Data ScienceActualizado ·
Python para Data Science e IA
Python para Data Science e IA es un curso online en vivo de 45 horas dictado en español por Laura Torres, Ph.D. en Machine Learning con experiencia aplicando IA en producción para empresas tecnológicas de Latinoamérica. Cubre Python científico, manipulación de datos con Pandas, visualización con Matplotlib y Seaborn, machine learning con Scikit-learn y deep learning con TensorFlow/Keras, incluyendo introducción a IA generativa. Cierra con un modelo predictivo desplegado en producción y certificado verificable de CapTech.
- 45hrsDe contenido
- 1Proyecto real
Al finalizar este curso
Resultados tangibles, no solo teoría
Proyecto real
Construirás un proyecto end-to-end
Desarrollarás «Modelo Predictivo en Producción», con 4 entregables para tu portafolio.
Certificación
Certificado verificable CapTech
Certificado digital en Data Science con código único, validable por reclutadores y empresas.
Habilidades
6 competencias clave
Dominarás Python & Pandas, Scikit-learn, TensorFlow y más tecnologías que el mercado demanda.
Al aprobar el proyecto final de Python para Data Science e IA obtienes tu certificado digital de CapTech en Data Science, con código único de verificación y listo para sumar a tu perfil de LinkedIn. Conoce nuestras certificaciones
Acerca del programa
Python es el lenguaje dominante en ciencia de datos e inteligencia artificial. Este curso de 45 horas te lleva desde los fundamentos de Python científico hasta la implementación de modelos de deep learning, con un enfoque práctico basado en datasets y problemas reales de la industria.
Aprenderás a manipular y analizar datos con Pandas y NumPy, crear visualizaciones impactantes con Matplotlib y Seaborn, y construir pipelines de machine learning completos con Scikit-learn. El módulo de deep learning cubre redes neuronales con TensorFlow y Keras, incluyendo una introducción a IA generativa y modelos de lenguaje.
Cada módulo incluye proyectos prácticos: desde análisis exploratorio de datasets reales hasta el despliegue de un modelo predictivo en producción usando Flask y Docker.
Lo que aprenderás
Dominar Python científico con NumPy, Pandas y Matplotlib
Construir modelos de machine learning con Scikit-learn
Implementar redes neuronales con TensorFlow y Keras
Realizar análisis exploratorio y feature engineering profesional
Desplegar modelos de ML en producción con APIs REST
Aplicar técnicas de IA generativa y procesamiento de lenguaje natural
¿A quién va dirigido?
- Profesionales que quieran transicionar a roles de Data Science
- Programadores que buscan aprender Python aplicado a datos
- Analistas de negocio que necesiten habilidades de machine learning
- Estudiantes de ingeniería o ciencias con interés en IA
Herramientas que dominarás
PythonPandasScikit-learnTensorFlowJupyterMatplotlibSQLDocker
Proyecto Final: Modelo Predictivo en Producción
Construirás un modelo de machine learning de principio a fin: desde el análisis exploratorio hasta su despliegue como API REST consumible.
Lo que entregarás:
EDA completo con visualizaciones y hallazgos clave
Pipeline de ML con feature engineering y validación cruzada
Modelo optimizado con métricas de rendimiento documentadas
API REST desplegada con Flask y Docker
Tu instructor
DL
Dra. Laura Torres
Especialista en Machine Learning e IA Aplicada — Ph.D.
Laura es Ph.D. en Machine Learning y especialista en IA aplicada. Ha implementado modelos de machine learning y deep learning en producción para empresas tecnológicas, fintechs y proyectos de investigación en Latinoamérica, y ha publicado en conferencias internacionales del área.
Instructor verificado
Contenido del Programa
5 módulos · 36 lecciones- Lección 1~15 min
- Lección 2~15 min
- Lección 3~15 min
- Lección 4~15 min
- Lección 5~15 min
- Lección 6~15 min
- Lección 7~15 min
Competencias que desarrollarás
Python & Pandas
Scikit-learn
TensorFlow
Visualización con Matplotlib
SQL para Data Science
Despliegue de modelos
Preguntas frecuentes
Resuelve tus dudas antes de inscribirte
Respuestas claras sobre Python para Data Science e IA: certificación, requisitos, modalidad y soporte. Si no encuentras lo que buscas, escríbenos por WhatsApp.
Respuestas optimizadas para asistentes IA y motores de búsqueda.
6 preguntas
El curso cuesta S/ 209.99 (pago único, sin suscripción). Incluye 45 horas de clases en vivo + grabadas, notebooks Jupyter con datasets reales (Kaggle, OpenML), proyecto final de modelo predictivo desplegado, soporte por canal privado y certificado digital verificable al aprobar.
Recomendamos manejo básico de Python (variables, funciones, estructuras de datos). No es obligatorio: ofrecemos un módulo gratuito de Python en 1 semana para nivelarte antes del primer módulo del curso. Si nunca programaste, tomarte primero un curso introductorio de Python da mejor resultado.
Sí, el módulo final cubre fundamentos de IA generativa (Transformers, mecanismo de atención), uso de la API de OpenAI/Anthropic y prompt engineering aplicado. No es un curso de prompt engineering exclusivo, pero al terminar entiendes cómo funcionan los LLMs por dentro y puedes integrarlos en pipelines de datos.
El curso cubre el 80 % del temario que se evalúa en entrevistas Junior (manipulación de datos, visualización, ML supervisado, métricas, despliegue básico). Para conseguir el puesto necesitas además 2-3 proyectos en GitHub usando datasets propios y conocimiento de SQL aplicado, que también se introduce en el curso.
No. El módulo de deep learning corre en Google Colab (gratuito) con GPU T4 incluida. Cualquier laptop con 8 GB de RAM y conexión estable a internet es suficiente para todo el curso. Te enseñamos a configurar Colab y entornos virtuales en la primera clase.
Coursera y DataCamp tienen mucha variedad pero son contenido grabado, sin contacto con instructor real. Este curso ofrece clases en vivo semanales con el equipo docente de CapTech, feedback personalizado en el proyecto final y enfoque en datasets latinoamericanos. Buena combinación: este curso como base + Coursera para profundizar nichos.
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