Los científicos de datos utilizan datos y herramientas de inteligencia artificial para ayudar a las empresas a tomar decisiones inteligentes y planificar el futuro. Analizan grandes conjuntos de información, identifican tendencias y crean modelos para predecir el comportamiento del cliente, la demanda de productos y más. Por ejemplo, pueden ayudar a un servicio de streaming a sacar conclusiones útiles para sugerir películas que te encantarán, o a una tienda a planificar ventas basadas en tendencias de compra anteriores. Su trabajo ayuda a las empresas a ahorrar dinero, aumentar las ventas y mejorar la experiencia del cliente al convertir datos en bruto en información útil.
Esto es lo que puedes ganar como científico de datos
$35,000 MXN
como Data Scientist junior justo después del curso
$60,000 MXN
como Data Scientist intermedio en un año
$90,000 MXN
como Data Scientist senior en 3 años
Estos salarios mensuales promedio en México están tomados de Glassdoor. ¡Pero tú puedes hacerlo mejor!
¿Es nuestro bootcamp tecnológico para ti? ¡Sí!
¿Sin experiencia en tecnología o habilidades matemáticas? ¡No hay problema! La edad o la experiencia pasada tampoco importan. Si quieres realizar un cambio de carrera rápido y exitoso hacia el sector tech, este curso de ciencia de datos es perfecto para ti.
Obtén una educación de calidad en una fracción del tiempo que tarda obtener un título universitario.
Ciencia de datos dinámica
El bootcamp está diseñado para adaptarse a tu estilo de vida, con horarios flexibles y apoyo de mentores mientras construyes modelos predictivos y dominas habilidades esenciales para la ciencia de datos y data analytics.
Sólido portafolio con 18 proyectos
Los proyectos que completes durante tu estudio se agregarán a tu portafolio para mostrar tus habilidades prácticas.
87% de tasa de empleo
Adquiere las habilidades y el apoyo necesarios para conseguir un trabajo en tecnología y comenzar tu nueva carrera de Data Scientist, o recibe un reembolso completo si no lo logras.
Apoyo comunitario
Un sentido de comunidad es importante. Conéctate con tutores en nuestra plataforma para recibir seguimiento personalizado, chatea con compañeros de clase en Discord, y únete a discusiones y seminarios web a lo largo del curso.
Estas son las opiniones de algunos de nuestros más de 5,000+ graduados
Bálder
Goyo
Antes: Entrenador fitness Ahora: PM de análisis de datos y Machine Learning
“No importa lo que hayas hecho haste ahora en tu vida, siempre tienes la oportunidad de hacer algo nuevo, de reinventarte y lograr el futuro que quieras lograr.”
Antes: Licenciada en Negocios Internacionales Ahora: QA Engineer
“Soy una orgullosa graduada de Tripleten. Puedo constatar el valor del contenido que ofrece el Bootcamp, ya que cubre la teoría y la práctica de manera integral.”
Antes: Call Center-Customer Service Ahora: Data Engineer Intern-Konfio
“Me ha impactado demasiado, ya que para mi es de lo mejor el poder actualmente estudar 2 carreras al mismo tiempo y tener el trabajo en mi area o bueno un area cercana”
Antes: Ingeniero de Audio Ahora: Jr Data Instructor en TripleTen
“Lo primero que destaca de TripleTen es su equipo docente altamente calificado y comprometido. Los profesores no solo son expertos en sus campos respectivos, sino que también tienen una pasión innata por guiar y nutrir a sus estudiantes.”
Antes: Supervisor de producción Ahora: Instructor en Data Science y Data Analyst
“El curso me dio un amplio conocimiento del tema y lo mejor fue que me permitió aprender directamente de expertos, adquiriendo conocimientos de primera mano.”
Antes: Maestría en Ciencias en Procesos Biotecnológicos Ahora: Analista de Producto
“El bootcamp de TripleTen ha tenido un impacto transformador en mi vida. Gracias a TripleTen, no solo adquirí nuevas competencias, sino también una mayor claridad sobre mis objetivos profesionales y cómo alcanzarlos.”
