Curso intensivo

Curso de Data Science
en Buenos Aires

Empieza una nueva carrera profesional como experto en Data Science con el curso intensivo número uno en Buenos Aires o en línea.

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Herramientas de análisis de datos

Dominarás las herramientas esenciales de los analistas de datos: Python como base fundamental, SQL para la realización de consultas y Jupyter Notebooks para la visualización.

  • Python
  • SQL
  • Jupyter
  • Matplotlib

Ciencia de la decisión

Sacarás el máximo partido de las estadísticas para elaborar análisis avanzados y tomar decisiones empresariales fundamentadas: conclusiones estadísticas, pruebas de hipótesis, regresión lineal múltiple e intervalos de confianza.

  • Pandas
  • Numpy
  • Statsmodels

Machine Learning y Deep Learning

Conocerás de primera mano los flujos de trabajo del Machine Learning y Deep Learning (preparación de datos, selección de modelos, evaluación y ajuste) y comprenderás los conceptos matemáticos y las implementaciones numéricas que hay detrás de los modelos.

  • Scikit-Learn
  • Tensorflow
  • Google Compute

Ingeniería de Machine Learning y proyectos en equipo

Empaquetarás tus modelos en código Python replicable que podrás entrenar con Big Data en la nube mediante máquinas virtuales y bases de datos online. Supervisarás y volverás a entrenar los modelos cuando sea necesario y harás que sean accesibles mediante API.

  • Git
  • Docker
  • MLflow
  • FastAPI

¡Puedes empezar GRATIS! Guarda tu lugar en un seminario web en directo sobre desarrollo web, Data Science o diseño UX.

Cómo es nuestro curso de Data Science

Conoce nuestro plan de estudios semana a semana

Trabajo de preparación: ¡prepárate para empezar el bootcamp!

Una vez te hayamos confirmado la admisión en el curso, recibirás alrededor de 40 horas de contenido formativo en línea seleccionado específicamente por Le Wagon que te resultará intuitivo e interactivo. Esta formación previa te dará las bases que necesitas en Python y en matemáticas antes de empezar el curso.

  • Configuración de tu entorno de aprendizaje (notas, editor de texto...)
  • Terminal, Git y comandos básicos de tu sistema operativo
  • Fundamentos de Python
  • Fundamentos de matemáticas (¡aprenderás de forma divertida e intuitiva!)

Lo que harás en la práctica

  • 40 horas de tutoriales en línea
  • Recursos seleccionados por Le Wagon para aprender las bases fundamentales

Análisis de datos

Aprende Python para Data Science: extrae datos de bases de datos relacionales, manipula matrices de datos y crea visualizaciones. Comprende los conceptos fundamentales de las matemáticas para el análisis de datos, como estadística y álgebra lineal.

  • Extrae datos de archivos, webs o API
  • Manipula datos con Python, Pandas y Numpy
  • Consulta y almacena datos con SQL y Google Big Query
  • Visualiza con Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn y Plotly

Lo que construirá en la práctica

  • Una base de datos construida a partir de librerías en línea con la técnica scraping
  • Análisis avanzado de rendimiento en el fútbol en SQL
  • Panel visual conectado a API del mercado bursátil

Ciencia de la decisión

Ponte en el lugar de un consultor de datos y aprende a gestionar la fase de preparación de información obtenida a partir de una gran base de datos. Saca conclusiones mediante la interpretación de resultados estadísticos basados en modelos de regresión lineal múltiple, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza.

  • Modelos estadísticos de regresión lineal/logística múltiple
  • Empaquetado y programación con lenguaje orientado a objetos en Python
  • Presentaciones en Notebook con gráficos interactivos

Lo que construirá en la práctica

  • 40 horas de ejercicios prácticos de consulta basados en datos reales
  • Presentaciones individuales de resultados clave orientadas al cliente

Aprendizaje automático

Implementa los flujos de trabajo del Machine Learning con Scikit-Learn (preparación de datos, desarrollo de funcionalidades, selección de modelos, evaluación y reajuste) y comprende las intuiciones matemáticas y las implementaciones numéricas de modelos del ML.

