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.

4.98/5 - 5200 opiniones de estudiantes

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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

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

¡Puedes empezar GRATIS! Apúntate a 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

Formación previa: prepárate para el curso

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 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

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 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

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 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

¡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 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)

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 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

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 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!

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

Formación previa: prepárate para el curso

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 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

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 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

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 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

¡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 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

Machine Learning Engineering (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 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
  • 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 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 Weeks: ¡empieza tu carrera en Data Science!

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

¿Necesitas más información sobre nuestro curso de Data Science?

Te contamos el objetivo de la preparación previa

Te mostramos el plan de estudios organizado por semanas

Te explicamos nuestra metodología

Coursereport

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Careerkarma_white

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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

  • Clase en directo
    Clase en directo 9:00 - 10:30

    Empieza la mañana con un café y con una clase interactiva antes de poner en práctica todo lo aprendido.

  • Ejercicios prácticos
    Ejercicios prácticos 10:30 - 16:00

    Trabaja mano a mano con tu compañero del día y resolved juntos los ejercicios prácticos con la ayuda de nuestros profesores.

  • Descanso
    Descanso 16:00 - 17:00

    Aprender a programar puede ser muy intenso, por eso, organizamos clases de yoga algunos días para ayudarte a desconectar.

  • Live Code
    Live Code 17:00 - 18:00

    Repasa los ejercicios del día y consigue una visión general de los próximos temas durante nuestras sesiones de Live Code.

  • Eventos
    Eventos 18:00 - 20:00

    Asiste a eventos gratuitos y da tus primeros pasos en el mundo de la tecnología mediante talleres y charlas impartidas por expertos del sector.

  • Clases
    Clases

    Haz nuestras clases interactivas a través de las grabaciones en nuestra plataforma en línea cuando más te convenga antes de poner en práctica todo lo aprendido.

  • Live Code
    Live Code

    Participa en una sesión de programación interactiva en línea con uno de nuestros profesores y resuelve ejercicios junto a tus compañeros.

  • Centro de ayuda
    Centro de ayuda

    Contacta con uno de los profesores de Le Wagon mediante nuestra plataforma de aprendizaje para obtener respuestas inmediatas a tus dudas.

  • Asistencia bajo demanda
    Asistencia bajo demanda

    ¿Tienes alguna duda fuera de los horarios previstos? No te preocupes. Envía tu pregunta y recibirás respuesta en un plazo de 24 horas (incluyendo los domingos).

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 una formación intensivo que ofrezca un plan de estudios completo, un ambiente inmejorable y un apoyo indefinido tras acabar la formación, ¡Le Wagon es tu sitio!"

    Joseph Gulay Ernst & Young

    Joseph Gulay

    Ahora Analista de datos en Ernst & Young

  • "Es increíble todo lo que se puede aprender en tan solo 9 semanas. No solo en lo que se refiere a desarrollo web, ¡sino al crecimiento personal y a la capacidad de asumir retos!"

    Carolina Cota N26

    Carolina Cota

    Ahora Desarrolladora back-end 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 la solución perfecta para iniciarse en el sector tecnológico y aprender una nueva habilidad de la mano de buenos profesores que te guían durante toda la formación. No hay que tener miedo de preguntar lo mismo tantas veces como sea necesario, ¡como yo lo hice!"

    Ștefania-Ella Centea ASDA

    Ștefania-Ella Centea

    Ahora Responsable de producto 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 Ciencia de Datos y la experiencia global fue aún mejor: el contenido de la formación y la plataforma de aprendizaje personalizada 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 junto a mis compañeros me hizo darme cuenta de lo mucho que habían mejorado mis habilidades. ¡Lo recomiendo sin duda!"

    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 empezar 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 equipo de Le Wagon se asegura de que comprendes cada concepto, de que aprendes a utilizar correctamente las herramientas del Data Science y de que aprovechas de la experiencia al máximo."

    Timothée Filhol Biofourmis

    Timothée Filhol

    Ahora Data Scientist junior en Biofourmis

Orientación profesional

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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 alumnos de Le Wagon en varios puestos de ingeniería, producto y datos. Valoramos mucho las bases tecnológicas con las que salen y la capacidad que tienen para aprender rápido."

    Simon Baldeyrou Getaround Europe

    Simon Baldeyrou

    CEO

    Getaround Europe

  • "Hemos contratado a algunos alumnos de Le Wagon en varios puestos tecnológicos: datos, producto, operaciones e ingeniería. Es una gran formación 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 Product Managers proceden de Le Wagon. Para nosotros se han convertido en un socio estratégico clave que ayuda a Skello a encontrar 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 antiguos alumnos 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 Lausana en los últimos dos años."

    Nathan Tempels Tayo

    Nathan Tempels

    Scrum Master

    Tayo

  • "Lo que me gusta especialmente de los perfiles de Data que salen Le Wagon es que tienen una base técnica completa que les permite aprender muy rápidamente. Además, suelen venir con una experiencia previa que les permite trabajar bien con todas las áreas 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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  • Plan de cuotas - Paga tu matrícula a plazos.
  • Préstamos - Solicita un préstamo a través de uno de nuestros colaboradores.
  • Financiación ISA o acuerdo de ingresos compartidos - Estudia ahora y paga solo cuando encuentres 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 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.

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

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Av. Dorrego 2133, C1414 CABA

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15.000

alumnos

45

centros de formación

1500

profesores expertos en tecnología

93.000

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