Antes: Servicio al cliente Ahora: Data Analytics Internship, MR MARVIS
“Ha sido la principal herramienta para mi cambio de carrera. La plataforma tiene todo organizado de una manera útil y bien explicada. Tienes la posibilidad de hacer ejercicios y proyectos que serán revisados.”
Antes: Gerente de proyectos en finanzas Ahora: Data Analyst, Endava
“Me permitió organizar mi ruta de aprendizaje y estructurar el conocimiento que había adquirido en otros medios y en mi experiencia laboral en el ámbito de los datos. Me brindó visibilidad y creó oportunidades de crecimiento, siendo clave para encaminar mi carrera.”
Antes: Coordinador ambiental Ahora: Outlier, AI Training
“Me permitió adquirir las herramientas necesarias para iniciar una trayectoria en un campo diferente al que conocía. Ahora cuento con un trabajo remoto y flexibilidad de tiempo para trabajar a mis propios términos.”
Antes: Especialista en conversión de datos Ahora: Associate Data Analyst
“Yo de formación soysocióloga, y las oportunidades laborales no eran muchas y no estaban bien pagadas, y creo que esto me abrió muchas puertas, el trabajo que conseguí es muy bueno, así que estoy muy agradecida por eso.”
Lo que más llamó mi atención fue que no tenía un tiempo infinito para terminar, sino que tenía un plazo y debía cumplir con entregas puntuales, lo que me obliga a terminar sí o sí.
Adrián
Villalobos
De repente te das cuenta que has aprendido mucho sin que realmente haya sido difícil.
Alexandra Alcántara
Guardado
Estoy muy confiada de que los proyectos que podré añadir a mi portafolio me distinguirán de los demás aplicantes.
Creo que la vida es demasiado corta para vivirla haciendo algo que no te gusta.
Jorge Alejandro
Perez Lopez
Dudaba si sería capaz de comprender el material y realizar las actividades. Mis dudas se disiparon debido a la claridad de los contenidos, la práctica disponible y las sesiones con los asesores.
Es emocionante tener un gran número de proyectos, tener un horario intenso pero flexible, ver tu propio desarrollo haciendo proyectos después de aprender con la teoría y de practicar
Isolmar
Chacon
Antes: Ingeniera en petróleo Ahora: Data Scientist
Un curso de ciencia de datos que responde a las necesidades del mercado de la ciencia de datos y las aplicaciones de business intelligence
Que desarrollamos junto con la industria y del que actualizamos constantemente los materiales. Por lo tanto, siempre son relevantes para el mercado, actualizado en 2025.
Sprint 1 Python básico2 semanas
¡Tu introducción al mundo del análisis de datos! Conceptos clave y sintaxis básica en Python. Bucles, condiciones y funciones. La librería pandas para analizar datos. Tu primer estudio de caso analítico, seguido de tu primer proyecto. Capítulo 1. Introducción a tu futura profesión Capítulo 2. Variables, tipos de datos y operaciones aritméticas Capítulo 3. Strings Capítulo 4. Listas
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 2 Python básico (continuación)2 semanas
Continuarás tu viaje por los diccionarios de Python que se emplean comúnmente en el campo de los datos. Harás que tu código sea flexible y reutilizable mediante la creación de funciones. Capítulo 1. Bucles Capítulo 2. Sentencias condicionales Capítulo 3. Diccionarios Capítulo 4. Funciones
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Sprint 3 Manipulación de datos (Data Wrangling) 2 semanas
Aprende a manejar la librería Pandas para realizar análisis de datos, compensación por datos imperfectos y manejo de valores ausentes y duplicados. Capítulo 1. La librería Pandas Capítulo 2. Leer y visualizar datos Capítulo 3. Trabajar con valores duplicados y ausentes Capítulo 4. Filtrado de datos
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Sprint 4 Manipulación de datos (Data Wrangling) (continuación) 2 semanas
En este módulo aprenderás cómo cambiar tipos de datos, identificar correlaciones y crear gráficos. Capítulo 1. Tipos de datos Capítulo 2. Ingeniería de características Capítulo 3. Transformación de datos Capítulo 4. Visualización de datos
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 5 Análisis estadístico de datos 3 semanas
Aprende sobre teoría de la probabilidad, distribuciones más comunes y métodos estadísticos en Python; muestreo y significación estadística; identificación y manejo de anomalías. Capítulo 1. Estadística descriptiva Capítulo 2. Teoría de la probabilidad Capítulo 3. Prueba de hipótesis
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Sprint 6 Proyecto del módulo 11 semana
Identifica patrones que te ayudarán a determinar si un videojuego concreto tendrá éxito comercial o no.
