Información sobre el curso
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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
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
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
Hugging Face
Ingeniería de ML 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
ChatGPT
¡Puedes empezar GRATIS! Apúntate a un seminario web en directo sobre desarrollo web, Data Science o diseño UX.
Lo que aprenderá en la práctica
Aprenderá Data Science & AI a través de 6 módulos, a tiempo completo durante 2 meses o a tiempo parcial durante 6 meses.
Formación previa: prepárate para el curso
40h
- 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
80h
- 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 harás 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
40h
- 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 harás en la práctica
- 40 horas de ejercicios prácticos de consulta basados en datos reales
- Presentaciones individuales de resultados clave orientadas al cliente
Machine Learning
80h
- 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 harás 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
Deep Learning
40h
- TensorFlow
- Keras
- Google Colab
Lo que harás 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
Machine Learning Engineering (MLOps)
40h
- 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 harás 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
IA Generativa
- ChatGPT
- Copilot
- LangChain
Aprenderás a:
- Generative IA para programar: mejore su eficiencia de programación utilizando herramientas de IA generativa.
- Ética de la IA: aprenda a utilizar la IA de forma ética
- IA explicable: haga comprensibles los modelos complejos de IA
- CI/CD: mantener y re-entrenar modelos de Deep Learning a través de CI/CD pipelines
Proyectos
80h
Lo que harás 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 Data Science!
- Prepárate para la búsqueda de empleo
- Únete a una red de más de 20.000 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
Dónde formarte
¿Dónde quieres estudiar Data Science & AI?
Le Wagon tiene presencia en más de 45 lugares en todo el mundo para aprender Data Science & AI. Elige el mejor para ti.
¿Necesitas más información sobre nuestro curso de Data Science & AI?
Te contamos el objetivo de la preparación previa
Te mostramos el plan de estudios organizado por semanas
Te explicamos nuestra metodología

Matrícula
Cómo acceder a nuestro curso de Data Science & AI
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!
Requisitos sugeridos
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.
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.
Un cuestionario técnico
Realizarás un cuestionario para evaluar tus conocimientos en programación y matemáticas y entender cuál es tu nivel actual.
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.
Plantea todas tus preguntas a nuestros asesores tus preguntas a nuestros asesores
Opciones de financiación
Encuentra la opción de financiación que más se ajuste a ti
El coste no debería ser un obstáculo para acceder a tus estudios. Por eso, trabajamos constantemente para buscar nuevas formas de financiación con el fin de facilitarte los pagos.
F.A.Q.
- Eventos de networking, ferias de trabajo, talleres profesionales y eventos con antiguos alumnos o reclutadores tecnológicos
- Mentorías con nuestro Talent Manager o con antiguos alumnos locales
- Recursos como nuestra guía profesional
- Acceso a nuestra red de socios de contratación a través de nuestra newsletter
- Nuestra Career Week con talleres prácticos donde te enseñaremos a crear tu portfolio y recibirás charlas inspiradoras
- Buscar trabajo como Data Scientist, analista de datos o ingeniero de datos
- Trabajar por cuenta propia en proyectos de Data Science
- Lanzar un proyecto de Data Science como emprendedor
Su trabajo consiste en identificar los conjuntos de datos adecuados, recopilarlos, limpiarlos y analizarlos para identificar patrones y tendencias. Utilizan el aprendizaje automático, el modelado estadístico y la inteligencia artificial para extraer los datos que necesita la empresa, y ayudan a analizar los datos y compartir ideas con sus colegas.
Los científicos de datos presentan sus conclusiones y hacen recomendaciones a otros miembros de la organización, y crean algoritmos y modelos predictivos para extraer información de los datos.
- ¿Qué nivel de programación debo tener? Debes sentirte cómodo con datos y variables, condiciones, bucles, funciones y estructuras de datos como matrices y diccionarios (también llamados hashes en algunos lenguajes de programación). Si ya conoces estos conceptos en otros lenguajes de programación distintos de Python (como Ruby, JavaScript, C++, etc.), ¡ya tienes los requisitos necesarios!
- ¿Qué nivel de matemáticas debo tener? Para poder apuntarte al curso de Data Science, también deberás contar con un nivel mínimo de matemáticas y estar familiarizado con los conceptos estudiados en el instituto. Deberás sentirte cómodo con funciones, derivadas y sistemas de ecuaciones lineales. Para ponerte al día, te daremos una formación previa antes de empezar el curso para refrescar todos estos conceptos, así como aprender conocimientos más avanzados sobre álgebra y estadística.
En las ciudades de Francia, el curso se hace en francés. Por la mañana habrá una clase de una hora y media en francés y otra hora y media de programación en vivo por la tarde también en francés. Por lo tanto, si no entiendes muy bien esta lengua, no podrás participar en los cursos de Francia.
- El curso (Desarrollo web o Data Science)
- El formato (9 semanas a tiempo completo o 24 semanas a tiempo parcial)
- La ciudad en la que quieres estudiar
- Una presentación contando por qué quieres unirte a nosotros e información sobre tu proyecto personal (¡si lo tienes!)
Se trata de un proceso rápido que solo te llevará unos minutos. A continuación, nos pondremos en contacto contigo para agendar una entrevista (en persona o en línea) para conocer mejor tus motivaciones y responder a las posibles dudas que tengas sobre nuestros cursos.
Mucho más que un curso intensivo.
Únete a 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.
22.000
alumnos
45
centros de formación
1500
profesores expertos en tecnología
93.000
miembros de meetup
¿Necesitas más información sobre nuestro curso de Data Science & AI?
Te contamos el objetivo de la preparación previa
Te mostramos el plan de estudios organizado por semanas
Te explicamos nuestra metodología
