Conferencias
Asiste a interesantes conferencias y pláticas donde podrás conocer más ejemplos prácticos y conceptos clave sobre Ciencia de Datos.
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Información sobre el curso
Domina las habilidades imprescindibles de un Data Scientist
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! Apúntate a un seminario web en directo sobre desarrollo web, Data Science o diseño UX.
Lo que vas a aprender
Aprenderás Data Science & IA a través de 6 módulos, ya sea a tiempo completo durante 2 meses o a tiempo parcial durante 6 meses.
Trabajo de preparación: ¡prepárate para empezar el bootcamp!
40h
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.
- Configurar tu equipo de trabajo (notas, editor de texto...)
- Uso de Terminal, Git y comandos básicos de tu sistema operativo.
- Aprender los fundamentos de Python.
- Aprender fundamentos matemáticos (¡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
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 data en SQL.
- Panel visual conectado a API del mercado bursátil.
Ciencia de la decisión
40h
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
80h
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
Aprendizaje profundo
40h
¡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.
- TensorFlow
- Keras
- Google Colab
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)
40h
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
Miniconferencias: siga aprendiendo mientras construye su proyecto de datos
In parallel of your project weeks, you will have access to a series of mini lectures, designed to enhance and solidify your AI learning journey.
- ChatGPT
- Copilot
- LangChain
Lo que aprenderá:
- 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
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 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 21.000 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
Horario
Un programa intensivo que acelera
tus habilidades tecnológicas en solo unas semanas
Ejercicios prácticos
Trabajarás en equipo para resolver una serie de retos de programación con el apoyo de tus profesores.
Sesión en vivo
Podrás participar de una sesión interactiva, con tus compañeros y profesores, donde resolverás problemas, ejercicios y practicarás lo aprendido en tus clases.
Apoyo de nuestros(as) profesores(as)
Podrás realizar tus preguntas a través de nuestro servicio de asistencia en línea, y recibir respuesta y apoyo pedagógico por parte de nuestros(as) expertos(as).
Elige el horario de aprendizaje que más te convenga
-
Tiempo completo
2 meses¿Listo para sumergirte en la tecnología? Apúntate a nuestro curso intensivo. De lunes a viernes, de 9:00 a 18:00.
Sesiones en directo
Todos los días laborables por la mañana y una sesión final por la tarde
Desafíos
Todos los días laborables por la tarde
Apoyo de nuestros(as) expertos(as)
De lunes a viernes, de 9.00 a 18.00 horas
Gradúate en 2 meses
Aprende en colaboración con tus compañeros
40 horas de estudio en total, por semana
-
Tiempo parcial
6 meses¿Tienes otros compromisos? Aprende en tu tiempo libre cuando más te convenga.
Sesiones en directo
Todos los días de lunes a sábado
Desafíos
Tú organizas tus tiempos de aprendizaje
Apoyo de nuestros(as) expertos(as)
Cada día, todo el día y por la noche
Gradúate en 6 meses
Aprende en colaboración con tus compañeros en línea
16 horas de estudio en total, por semana
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El aprendizaje en línea reimaginado
Orientación profesional
Consigue el trabajo de tus sueños con nuestra red de contactos
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.
985
alumnos(as) contratados(as) por nuestros colaboradores
93 %
de nuestros(as) alumnos(as) encuentran trabajo
3 meses
el promedio para encontrar trabajo
Te contamos lo que nuestros(as) alumnos(as)
de Data Science & IA están haciendo ahora
-
Grace Cao
Analista de producto
Simply Business
-
Julio Quintana
Cofundador & CTO
myFootprint
-
Chris Westerman
Director de Business Intelligence
Life House
-
Daniel Marron
Data Scientist
Hastings Direct
-
Tatjana Hoesch
Cofundadora
Codum
Financiación
Conoce nuestros apoyos de financiamiento
Tenemos distintas opciones de financiamiento, descubre la que mejor se adapte para ti
- Paga en cuotas - Distribuye los pagos de tu matrícula.
- Financiación con ayuda pública - Tu bootcamp financiado por fondos y subsidios del gobierno.
- Préstamos - Solicita un préstamo con uno de nuestros socios.
- Becas - Benefíciese de programas de impacto social y descuentos para comunidades específicas.
Ingreso
Cómo ingresar a nuestro Bootcamp en Data Science & IA
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.
¿Necesitas más información sobre nuestro curso de Data Science & IA?
Te contamos el objetivo de la preparación previa
Te mostramos el plan de estudios organizado por semanas
Te explicamos nuestra metodología
Descarga nuestro plan de estudios sobre el Curso de Data Science & IA
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Preguntas frecuentes
Una vez termines nuestro curso, tendrás acceso a nuestros servicios de orientación profesional.
Nuestro equipo te ayudará a prepararte para entrevistas tecnológicas, a conocer a los mejores reclutadores locales y a conectar con otros estudiantes.
También tendrás acceso a una guía completa para iniciar tu carrera tecnológica al terminar el curso. Así, podrás crearte un portafolio, prepararte para entrevistas técnicas, beneficiarte de nuestra comunidad de +21.000 alumnos y de una infinidad de canales en Slack en los que recibirás ofertas de trabajo y oportunidades de proyectos.
Nuestro equipo te pondrá en contacto con las personas correctas en función de tus objetivos y conocerás a alumnos que volverán para compartir sus experiencias tras el curso, te inspirarán y te contarán cómo encontraron trabajo, cómo crearon su empresa o cómo arrancaron su carrera por cuenta propia.