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Sprint 7 Herramientas de desarrollo de software3 semanas
Prepara el ecosistema de las herramientas de desarrollo, aprende a utilizar la línea de comandos para acceder y manipular fácilmente archivos en tu computadora, y logra utilizar las herramientas de Git y GitHub como un analyst profesional. En este sprint profundizarás en un Python más avanzado. Capítulo 1. Introducción a la línea de comandos Capítulo 2. Entornos de desarrollo Capítulo 3. Git y GitHub Capítulo 4. Python intermedio Capítulo 5. Entorno de desarrollo individual
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 8 Recopilación y almacenamiento de datos (SQL)2 semanas
Aprende cómo se estructuran las bases de datos y cómo extraer datos de ellas mediante consultas SQL para encontrar datos en línea. Capítulo 1. Recuperar datos de recursos en línea Capítulo 2. SQL como herramienta para trabajar con datos Capítulo 3. Funciones avanzadas de SQL para analistas Capítulo 4. Relaciones entre tablas Capítulo 5. Habilidades sociales (Soft skills)
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 9 Introducción al machine learning2 semanas
Domina las nociones básicas del Machine Learning y la librería Scikit-learn para completar tu primer proyecto de Machine Learning. Capítulo 1. Entrenar tu primer modelo Capítulo 2. Calidad del modelo Capítulo 3. Mejora del modelo Capítulo 4. Pasar a la regresión
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 10 Aprendizaje supervisado2 semanas
Adéntrate en el área más demandada del Machine Learning: el aprendizaje supervisado. Aprende cómo ajustar y validar los modelos de Machine Learning, así como mejorar las métricas y trabajar con datos desbalanceados. Capítulo 1. Codificación y estandarización de datos Capítulo 2. Métricas de clasificación Capítulo 3. Clasificación desbalanceada Capítulo 4. Métricas de regresión Capítulo 5. Habilidades sociales (Soft skills)
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 11 Aprendizaje automático en negocios2 semanas
Aplica todo lo que has aprendido en ejercicios de negocio. Descubre cómo trabajar con métricas de negocio, tests A/B, la técnica bootstrap y el etiquetado de datos. Capítulo 1. Métricas de negocio Capítulo 2. Implementar una nueva funcionalidad Capítulo 3. Recopilación de datos Capítulo 4. Habilidades sociales (Soft skills)
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Sprint 12 Proyecto del módulo 21 semana
Realiza un prototipo de un modelo de Machine Learning para ayudar a una compañía minera a desarrollar soluciones eficientes con inteligencia artificial.