  • Librerías Scikit-learn y XGBoost
  • Aprendizaje supervisado (lineal, KNN, máquina de soporte vectorial, árboles de decisión, ensembles...)
  • Aprendizaje no supervisado (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
  • Datos estructurados (tabulares, series temporales con SARIMAX...)
  • Datos no estructurados (imágenes, texto con Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)

Lo que construirá en la práctica

  • Modelos de Machine Learning adaptados a tus ejercicios
  • Ejercicios que combinan procesamiento de datos y predicciones de modelos
  • Modelos de compresión de imágenes mediante la agrupación de colores
  • Algoritmos de detección de spam
  • Modelo de predicción sobre el coste de viviendas

Aprendizaje profundo

¡Descubre la magia que hay detrás del Deep Learning! Comprende la arquitectura de las redes neuronales (neuronas, capas, estructuras de datos) y sus parámetros (activaciones, pérdidas, optimizadores). Construye tus propias redes neuronales (densas, recurrentes o convolucionales) para trabajar con imágenes, secuencias y textos. Aprende cómo reutilizar y transferir información de modelos ya entrenados a partir de investigaciones abiertas. Atrévete con codificadores automáticos, procesamiento de datos por lotes y entrenamiento de GPU.

  • Librerías Scikit-learn y XGBoost
  • Aprendizaje supervisado (lineal, KNN, máquina de soporte vectorial, árboles de decisión, ensembles...)
  • Aprendizaje no supervisado (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
  • Datos estructurados (tabulares, series temporales con SARIMAX...)
  • Datos no estructurados (imágenes, texto con Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)

Lo que construirá en la práctica

  • Red neuronal densa para la detección de transacciones fraudulentas
  • Transferencia de aprendizaje para la clasificación de imágenes
  • Codificadores automáticos para la compresión de imágenes y eliminación de ruido
  • Redes recurrentes para la previsión del tiempo
  • Word embedding para el análisis de opiniones o autocompletado de textos

Ingeniería de aprendizaje automático (MLOps)

Convierte tus mejores modelos en paquetes de Python replicables que podrás entrenar con Big Data en la nube mediante máquinas virtuales y bases de datos online. Supervisa el rendimiento de tus modelos al recibir nuevos datos, vuelve a entrenarlos cuando sea necesario y expón sus predicciones mediante API o páginas web.

  • VS code y línea de comandos
  • Entrenamiento con Google Cloud, Virtual Machines, SSH
  • MLflow y Prefect para grafos acíclicos dirigidos
  • Docker y Fast API para el back-end
  • Streamlit para el front-end

Lo que construirá en la práctica

  • Modelo de ML para predecir tarifas de taxis entrenado con Big Data en la nube con GPU
  • Panel web visual que muestre predicciones en tiempo real (en gráficos, mapas, etc.)
  • Modelos entrenados en producción capaces de mejorar automáticamente

Semanas de proyectos

La fase de proyectos es la última etapa del curso. Colabora de forma eficiente en equipos de 3-4 personas en un proyecto real de Data Science en el que podrás liderar tu propia idea o participar en la idea de otro compañero. Utiliza repositorios de datos abiertos (iniciativas estatales, Kaggle, Papers with Code, etc.) o aporta una base de datos propia. Recibe apoyo de nuestros profesores expertos en todo momento y haz realidad tu idea.

Lo que construirá en la práctica

  • Una aplicación basada en un modelo de predicciones que presentarás en vivo
  • Un análisis exhaustivo de un conjunto de datos
  • Una réplica de las últimas investigaciones en IA con modelos de datos

Semana de la Carrera: ¡empieza tu carrera en la ciencia de los datos!

Conoce a expertos en Data Science que trabajan en start-ups o grandes empresas, prepara tu currículum y haz entrevistas de prueba para prepararte para encontrar trabajo. Profundiza en temas fundamentales sobre el sector.

  • Prepárate para la búsqueda de empleo
  • Únete a una red de más de 15.000 antiguos alumnos y más de 985 colaboradores

Lo que harás en la práctica

  • Mentoría individual
  • Revisión de tu CV y tu carta de presentación
  • Preparación de entrevistas técnicas

Trabajo de preparación: ¡prepárate para empezar el bootcamp!

Una vez te hayamos confirmado la admisión en el curso, recibirás alrededor de 40 horas de contenido formativo en línea seleccionado específicamente por Le Wagon que te resultará intuitivo e interactivo. Esta formación previa te dará las bases que necesitas en Python y en matemáticas antes de empezar el curso.

