A distancia
Curso Python Para Ciencia de Datos
TripleTen está incluido por Forbes en "5 bootcamps de codificación a tener en cuenta"
El nuevo informe de TripleTen revela las tendencias de contratación de los profesionales que se orientan hacia la tecnología
TripleTen es el mejor bootcamp de Ingeniería de Software para 2024
Python para Ciencia de Datos que impulsa tu carrera
¿Te gustaría ser la mente detrás de la transformación de datos en decisiones estratégicas? Este módulo de Python para ciencia de datos es el punto de partida del programa completo de científico de datos de TripleTen. Aprenderás programación aplicada, análisis, visualización, y los fundamentos de Machine Learning con las herramientas y librerías que usa la industria.
🔷 Aprende el lenguaje de programación Python desde cero con enfoque 100% en datos.
🔷 Trabaja con pandas, NumPy, Matplotlib y Scikit-learn en proyectos reales.
🔷 Construye modelos que resuelvan un problema de negocio: desde limpieza y manipulación de conjuntos, hasta evaluación y despliegue.
🔷 Prepárate para roles en ciencia de datos, IA y Machine Learning.
Curso de Python para Ciencia de Datos
¿Qué lo hace diferente?
Este curso es una introducción intensiva y práctica a Python para el análisis y la creación de modelos en ciencia de datos (incluyendo análisis de datos con Python). Todo el material está diseñado para que aprendas conceptos clave y los apliques de inmediato; desde importar información desde archivos y web (APIs), hasta preparar conjuntos de datos, elaborar funciones reutilizables y entrenar algoritmos de Machine Learning con criterios de evaluación claros.
Esto es lo que ganan los científicos de datos
El rol para el que te estarás formando
Tras este módulo tendrás todas las herramientas para avanzar en el programa hacia el rol de Data Scientist. Pero, ¿qué hace un científico de datos?
🔶 Diseña procesos de recolección y manejo de datos (ETL).
🔶 Aplica métodos estadísticos y algoritmos de Machine Learning para generar decisiones basadas en información.
🔶 Comunica hallazgos con visualización clara y empática para usuarios técnicos y no técnicos.
🔶 Trabaja con el lenguaje Python y ecosistema científico para automatizar tareas y medir impacto en tiempo real.
¿Cuáles son los beneficios de dominar el Análisis y Machine Learning?
🔷 Base sólida de Data Science con Python: desde tipos de datos y funciones, hasta clases, métodos y paquetes.
🔷 Dominio de pandas para manipulación y análisis de datos tabulares.
🔷 Visualización efectiva con Matplotlib (y una introducción a Seaborn) para explicar modelos y resultados.
🔷 Primeros modelos de Machine Learning con Scikit-learn: clasificación y regresión con evaluación correcta.
🔷 Proyectos guiados que simulan problemas reales de organizaciones.
¿Cuáles son los beneficios de estudiar en TripleTen?
🔶 Programa integral: este módulo es la puerta de entrada al programa completo de científico de datos, que incluye estadística, ML avanzado y MLOps.
🔶 Aprendizaje apegado a la industria: briefs, datos reales, revisión por mentores y pares.
🔶 Portafolio con proyectos verificables y modelos reproducibles.
🔶 Comunidad de estudiantes y egresados que comparten artículos, recursos y oportunidades.
🔶 Enfoque en seguridad de datos y buenas prácticas.
¡Con TripleTen aplicarás Python para la ciencia de datos del aula al mercado!
¿En qué industrias se necesita este rol?
La ciencia de datos con Python es una habilidad necesaria en todos los sectores que necesitan recopilar datos y medir resultados.
🔷 Finanzas y Risk scoring.
🔷 Retail y recomendadores (ej.: amazon-like).
🔷 Salud y análisis de información clínica.
🔷 Marketing con atribución y segmentación de usuarios.
🔷 Manufactura con control de calidad en tiempo real.
🔷 Web y producto digital (funnel, cohortes, growth).
🔷 Logística y optimización de procesos.
Imagina aplicar Python para ciencia de datos en proyectos reales...
🔶 Construirás un pipeline que limpia datos, crea features y entrena modelos en Python.
🔶 Darás soporte a un dashboard de visualización que guía decisiones diarias de un equipo de ventas.
🔶 Propondrás un experimento A/B y usarás funciones de evaluación para justificar tu recomendación.