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 13 Álgebra lineal2 semanas
Examina de cerca algunos de los algoritmos que ya has estudiado y comprende cómo aplicarlos. Obtén un enfoque práctico de los conceptos clave en álgebra lineal, como vectores, matrices y regresiones lineales. Capítulo 1. Vectores y operaciones vectoriales Capítulo 2. Distancia entre vectores Capítulo 3. Matrices y operaciones matriciales Capítulo 4. Regresión lineal desde el interior
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 14 Métodos numéricos2 semanas
Analiza diferentes algoritmos que utilizan métodos numéricos y aplícalos a ejercicios prácticos. Aprende sobre el descenso de gradiente, la potenciación del gradiente y la red neuronal. Capítulo 1. Análisis de algoritmos Capítulo 2. Descenso de gradiente Capítulo 3. Entrenamiento de descenso de gradiente Capítulo 4. Potenciación del gradiente Capítulo 5. Habilidades sociales (Soft skills)
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 15 Series temporales2 semanas
Explora las series temporales para entender tendencias, sobre estacionalidad y la creación de características. Capítulo 1. Análisis de series temporales Capítulo 2. Pronóstico de series temporales
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 16 Aprendizaje automático para textos2 semanas
Aplica el Machine Learning para datos de texto y procesamiento de lenguaje. Descubre cómo convertir texto en números y cómo utilizar el modelo bolsa de palabras, TF-IDF, además de embeddings y BERT. Capítulo 1. Vectorización de textos Capítulo 2. Representaciones del lenguaje
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 17 Visión artificial2 semanas
Aprende cómo manejar simples ejercicios de visión artificial utilizando redes neuronales preestablecidas y la librería Keras, y echa un vistazo rápido al aprendizaje profundo (Deep Learning). Capítulo 1. Redes totalmente conectadas Capítulo 2. Redes neuronales convolucionales Capítulo 3. Habilidades sociales (Soft skills)
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 18 Aprendizaje no supervisado1 semana
Descubre qué hacer cuando no tienes las características de la variable objetivo. Realiza ejercicios de agrupamiento (clustering) y aprende a identificar anomalías. Capítulo 1. Clustering Capítulo 2. Detección de anomalías
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 19 Proyecto final2 semanas
Utiliza todo lo que has aprendido en el bootcamp en un proyecto de dos semanas que simula la experiencia de trabajo de un Data Scientist junior.
+1 proyecto para tu portafolio
Expertos senior que te apoyarán en cada paso de este curso de Data Science
Andrés
González
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos 3+ años de experiencia PROTECCIÓN S.A., Sempli
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos 6 años de experiencia Metropolitan Touring, Universidad de los Hemisferios, Prex Technologies
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos 5,5 años de experiencia Le Wagon, National Laboratory of Public Policies, CLEAR-LAC, University of Cartagena
Todo un equipo para
apoyarte en el camino de este curso de ciencia de datos
Soporte
técnico
Resuelve problemas
técnicos
Revisor de
código
Te da su feedback
Tutor
Te enseña habilidades
Orientador
profesional
Te ayuda a encontrar
trabajo
Community
Manager
Hace divertido el
aprendizaje en grupo
¿Te emociona una carrera como Data Scientist? Así es como estudiarás:
Aprende y practica en nuestra plataforma en línea
Te damos acceso completo a los materiales de aprendizaje y prácticas de codificación en la plataforma. ¡No es necesario cambiar entre aplicaciones!
Revisión de código línea por línea con comentarios de tutores (+ pistas de IA)
Verifica tu progreso en línea con pistas de IA y recibe comentarios de los tutores sobre tus tareas de codificación, línea por línea. Sin horas de oficina diarias, podrás conectar con ellos en cualquier momento que necesites apoyo.
Mantente en el camino con webinars regulares
Cada sprint, tu tutor organiza un seminario web en vivo para cubrir temas clave del sprint actual, ofrecer ideas y responder preguntas. Estas sesiones te ayudarán a profundizar en el material del bootcamp y avanzar sin problemas.
Proyectos de los portafolios de nuestros estudiantes.
Predicción de la demanda de taxis
Estudiantes construyen un modelo predictivo para prever la demanda de taxis en el aeropuerto durante las horas pico. Utilizando datos históricos, optimizan la disponibilidad de los conductores para mejorar la eficiencia del servicio
IA para la detección de edad en supermercados
Estudiantes exploran técnicas de visión por ordenador para prevenir la venta de alcohol a menores. Analizan imágenes de cámaras de caja y entrenan modelos para estimar la edad de los clientes.
Optimización de beneficios en pozos petrolíferos
Estudiantes analizan datos de reservas de petróleo y construyen modelos predictivos para identificar las mejores ubicaciones para nuevos pozos petrolíferos. Utilizarán bootstrapping para evaluar los riesgos financieros y maximizar los beneficios.