  • Configuración de tu entorno de aprendizaje (notas, editor de texto...)
  • Terminal, Git y comandos básicos de tu sistema operativo
  • Fundamentos de Python
  • Fundamentos de matemáticas (¡aprenderás de forma divertida e intuitiva!)

Lo que harás en la práctica

  • 40 horas de tutoriales en línea
  • Recursos seleccionados por Le Wagon para aprender las bases fundamentales

Análisis de datos

Aprende Python para Data Science: extrae datos de bases de datos relacionales, manipula matrices de datos y crea visualizaciones. Comprende los conceptos fundamentales de las matemáticas para el análisis de datos, como estadística y álgebra lineal.

  • Extrae datos de archivos, webs o API
  • Manipula datos con Python, Pandas y Numpy
  • Consulta y almacena datos con SQL y Google Big Query
  • Visualiza con Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn y Plotly

Lo que construirá en la práctica

  • Una base de datos construida a partir de librerías en línea con la técnica scraping
  • Análisis avanzado de rendimiento en el fútbol en SQL
  • Panel visual conectado a API del mercado bursátil

Ciencia de la decisión

Ponte en el lugar de un consultor de datos y aprende a gestionar la fase de preparación de información obtenida a partir de una gran base de datos. Saca conclusiones mediante la interpretación de resultados estadísticos basados en modelos de regresión lineal múltiple, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza.

  • Modelos estadísticos de regresión lineal/logística múltiple
  • Empaquetado y programación con lenguaje orientado a objetos en Python
  • Presentaciones en Notebook con gráficos interactivos

Lo que construirá en la práctica

  • 40 horas de ejercicios prácticos de consulta basados en datos reales
  • Presentaciones individuales de resultados clave orientadas al cliente

Aprendizaje automático

Implementa los flujos de trabajo del Machine Learning con Scikit-Learn (preparación de datos, desarrollo de funcionalidades, selección de modelos, evaluación y reajuste) y comprende las intuiciones matemáticas y las implementaciones numéricas de modelos del ML.

  • Librerías Scikit-learn y XGBoost
  • Aprendizaje supervisado (lineal, KNN, máquina de soporte vectorial, árboles de decisión, ensembles...)
  • Aprendizaje no supervisado (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
  • Datos estructurados (tabulares, series temporales con SARIMAX...)
  • Datos no estructurados (imágenes, texto con Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)

Lo que construirá en la práctica

  • Modelos de Machine Learning adaptados a tus ejercicios
  • Ejercicios que combinan procesamiento de datos y predicciones de modelos
  • Modelos de compresión de imágenes mediante la agrupación de colores
  • Algoritmos de detección de spam
  • Modelo de predicción sobre el coste de viviendas

Aprendizaje profundo

¡Descubre la magia que hay detrás del Deep Learning! Comprende la arquitectura de las redes neuronales (neuronas, capas, estructuras de datos) y sus parámetros (activaciones, pérdidas, optimizadores). Construye tus propias redes neuronales (densas, recurrentes o convolucionales) para trabajar con imágenes, secuencias y textos. Aprende cómo reutilizar y transferir información de modelos ya entrenados a partir de investigaciones abiertas. Atrévete con codificadores automáticos, procesamiento de datos por lotes y entrenamiento de GPU.

  • Librerías Scikit-learn y XGBoost
  • Aprendizaje supervisado (lineal, KNN, máquina de soporte vectorial, árboles de decisión, ensembles...)
  • Aprendizaje no supervisado (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
  • Datos estructurados (tabulares, series temporales con SARIMAX...)
  • Datos no estructurados (imágenes, texto con Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)

Lo que construirá en la práctica

  • Red neuronal densa para la detección de transacciones fraudulentas
  • Transferencia de aprendizaje para la clasificación de imágenes
  • Codificadores automáticos para la compresión de imágenes y eliminación de ruido
  • Redes recurrentes para la previsión del tiempo

Ingeniería de aprendizaje automático (MLOps)

Convierte tus mejores modelos en paquetes de Python replicables que podrás entrenar con Big Data en la nube mediante máquinas virtuales y bases de datos online. Supervisa el rendimiento de tus modelos al recibir nuevos datos, vuelve a entrenarlos cuando sea necesario y expón sus predicciones mediante API o páginas web.

