Forest, Support Vector Machines.
- 1.3 Redes Neuronales Artificiales: perceptrón multicapa.
- 1.4 Evaluación de modelos: matriz de confusión, curvas ROC, métricas de rendimiento.
- 2.- Aprendizaje No Supervisado
- 2.1 Clustering: K-Means, DBSCAN.
- 2.2 Reducción de la dimensionalidad: Análisis de Componentes Principales (PCA), t-SNE.
- 2.3 Detección de anomalías.
- 3.-Aprendizaje Profundo
- 3.1 Introducción a las redes neuronales.
- 3.2 Principios básicos de redes neuronales convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN).
- 4.- Validación de Modelos y Optimización de Hiperparámetros
- 4.1 Validación cruzada: k-fold cross-validation.
- 4.2 Ajuste de hiperparámetros: grid search, randomized search.
- 4.3 Selección de modelos: bias-variance tradeoff.
Cursos que componen este programa
La experiencia de nuestra comunidad
Testimonios seleccionados de encuestas internas de alumnos. No representan un promedio de calificación.
German Arturo
Encuesta interna de calidad de Tec Gurus · 29 ago 2026
“Hasta el momento el curso ha cumplido con mis expectativas, no tengo recomendaciones en este momento.”
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Preguntas frecuentes
Proporcionar una comprensión sólida de los conceptos fundamentales de la Ciencia de Datos. Familiarizar a los estudiantes con las herramientas y bibliotecas esenciales de Python para el análisis de datos. Capacitar a los estudiantes para realizar análisis exploratorio, limpieza y visualización de datos. Introducir los conceptos básicos del Aprendizaje Automático y su aplicación en problemas del mundo real. Exponer a los estudiantes a técnicas avanzadas como el Aprendizaje Profundo y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Guiar a los estudiantes a través de la ejecución de un proyecto práctico de Ciencia de Datos.
Conocimientos básicos de programación en Python. Familiaridad con conceptos matemáticos como álgebra y estadísticas. Se recomienda el curso Python Desde Cero.
¿Cuál es mi nivel en programación? Clic aquíLa duración registrada es de 60.
¿Estás listo para explorar Ciencia de Datos y desatar el poder de Python para analizar información, construir modelos predictivos y tomar decisiones informadas? Nuestro master de Ciencia de Datos con Python te sumergirá en el emocionante mundo del análisis de datos y la toma de decisiones basada en información. A lo largo de este curso explorarás los conceptos clave de la Ciencia de Datos y aprenderás a utilizar las herramientas y bibliotecas de Python para analizar datos, crear visualizaciones informativas y construir modelos predictivos. Desde el principio, te adentrarás en la manipulación y exploración de datos, aprendiendo a importar, limpiar y visualizar conjuntos de datos reales. A medida que avances, te sumergirás en el Aprendizaje Automático, comprendiendo desde modelos básicos hasta enfoques avanzados. Además, tendrás la oportunidad de aplicar tus conocimientos en un emocionante proyecto práctico de Ciencia de Datos, donde enfrentarás un desafío del mundo real y desarrollarás soluciones basadas en datos. La industria tecnológica exige profesionales capacitados para liderar el campo de la programación. Todos nuestros servicios de capacitación ofrecen soluciones inmediatas para tus necesidades de formación profesional, equipándote con las herramientas esenciales para destacar en la industria del desarrollo de software.
Política de Cancelación y Devolución: Una vez que hayas completado tu inscripción en cualquiera de nuestros masters, te informamos que no se aceptan cancelaciones ni se realizan devoluciones de pago. Sin embargo, estamos comprometidos contigo y te ofrecemos la opción de cambiar la fecha de inicio por una ya confirmada o seleccionar un curso de igual valor como alternativa. Confirmación de Fecha de Inicio: La confirmación de la fecha de inicio de tu curso está sujeta a alcanzar un mínimo de 5 alumnos inscritos. En caso de no cumplirse este requisito, te proporcionaremos una nueva fecha de inicio. Pausa: Entendemos que pueden surgir circunstancias inesperadas. Por ello, te brindamos la posibilidad de pausar tu master y retomarla en la próxima fecha inmediata de inicio confirmada, debido a que solo tenemos 2 fechas de inicio en el año. Es importante mencionar que si excedes este plazo, perderás el derecho de retomarla y deberás realizar una nueva inscripción. Garantía de Aprendizaje: En Tec Gurus, creemos en tu éxito. Si no logras alcanzar los objetivos de aprendizaje preestablecidos en el master, ofrecemos la oportunidad de repetir los modulos que lo conforman sin costo alguno en la próxima fecha de inicio confirmada. Para hacer efectiva esta garantía, es necesario cumplir con los siguientes requisitos: Tener el 100% de asistencia en todos los modulos. Participar activamente en clase y completar el 100% de las prácticas desarrolladas. Aceptación de Términos: Al proporcionar esta información, damos por sentado que has revisado y aceptado nuestras condiciones de servicio en su totalidad.
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