Tu CV después de TripleTen
Data Scientist
LinkedIn
GitHub
Educación
TripleTen Bootcamp de ciencia de datos
Ene-Sept 2025
Sueldo esperado
$35,000 MXN
Habilidades duras
Python
Jupyter Notebook
Command Line Interface (CLI)
Git
GitHub
Pandas
Matplotlib
Seaborn
Plotly
SQL
Scikit-learn
Keras
CatBoost
LightGBM
XGBoost
nltk
Soft Skills
Capacidad para trabajar en equipo
Independencia
Comunicación proactiva sobre problemas
Capacidad para hacer preguntas adecuadas al asignarse tareas
Presentación adecuada de resultados
Formulación de ideas y posturas
Pensamiento sistemático y crítico
Proyectos
Web marketplace
+420 horas de codificación en Python, SQL
¿Obtendrás la certificación? Por supuesto. Quedará muy bien en tu CV
También puedes certificarte por la SEP a través de nuestro socio, el Instituto Nacional de Estandarización y Certificación de México
Nuestros graduados trabajan en startups locales y gigantes internacionales
Elige tu formade pago
Pagos mensuales aprox.*
MXN / al mes
Nuestros socios financieros. Hasta pagos
Por adelantado
MXN / total
La opción más rentable para pagar
*El precio mostrado es el coste mínimo del curso, no el precio final. El proveedor de préstamos/financiación, no TripleTen, determina individualmente el precio final.
¡Recupera el dinero de tu educación en tus dos primeros meses de trabajo!
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Descubre qué hacen los científicos de datos, cómo puedes aprender data desde cero con cursos de Data Science, y cómo será tu trayectoria profesional.
Preguntas frecuentes
¿Cómo voy a aprender?
El programa consta de tres componentes: teoría en formato de texto con refuerzo en un simulador de programación, trabajo en tus proyectos y reuniones con tu tutor en sesiones individuales y de grupo. Puedes estudiar en la plataforma cuando te venga bien, pero el trabajo en un proyecto tiene una fecha límite y va seguido de comentarios de personas expertas del sector tecnológico. Las reuniones en línea con tu tutor no son obligatorias, pero puedes aprovechar esta oportunidad siempre que lo necesites. Siempre tendrás el apoyo de un equipo de especialistas que te guiarán a lo largo de tu proceso de aprendizaje. Desde tutores y revisores de código, hasta Community Managers y soporte técnico.
¿Qué es un bootcamp?
Un bootcamp es un formato nacido en Estados Unidos de un programa intensivo, que ofrece un aprendizaje inmersivo centrado y diseñado para aprender un conjunto de habilidades específicas lo más rápido posible. Sus graduados suelen tener suficiente experiencia y conocimientos del sector para conseguir un empleo en ese ámbito, en los meses siguientes a la finalización del programa. Tomamos como base el formato bootcamp porque es rápido y extremadamente eficaz. Pero trasladamos todo el proceso de aprendizaje a internet para que puedas compaginar tus estudios con el trabajo y aprender una nueva profesión a tu propio ritmo, sin moverte de tu escritorio.
¿Cuál es el equipo que necesito?
Sólo necesitas una computadora con acceso a Internet y, opcionalmente, unos auriculares ( audífonos con micrófono) para que sea más fácil comunicarte con el equipo de apoyo y otros estudiantes.
¿Se puede aprender una profesión en 5-10 meses?
Nosotros creemos que sí. Significa dedicar un promedio de 15-20 horas semanales a estudiar: leer teoría, realizar tareas, resolver casos reales de trabajo y reunirte con un tutor.
¿Cuántas horas al día debo dedicar al estudio?
Puedes dedicar un par de horas a estudiar después del trabajo y medio día los fines de semana. En general, nuestros alumnos no suelen necesitar más de 15-20 horas a la semana para terminar con éxito el programa. La mayoría de ellos consiguen combinar sus estudios con su trabajo actual aunque trabajen de lunes a viernes.
¿Me ayudarán a encontrar trabajo?
Claro que sí. Tienes la opción de realizar programas de preparación y aceleración profesional justo después del curso principal. Durante estos programas elaborarás tu portafolio, te prepararás para entrevistas de trabajo, escribirás cartas de presentación y, finalmente, entrarás en el mercado tecnológico. Nuestros asesores profesionales y el equipo de apoyo estarán a tu lado hasta que recibas una oferta de trabajo, e incluso después, hasta que superes el periodo de prueba.