  • VS code y línea de comandos
  • Entrenamiento con Google Cloud, Virtual Machines, SSH
  • MLflow y Prefect para grafos acíclicos dirigidos
  • Docker y Fast API para el back-end
  • Streamlit para el front-end

Lo que construirá en la práctica

  • Modelo de ML para predecir tarifas de taxis entrenado con Big Data en la nube con GPU
  • Panel web visual que muestre predicciones en tiempo real (en gráficos, mapas, etc.)
  • Modelos entrenados en producción capaces de mejorar automáticamente
  • Word embedding para el análisis de opiniones o autocompletado de textos

Proyectos en línea

La fase de proyectos es la última etapa del curso. Colabora de forma eficiente en equipos de 3-4 personas en un proyecto real de Data Science en el que podrás liderar tu propia idea o participar en la idea de otro compañero. Utiliza repositorios de datos abiertos (iniciativas estatales, Kaggle, Papers with Code, etc.) o aporta una base de datos propia. Recibe apoyo de nuestros profesores expertos en todo momento y haz realidad tu idea.

Lo que construirá en la práctica

  • Una aplicación basada en un modelo de predicciones que presentarás en vivo
  • Un análisis exhaustivo de un conjunto de datos
  • Una réplica de las últimas investigaciones en IA con modelos de datos

Semanas profesionales: ¡empieza tu carrera en la ciencia de los datos!

Conoce a expertos en Data Science que trabajan en start-ups o grandes empresas, prepara tu currículum y haz entrevistas de prueba para prepararte para encontrar trabajo. Profundiza en temas fundamentales sobre el sector.

  • Prepárate para la búsqueda de empleo
  • Únete a una red de más de 15.000 antiguos alumnos y más de 985 colaboradores

Lo que harás en la práctica

  • Mentoría individual
  • Revisión de tu CV y tu carta de presentación
  • Preparación de entrevistas técnicas

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Te contamos el objetivo de la preparación previa

Te mostramos el plan de estudios organizado por semanas

Te explicamos nuestra metodología

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Descargue nuestro programa de estudios Curso de Data Science

Un programa intensivo que acelera
tus habilidades tecnológicas en solo unas semanas

  • Conferencia en directo
    Conferencia en directo 9 - 10.30 AM

    Tome un café y comience cada mañana con una conferencia atractiva e interactiva, antes de poner en práctica lo aprendido.

  • Desafíos
    Desafíos 10.30 - 16.00 HORAS

    Forma pareja con tu compañero para pasar el día y trabajar en una serie de retos de programación con la ayuda de nuestro personal docente.

  • Descanso
    Descanso 4 - 5 PM

    Aprender a codificar puede ser muy intenso, por lo que organizamos clases de yoga algunos días para ayudarte a desconectar.

  • Código Vivo
    Código Vivo 5 - 6 PM

    Revise los desafíos del día y obtenga una visión general de las próximas lecciones durante las sesiones de código en vivo.

  • Eventos
    Eventos 6 - 8 PM

    Participe en eventos gratuitos y dé sus primeros pasos en la tecnología a través de talleres de codificación para principiantes o charlas tecnológicas impartidas por expertos del sector.

  • Conferencias
    Conferencias

    Vea atractivas e interactivas conferencias grabadas en vídeo en línea en el momento que le convenga, antes de poner en práctica lo aprendido.

  • Livecode
    Livecode

    Únase a una sesión interactiva de codificación en línea con uno de nuestros experimentados profesores y resuelva problemas junto con su clase.

  • Servicio de asistencia técnica
    Servicio de asistencia técnica

    Póngase en contacto con un miembro del equipo docente de Le Wagon a través de nuestra plataforma de aprendizaje en línea para obtener una respuesta inmediata a cualquier pregunta.

  • Apoyo de AT a la carta
    Apoyo de AT a la carta

    ¿Tiene una pregunta fuera del horario lectivo? No hay problema, publique su pregunta y reciba una respuesta lo antes posible.

Consigue la certificación con el título de desarrollador de IA RNCP 6, nivel Bac +¾

Tras el programa, obtendrás el título de Desarrollador de Inteligencia Artificial por Le Wagon (certificado RNCP - nivel 6 EUR), un equivalente a Bac +3/4.


Después de todo tu duro trabajo, obtendrás un diploma en ciencia de datos que completa tu currículum y hace que tu currículum sea aún más atractivo!