Estos son algunos de nuestros servicios de orientación profesional:
- Eventos de networking, ferias de trabajo, talleres profesionales y eventos con reclutadores tecnológicos.
- Mentorías con nuestro Talent Manager o con graduados locales.
- Sesiones 1:1 con nuestros expertos en carrera 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.
Algunas ciudades ofrecen opciones de financiación específicas gracias a la colaboración de socios financieros. Estas opciones pueden ser matrícula diferida, préstamos estudiantiles con condiciones interesantes o un acuerdo de ingresos compartidos (ISA). Encontrarás más información sobre estas opciones en la página de cada ciudad en nuestra web. No dudes en ponerte en contacto con nuestro responsable de admisiones para obtener más información sobre las opciones de financiación.
Al terminar la formación de 9 semanas (a tiempo completo) o 24 (a tiempo parcial), contarás con todas las habilidades necesarias para empezar tu carrera en Data Science. Terminarás el curso sabiendo cómo explorar, limpiar y transformar datos en información legible y cómo implementar modelos de Machine Learning de principio a fin en un entorno de producción, trabajando en equipos y con las mejores herramientas.
Tendrás diferentes opciones:
- 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
Para inscribirte al curso debes tener más de 18 años. Puedes enviar tu solicitud con 17 años si cumples los 18 antes de empezar el curso.
Los científicos de datos se dedican a extraer información de grandes conjuntos de datos para darle sentido a lo que se está obteniendo mediante un lenguaje de programación. Su trabajo consiste en utilizar inteligencia artificial y modelos estadísticos para reconocer estos conjuntos de datos, recopilarlos, limpiarlos y analizarlos para identificar patrones y tendencias.
Esto es útil para empresas o sectores académicos ya que con esa información y análisis les ayudan a tomar mejores decisiones para el bien de la organización.
Esto es útil para empresas o sectores académicos ya que con esa información y análisis les ayudan a tomar mejores decisiones para el bien de la organización.
Curso de Desarrollo web
No hace falta que tengas conocimientos técnicos para apuntarte al curso. Solo esperamos tres cosas de nuestros estudiantes: motivación, curiosidad y ganas de conocer gente nueva. Si crees que encajas con este perfil, ¡nos encantará que formes parte del curso si pasas el proceso de selección!
Curso de Data Science
Para hacer el curso de Data Science, necesitas contar con conocimientos básicos de programación y matemáticas.
-
¿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. 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.
Ser Data Scientist puede abrirte las puertas a una gran variedad de puestos en función de la empresa (start-up, scale-up o gran empresa), del producto o del equipo con el que trabajes.
Al terminar el curso de Data Science de Le Wagon, podrás optar a puestos de trabajo de análisis de datos. Para trabajos como Data Scientist o ingeniero de datos, dependerá de cada empresa y de sus requisitos. Por ejemplo, algunas de las grandes empresas tecnológicas como Airbnb o Facebook solo aceptarán perfiles de Data Science que cuenten con un doctorado en Matemáticas, por lo que no podrás optar a estos puestos de trabajo a menos que ya llegues a nuestro curso de Data Science con una formación sólida en matemáticas.
En muchas empresas pequeñas (como start-ups de reciente creación o agencias de datos) aceptarán candidatos con unas bases sólidas en Data Science pero con menos formación en matemáticas, por lo que sí podría interesarles tu perfil al terminar el curso.
La diferencia principal entre un título académico y un curso intensivo es que no empezamos desde cero y aprendemos con mucha práctica y utilizando las herramientas y metodologías más actuales. En un plan de estudios académico empezarás aprendiendo todas las bases teóricas (por ejemplo, la capa de hardware de tu ordenador en Ciencias de la computación, o conceptos avanzados del álgebra lineal y estadística para un título de Data Science), antes de empezar con toda la parte práctica, como el desarrollo web o el Machine Learning. Esto solo es útil si quieres ser capaz de trabajar con estos conceptos. Sin embargo, hoy en día puedes crear prácticamente cualquier cosa si dominas únicamente la parte práctica. Por eso, hemos diseñado nuestros cursos de esta manera. Por supuesto, no trabajarás en Tesla como ingeniero de software o en Google como experto de Deep Learning (a menos que ya cuentes con una formación científica una vez te hayas unido a nuestro curso), pero serás capaz de trabajar en tus propios productos tecnológicos, aplicaciones web y proyectos de Data Science, o encontrar un trabajo como desarrollador júnior, Data Scientist, analítico de datos o Product Manager con las habilidades y el conocimiento necesario para empezar en una nueva empresa y aportar valor. Por supuesto, deberás continuar aprendiendo hasta convertirte en un experto.
En la mayoría de ciudades, el curso se imparte en inglés.
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.
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.
En otras ciudades (São Paulo, Shanghái, Chengdu, Tokio), se organizan sesiones específicas en otros idiomas (portugués brasileño, chino, japonés). Puedes comprobar el idioma de la próxima convocatoria en la página de inscripción.
Información adicional: todas las instrucciones de los ejercicios y la documentación están en inglés, por lo que todos los estudiantes deben contar con un buen nivel de comprensión auditiva y escrita en inglés, aunque las clases se impartan en otro idioma.
Para apuntarte, solo necesitas completar el formulario de solicitud que encontrarás en nuestra web y seleccionar:
- 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.