¿Y si no tengo experiencia en tecnología?
No pasa nada. En primer lugar, nuestros programas son aptos para principiantes, no es necesario tener conocimientos previos en informática o TI. Además, no estarás solo. Nuestro equipo estará ahí para guiarte a lo largo del proceso, ayudarte a establecer objetivos profesionales y a alcanzar el éxito como ya lo han hecho miles de estudiantes.
¿Los programas son autodidácticos?
Los programas de TripleTen combinan el autoaprendizaje con la formación a cargo de un instructor. Nuestro objetivo es sumergirte en un entorno de trabajo real, no universitario, por eso no hay clases ni exámenes programados obligatorios. Pero al igual que en una empresa real tendrás que cumplir plazos, nosotros también tenemos plazos para las tareas y los proyectos.
¿Qué conocimientos o habilidades previas se requieren para participar en el bootcamp de Data Scientist?
El bootcamp es amigable para principiantes, lo que significa que no se requiere experiencia previa en ciencia de datos ni en programación. Sin embargo, tener habilidades matemáticas básicas y familiaridad con algún lenguaje de programación puede serte útil. El programa enseña Python, aprendizaje automático y otras herramientas desde cero, lo que lo hace accesible incluso para aquellos sin antecedentes técnicos.
¿Cómo se evalúan y verifican las habilidades y conocimientos adquiridos por los estudiantes?
Los conocimientos y habilidades de los estudiantes se evalúan a través de proyectos prácticos basados en datos reales. Con estos proyectos, te ayudaremos a construir un portafolio curado por nuestros tutores, quienes cuentan con amplia experiencia en el campo de la ciencia de datos. El programa también incluye un proyecto final, donde la persona deberá emplear todo lo que ha aprendido a una aplicación práctica compleja.
¿Cuáles son los requisitos y limitaciones para inscribirse en el bootcamp de Data Science?
No hay requisitos estrictos para inscribirse. El programa está estructurado para que el aprendizaje sea a tiempo parcial, es decir, requiere alrededor de 20 horas por semana y todo el estudio se realiza en línea. Si bien el bootcamp es flexible, se deben cumplir los plazos para los proyectos para avanzar a temas más complejos. Además, TripleTen ofrece una garantía de empleo: si no consigues un trabajo en los seis meses posteriores a tu graduación, te reembolsamos el total de tu matrícula.
¿Qué pasa si me pierdo una clase?
Si te pierdes una clase, ¡no te preocupes! El enfoque flexible de TripleTen te cubre. Nuestros materiales están diseñados para el estudio autodidacta, y los eventos en línea adicionales brindan soporte opcional y conocimientos más profundos. Si te pierdes una clase, puedes ponerte al día fácilmente a través de la grabación de la sesión, nuestros eventos de co-aprendizaje o contactando a tu tutor. Si te quedas atrás y prefieres no continuar con tu grupo inicial, puedes cambiar a un grupo que se ajuste mejor a tu progreso, todo sin costo adicional. Además, nuestros Community Managers estarán ahí para brindarte apoyo 1:1.
¿Con qué frecuencia comienzan los ciclos de aprendizaje en el bootcamp para científico de datos?
El bootcamp tiene admisiones continuas con múltiples fechas de inicio a lo largo del año. Por favor, consulta las fechas de inicio para ver la próxima fecha disponible que se ajuste a tu horario o contacta a nuestro departamento de ventas para obtener más detalles.
¿Puedo cancelar mi participación en el bootcamp después de haber realizado el pago?
Para cancelaciones antes de finalizar el programa, es mejor consultar los términos del servicio, ya que las políticas pueden variar de acuerdo al momento en que canceles. Como regla general, tienes derecho a solicitar un reembolso dentro de los 15 días siguientes al inicio de tu grupo; después de eso, puede ser más complicado. No todos los proveedores de préstamos emiten reembolsos completos y algunos pueden no reembolsar en absoluto si has solicitado un préstamo bancario.