Curso intensivo

Curso de Data Science
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Empieza una nueva carrera profesional como experto en Data Science con el curso intensivo número uno en Melbourne 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.

  • PandasPandas
  • NumpyNumpy
  • StatsmodelsStatsmodels
✔

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-LearnScikit-Learn
  • TensorflowTensorflow
  • Google ComputeGoogle 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.

  • GitGit
  • DockerDocker
  • MLflowMLflow
  • FastAPIFastAPI

¡Podés empezar GRATIS! Anotate a un Workshop Online sobre desarrollo web, Data Science o diseño UX.

Cómo es nuestro curso de Data Science

Conocé 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 construirás 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 construirás 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 construirás 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 construirás 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 construirás 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

Career Week: ¡empieza tu carrera en la ciencia de 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 hará 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 construirás 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 construirás 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 construirás 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 construirás 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

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 construirás 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 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 hará en la práctica

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

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

  • Conferencia en directo
    Conferencia en directo 9 - 10.30 H

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

  • Desafíos
    Desafíos 10.30 - 16.00 H

    Forma pareja con tu compañero por un día y trabaja en una serie de retos de programación con la ayuda de nuestro personal docente.

  • Descanso
    Descanso 4 - 5 PM

    Aprender a programar puede ser muy intenso, por lo que organizamos actividades especiales en determinados días para ayudarte a desconectar.

  • Código Vivo
    Código Vivo 17.00 - 18.00 H

    Repase los retos del día y obtenga una visión general de las próximas lecciones durante las sesiones de código en directo.

  • Eventos
    Eventos 18.00 - 20.00 H

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

  • Conferencias
    Conferencias

    Vea la primera clase de la semana a su propio ritmo en nuestra plataforma en línea y asista a la segunda clase en directo en el campus el sábado. Comprenda los conceptos básicos y prepárese para resolver problemas prácticos.

  • Desafíos
    Desafíos

    Reúnete con tus compañeros y profesores los martes y jueves por la tarde, así como los sábados, para trabajar en retos de la vida real. Aprende a pensar y resolver problemas como un profesional de los datos.

  • Recapitulemos
    Recapitulemos

    Participe en una sesión de programación interactiva dirigida por uno de nuestros experimentados profesores y resuelva retos avanzados en grupo.

  • Fichas
    Fichas

    Consolide sus conocimientos a diario jugando con nuestras Flashcards.

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

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

  • Diseñá y presentá un proyecto final en equipo
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  • "Le Wagon cambió mi vida. Pasé de diseñar anuncios a crear una aplicación que acabó llamando la atención de Google. Ahora yo y mis cofundadores (que también conocí en Le Wagon) trabajamos en Google viviendo nuestras mejores vidas."

    Allan Holmes Google

    Allan Holmes

    Ahora Diseñador de Interacción en Google

  • "El bootcamp me permitió adquirir una base sólida en Data Science, practicar con problemas reales, unirme a una comunidad internacional, pero también conseguir rápidamente el trabajo de mis sueños: Analista de datos. ¡Recomiendo 100% Le Wagon!"

    Capucine Dehaut Getaround

    Capucine Dehaut

    Ahora Científico de datos en Getaround

  • "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 sobre desarrollo web, sino también sobre cómo desafiarse a uno mismo y crecer como persona."

    Carolina Cota N26

    Carolina Cota

    Ahora Desarrollador backend en N26

  • "Me encantó mi experiencia en Le Wagon, especialmente las dos últimas semanas de trabajo en equipo: Desarrollar una idea, visualizarla en maquetas, dividirla en tareas de desarrollo y presentar el producto final. Esta es la esencia de la cultura del producto."

    Adrien Moison Back Market

    Adrien Moison

    Ahora Jefe de Producto en Back Market

  • "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

  • "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

  • "Le Wagon hace mucho hincapié en la cultura y la comunidad. La energía es increíblemente positiva y los profesores/asistentes siempre están dispuestos a ayudar y responder a las preguntas."

    Thomas  Temple Hall & Wilcox

    Thomas Temple

    Ahora Ingeniero de software en Hall & Wilcox

  • "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 yo lo hice."

    Ștefania-Ella Centea ASDA

    Ștefania-Ella Centea

    Ahora Gestor de productos junior en ASDA

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

    Ayelen   Klas Razor Group

    Ayelen Klas

    Ahora Director de Crecimiento y Operaciones en Razor Group

  • "La complejidad del proyecto final que llevé a cabo con un equipo de compañeros me hizo ver lo mucho que 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 Jr. Analista de datos en N26

Orientación profesional

Conseguí 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 Play
985

alumnos contratados por nuestros colaboradores

93 %

de nuestros alumnos encuentran trabajo

3 meses

el promedio para encontrar trabajo

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de Data Science están haciendo ahora

Testimonios de los empleadores

  • "Llevamos dos años colaborando con Le Wagon para incorporar talentos de ingeniería a nuestros programas de talentos emergentes, y no dejo de asombrarme de la calidad de los estudiantes que forman: el futuro de la tecnología es brillante gracias a los programas de Le Wagon. "

    Kerry Callenbach Mantel Group

    Kerry Callenbach

    Especialista en Personas y Cultura

    Mantel Group

Financiación

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  • Paga en cuotas - Distribuye los pagos de tu matrícula.
Financiación

Ingreso

Cómo ingresar a nuestro Bootcamp 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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Elegí el curso que más se adapte a vos

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Eventos

Comenzá tu aventura tecnológica asistiendo a un taller gratuito en Melbourne

Además de nuestros Bootcamps, organizamos workshops gratuitos y charlas empresariales en nuestro campus de Melbourne. ¡Vení a conocernos!

Curso de Data Science curso en Melbourne

Curso de Data Analytics curso en Melbourne

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Le Wagon Melbourne

41 Stewart St, Melbourne VIC 3121

Online Workshop: Write your first Ruby Program in 2 hours

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Por qué deberías estudiar Data Science en Melbourne

La ciencia de datos es tan versátil que puede aportar valor a cualquier industria o, básicamente, a cualquier otro campo de investigación.

Con el auge del Big Data, el científico de datos será la profesión más demandada en los próximos 5 años. Además, ¿sabías...? Que según Seek, el salario medio anual para trabajos de Científico de Datos en Australia oscila entre los 115.000 y los 135.000 dólares?

Preguntas frecuentes

Mucho más que un curso intensivo.
Forma parte de una red tecnológica global de por vida.

Al elegir Le Wagon, te unes a una comunidad de apoyo de antiguos alumnos, profesores y reclutadores del sector tecnológico. Tendrás acceso de por vida al material del curso y a las ofertas de trabajo compartidas por nuestra red.

15.000

graduados

45

centros de formación

1500

profesores expertos en tecnología

93.000

miembros de meetup

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