Buenos Aires certification

Profesores apasionados, metodología práctica y desarrollo de habilidades reales para cada sector 

  • Aprende en grupos reducidos: 1 profesor por cada 7 alumnos
  • Desarrolla proyectos reales con tus compañeros
  • Resuelve todas tus dudas al instante para avanzar a un ritmo rápido
  • Accede de por vida a la plataforma de aprendizaje de Le Wagon

  • Diseña y presenta un proyecto final en equipo
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  • "Si estás buscando un bootcamp que ofrezca un plan de estudios completo, un gran ambiente de aprendizaje y un increíble apoyo profesional después del bootcamp, entonces Le Wagon es para ti."

    Joseph Gulay Ernst & Young

    Joseph Gulay

    Ahora Analista de datos en Ernst & Young

  • "Es impresionante todo lo que se aprende en sólo 9 semanas, no sólo el desarrollo web, sino también cómo desafiarse a sí mismo y crecer como persona."

    Carolina Cota N26

    Carolina Cota

    Ahora Desarrollador de backend en N26

  • "Sólo dos meses después de terminar el Bootcamp, conseguí mi primer trabajo como ingeniero de software junior. Eso no habría sido posible sin el increíble apoyo profesional del personal de Le Wagon."

    Mathieu Longé 99designs

    Mathieu Longé

    Ahora Ingeniero de software en 99designs

  • "Le Wagon es una gran manera de entrar en la tecnología y aprender una nueva habilidad con buenos profesores para apoyar su viaje y definitivamente no seas tímido para hacer 100 preguntas como lo hice yo."

    Ștefania-Ella Centea ASDA

    Ștefania-Ella Centea

    Ahora Gestor de productos junior en ASDA

  • "Después de 3 años trabajando en la banca de inversión, decidí actualizar mis conocimientos con algunas herramientas que pudiera utilizar para cualquiera que fuera mi próximo reto profesional."

    Ayelen   Klas Razor Group

    Ayelen Klas

    Ahora Director de Crecimiento y Operaciones en Razor Group

  • "Esperaba mucho de Le Wagon para mi formación en Data Science y la experiencia global fue aún mejor: los contenidos de la formación y la plataforma de aprendizaje a medida estaban realmente bien estructurados y toda la gente de Le Wagon muy servicial."

    Josselin Grouas IBM

    Josselin Grouas

    Ahora Consultor de gestión de datos/IA en IBM

  • "La complejidad del proyecto final que llevé a cabo con un equipo de compañeros me hizo ver cuánto mejoraron mis habilidades durante el bootcamp. Lo recomiendo encarecidamente."

    Rafael Knabben ResearchGate

    Rafael Knabben

    Ahora Analista de calidad de datos en ResearchGate

  • "Le Wagon realmente cambió mi vida con la codificación. Viniendo de un entorno de ventas, me permitió adquirir los conocimientos técnicos para comenzar una carrera de desarrollador."

    Isabelle  Ferrier amlconsult GmbH

    Isabelle Ferrier

    Ahora Desarrollador web en amlconsult GmbH

  • "Estuve escribiendo código, limpiando datos y construyendo pipelines de datos con fluidez. También me gusta mucho el hecho de que Le Wagon esté aquí para ayudarte en tu búsqueda de empleo después del bootcamp."

    Cyril  Aubry N26

    Cyril Aubry

    Ahora Analista de datos Jr. Analista de datos en N26

  • "En 9 semanas, Le Wagon me transformó de guionista de televisión a desarrollador y me ayudó a encontrar no sólo un trabajo de ensueño, sino una verdadera carrera de ensueño: una en la que me siento valorado, bueno en lo que hago, y trabajo desde donde mejor me convenga."

    Martinho Hoffman Zyte

    Martinho Hoffman

    Ahora Desarrollador de Python en Zyte

  • "Los profesores de aquí son muy pedagógicos, todos se toman el tiempo necesario para asegurarse de que los alumnos entienden los conceptos clave, traen ejemplos concretos para ayudar. Estaban dispuestos a explicar y reexplicar, sin contar su tiempo."

    Jordan  Luong Shippio

    Jordan Luong

    Ahora Desarrollador Full-stack en Shippio

  • "El personal de Le Wagon se asegurará de que comprendas todos los conceptos, aprendas a utilizar correctamente las herramientas de Ciencia de Datos y saques el máximo partido a esta increíble experiencia."

