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Curso de Python para Ciencia de Datos

Maneja y analiza datos con Python, NumPy y Pandas. Limpia, transforma, visualiza información y crea portafolios aplicando técnicas de ciencia de datos y gráficos en Matplotlib.

Curso de Web Scraping con Python

Este curso te enseñará a desarrollar scrapers profesionales con Python para extraer datos valiosos desde páginas web, tanto estáticas como dinámicas. Aprenderás a utilizar bibliotecas como requests, BeautifulSoup, Selenium y Playwright, automatizando la recolección de información clave del mercado y transformándola en datasets estructurados listos para análisis y toma de decisiones. Con prácticas significativas en cada clase, construirás un scraper robusto, ético y adaptado a un caso de uso real en el entorno empresarial.

Curso de Estadística Computacional con Python

Domina la estadística computacional usando Python para analizar datos, realizar simulaciones y calcular probabilidades. Aprende a aplicar técnicas de inferencia estadística y a desarrollar simulaciones de Monte Carlo.

Curso de ETL e ingesta de datos con Python

Construye pipelines ETL en Python: extrae datos de archivos, bases de datos y APIs, limpia y transforma información, y automatiza la carga a Excel o MySQL. Aprende herramientas clave como pandas y SQLAlchemy.

Curso de Excel Analytics con AI y Python

Analiza y automatiza datos en Excel con inteligencia artificial y Python, integrando herramientas como Power BI, Power Automate y Google Colab para crear dashboards, limpiar datos y aplicar algoritmos avanzados.

Curso de Estadística Inferencial para Data Science e Inteligencia Artificial

Comprende la estadística inferencial para Data Science e IA: aprende a estimar parámetros, interpretar intervalos de confianza y validar hipótesis con Python. Domina técnicas de muestreo y validación cruzada para análisis precisos.

Curso de NLP con Python

Procesa y analiza textos con Python, limpiando datos, extrayendo entidades, clasificando sentimientos y visualizando resultados usando NLP, Transformers, NLTK, Spacy y modelos de Hugging Face.

Curso de Funciones Matemáticas para Data Science e Inteligencia Artificial

Domina las funciones matemáticas esenciales para ciencia de datos e inteligencia artificial. Aprende sobre polinomios, trigonométricas, regresión lineal y el perceptrón. Convierte datos en insights aplicando funciones de activación y cálculo de error.

Curso de Fundamentos de AI para Data y Machine Learning

Comprende y aplica los fundamentos de la inteligencia artificial para datos y machine learning. Explora desde conceptos esenciales hasta herramientas prácticas como OpenAI y Hugging Face, siempre con enfoque ético. Ideal para principiantes.

Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

Explora el uso de la probabilidad en ciencia de datos y machine learning. Conocerás el teorema de Bayes, regresión logística y máxima verosimilitud, aplicando estos conceptos a través de Python. Ideal para ciencia de datos.

Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva

Entiende y aplica estadísticas descriptivas para analizar datos en data science. Desde diferenciar estadísticas descriptivas e inferenciales hasta el uso de visualizaciones y reducción de dimensionalidad con PCA. Mejora tus análisis.

Curso de Python

Domina Python escribiendo código profesional. Aprende funciones, objetos, herencia, manejo de archivos, listas por comprensión, decoradores y análisis de datos. Aplica buenas prácticas para crear proyectos robustos y eficientes.

Curso de Fundamentos de Machine Learning

Aprendé los fundamentos del Machine Learning con Python a través de ejemplos claros, ejercicios prácticos y un proyecto real. Explorá datos, preprocesalos y construí tu primer modelo de regresión lineal para predecir resultados deportivos. Usarás herramientas como Pandas, NumPy, scikit-learn y Jupyter, entendiendo paso a paso cómo funciona un pipeline de ML.

Curso para Crear tus Proyectos de Ciencia de Datos

Construye proyectos de ciencia de datos que demuestren tus habilidades y potencial profesional. Aprende a limpiar, explorar, modelar y comunicar datos. Aplica técnicas con herramientas como Pandas y SciPy, y comparte tus hallazgos en comunidades.

Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda

Configura y utiliza Jupyter Notebooks y Anaconda para ciencia de datos. Aprende a instalar herramientas, manejar ambientes virtuales con Conda y Mamba, y optimizar tu flujo de trabajo. Ideal para principiantes.

Curso de Entornos Virtuales con Anaconda y Jupyter

Crea, gestiona y automatiza entornos virtuales con Anaconda y Jupyter. Organiza proyectos de ciencia de datos, controla versiones y usa plantillas para equipos y flujos de trabajo reproducibles.

Curso Profesional de Machine Learning con scikit-learn

Desarrolla proyectos de Machine Learning profesionalmente con Scikit-Learn. Aprende desde la configuración del entorno, a implementar algoritmos de clasificación, regresión, clustering y optimización. Lleva tu modelo a producción con una API Flask.

Curso de PostgreSQL Aplicado a Ciencia de Datos

Domina PostgreSQL aplicado a ciencia de datos, manejando bases de datos, consultas avanzadas y procesos iterativos. Aprende a visualizar y analizar datos históricos, geográficos y sumarizados para crear dashboards efectivos y útiles.

Curso de Regresión Lineal con Python y scikit-learn

Construye modelos de regresión lineal con Python y scikit-learn. Analiza datos, entrena y evalúa modelos, y mejora tus predicciones eliminando variables innecesarias. Aprende a usar métricas y técnicas avanzadas para optimizar resultados.

Curso de Análisis de Negocios para Ciencia de Datos

Optimiza estrategias empresariales aplicando análisis de datos. Comprende el Big Data, identifica patrones, toma decisiones éticas, y crea estrategias data-driven. Usa SQL y técnicas de storytelling en casos de negocio concretos.

Curso de Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos

Configura un entorno profesional de ciencia de datos, automatiza plantillas de proyectos con Cookiecutter, maneja rutas y utiliza notebooks junto a scripts para una colaboración eficiente. Mejora flujos y organización en tus análisis.

Curso de Fundamentos de Ingeniería de Datos

Aprende a gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Comprende herramientas como Apache Spark y Airflow, automatiza procesos y domina entornos de trabajo con Docker. Ideal para quienes desean ingresar o potenciar su rol en ingeniería de datos.

Curso de Regresión Logística con Python y scikit-learn

Implementa la regresión logística con Python y scikit-learn. Aprende a clasificar datos complejos con algoritmos supervisados y a evaluar el rendimiento de modelos. Ideal para mejorar habilidades en análisis de datos y machine learning.

Curso de Análisis Exploratorio de Datos

Analiza exploratoriamente datos para descubrir patrones y relaciones. Aprende a utilizar regresión lineal y logística para modelar e interpretar información. Explora mediante gráficos puntos, violín y visualización de datos múltiple.

Curso de Decision Trees y Random Forest con Python y scikit-learn

Aprende a implementar Decision Trees y Random Forest usando Python y scikit-learn. Desde cero, construye, entrena y evalúa modelos de clasificación, aplicando técnicas de Machine Learning para obtener resultados precisos en tus proyectos.

Curso de Manejo de Datos Faltantes: Detección y Exploración

Comprende cómo los valores faltantes pueden distorsionar análisis y cómo tratarlos efectivamente mediante eliminación o imputación. Utiliza técnicas de visualización para identificar patrones y relación entre variables en datos faltantes.

Curso Práctico de Python: Creación de un CRUD

Aprende a programar en Python creando un CRUD desde cero. Construye una aplicación de línea de comandos, interactúa con bases de datos y maneja conceptos como clases, listas y diccionarios. Lleva tu primer proyecto Python al siguiente nivel.

Curso de Fundamentos de Álgebra Lineal con Python

Domina los fundamentos de álgebra lineal usando Python. Explora escalares, vectores, matrices y tensores. Aprende a aplicar estos conceptos en transformaciones, combinaciones lineales y matrices ortogonales para el análisis de datos y Machine Learning.