    Timothée Filhol Biofourmis

    Timothée Filhol

    Ahora Científico de datos junior en Biofourmis

Orientación profesional

Consigue el trabajo de tus sueños con la ayuda de nuestro equipo

Te daremos un asesoramiento personalizado, asistirás a ferias de empleo, te ayudaremos a prepararte para entrevistas de trabajo y te pondremos en contacto con reclutadores.

Vídeo del Servicio de Carreras Profesionales
985

alumnos contratados por nuestros colaboradores

93 %

de nuestros alumnos encuentran trabajo

3 meses

de media para encontrar trabajo

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de Data Science están haciendo ahora

Testimonios de los empleadores

  • "Hemos contratado a más de 20 graduados de Le Wagon en varios puestos de ingeniería, producto y datos. Valoramos mucho sus sólidas bases tecnológicas y su capacidad de aprendizaje rápido."

    Simon Baldeyrou Getaround Europe

    Simon Baldeyrou

    CEO

    Getaround Europe

  • "Hemos contratado a algunos increíbles ex alumnos de Le Wagon en varios puestos tecnológicos: datos, productos, operaciones e ingeniería. Es un gran campo de entrenamiento para preparar a los mejores talentos tecnológicos."

    Jean-Charles Samuelian-Werve Alan

    Jean-Charles Samuelian-Werve

    Cofundador y Director General

    Alan

  • "La mayoría de nuestros desarrolladores y gestores de productos proceden de Le Wagon. Le Wagon se ha convertido en un socio estratégico clave que ayuda a Skello a contratar grandes talentos tecnológicos."

    Quitterie Mathelin-Moreaux Skello

    Quitterie Mathelin-Moreaux

    CEO

    Skello

  • "Somos una empresa de rápido crecimiento con sede en el parque de innovación de la EPFL. A menudo buscamos nuevos talentos y nos encanta contratar a Alumni de Le Wagon. Nos gusta su mentalidad y su capacidad de adaptación. Además, se adaptan muy bien a nuestra cultura corporativa. La mejor prueba de ello es que hemos contratado a 7 antiguos alumnos de Le Wagon Lausanne en los últimos dos años."

    Nathan Tempels Tayo

    Nathan Tempels

    Scrum Master

    Tayo

  • "Lo que me gusta especialmente de los perfiles de datos que salen del Vagón es que tienen una base técnica bastante completa que les permite aprender muy rápidamente. Además, suelen estar reciclados y vienen con una experiencia previa que les permite trabajar bien con todas las líneas de negocio de la empresa, especialmente con las no técnicas, como el marketing o las finanzas."

    Guillemette  Maillère Getaround

    Guillemette Maillère

    Getaround

Financiación

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Descubre cómo financiar tu curso y si cumples con los requisitos.

  • Paga en cuotas - Distribuye los pagos de tu matrícula.
  • Préstamos - Solicita un préstamo con uno de nuestros socios.
  • Acuerdo de ingresos compartidos (ISA) - estudia ahora y paga una vez que consigas trabajo.
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Matrícula

Cómo acceder a nuestro curso de Data Science

Nuestro curso de Data Science es completo y muy intenso. Pero no te preocupes, si no cumples con los requisitos recomendados, ¡te ayudaremos a cumplirlos!

1

Requisitos recomendados

Programación: tendrás que sentirte cómodo con datos y variables, condiciones, bucles, funciones y estructuras de datos.

Matemáticas: necesitarás un nivel de matemáticas de bachillerato, lo que significa que te sentirás cómodo con funciones, derivadas y sistemas de ecuaciones lineales.

2

Una entrevista con nuestro equipo

Una vez hayas solicitado la matrícula, nos pondremos en contacto contigo para programar una entrevista de 30 minutos. Hablaremos de tu proyecto profesional y de tu motivación.

3

Un cuestionario técnico

Realizarás un cuestionario para evaluar tus conocimientos en programación y matemáticas y entender cuál es tu nivel actual.

4

Opciones de pago y trámites previos

El último paso consistirá en encontrar la opción de financiación más adecuada para ti. Después, ya podrás empezar con la formación de 40 h de iniciación al curso.

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Por qué deberías estudiar Data Science en Buenos Aires

Eventos

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Preguntas frecuentes

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15.000

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45

centros de formación

1500

profesores expertos en tecnología

93.000

miembros de meetup

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