🔶 Desarrollarás un código claro y replicable para otros usuarios del equipo.
Python para Ciencia de Datos
Según el Bureau of Labor Statistics (BLS) de EE. UU., el empleo en Python para ciencia de datos crecerá un 36% entre 2023 y 2033, un ritmo mucho mayor que el promedio de otras profesiones. Esta tendencia confirma que las habilidades en Python, análisis y Machine Learning son cada vez más valoradas.
Mercado con altos salarios
En cuanto a la compensación económica, el salario medio de un Data Scientist es de aproximadamente $122,700 USD al año, superando notablemente los ingresos de un analista de datos tradicional.
¿Este módulo es para ti?
Este módulo es para ti si:
 | Quieres transitar de análisis descriptivo a modelos predictivos con IA. |
 | Buscas una introducción práctica a Python para trabajar análisis de datos y Data Science con Python. |
 | Trabajas con información y necesitas estandarizar procesos de manejo de datos. |
 | Deseas una base sólida para continuar el programa completo y llegar a Machine Learning avanzado. |
¿Qué aprenderás en este curso?
| Core Python para Data Science | 🔷 Fundamentos de Python con enfoque en aplicaciones de ciencia de datos: tipos de datos, estructuras, funciones y clases. 🔷 Pandas para manipulación, filtrado, combinación y análisis de datasets de cualquier tamaño. 🔷 NumPy para cómputo numérico y operaciones con arrays de alto rendimiento. 🔷 Matplotlib y Seaborn para visualización avanzada y comunicación efectiva de resultados. 🔷 Introducción a Scikit-learn y sus algoritmos más utilizados en machine learning. |
| Data Analysis y Manipulación Avanzada | 🔶 Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos con Python. 🔶 Exploratory Data Analysis (EDA): cómo explorar y detectar patrones. 🔶 Análisis estadístico con librerías científicas de Python como SciPy y statsmodels. 🔶 Importación y exportación de datos desde múltiples fuentes: CSV, JSON, APIs, bases de datos SQL y NoSQL. 🔶 Transformaciones avanzadas y feature engineering para optimizar modelos predictivos. |
| Machine Learning Foundations | 🔷 Implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado (regresión, clasificación) y no supervisado (clustering, reducción de dimensionalidad). 🔷 Validación de modelos con técnicas como cross-validation y train/test split. 🔷 Métricas de evaluación para medir y optimizar el rendimiento de modelos. 🔷 Introducción a deep learning: conceptos esenciales y librerías clave para dar el siguiente paso en IA. 🔷 Desarrollo y despliegue ligero de un proyecto de machine learning basado en datos reales. |
¿Por qué este curso es diferente?
¡Olvídate de formaciones genéricas que solo rozan la superficie! Aquí aprenderás sobre:
 | Data Science con Python enfocado en negocio: no es desarrollo web generalista. |
 | Librerías científicas y metodología de análisis; no solo ejercicios sueltos. |
 | Proyectos reales y evaluación rigurosa; no teoría sin aplicación. |
 | Preparación para cursos de Data Scientist y certificaciones. |
Carreras y oportunidades con Python
Para avanzar de forma estratégica, puedes seguir esta ruta de formación en TripleTen:
🔶 TripleTen Data Analysis Program → El punto de partida ideal para construir bases sólidas en análisis de datos, SQL, estadística y visualización.
🔶 TripleTen Data Science Program → El siguiente paso para dominar Machine Learning, modelado avanzado y habilidades de ciencia de datos a nivel profesional.
🔶 TripleTen Web Development Program → Aprende a llevar tus conocimientos de Python al desarrollo de aplicaciones web y APIs de predicción que usen datos en tiempo real.
🔶 TripleTen UX/UI Course → Diseña interfaces efectivas y experiencias interactivas centradas en el usuario para la visualización y consumo de datos.
Con esta formación, no solo dominarás herramientas técnicas clave, sino que tendrás la preparación para conectar negocio y tecnología, liderar proyectos de datos y acceder a oportunidades en sectores como tecnología, finanzas, salud, retail o investigación.
Testimonios quienes han estado ahí
Si aún tienes dudas como estas...
"¿Y si me interesa R?" → Verás comparativas breves entre R y Python; aunque nosotros apostamos por Python, por su adopción y ecosistema.
"No sé si tendrá impacto en mi trabajo." → Cada tema que se trata en el curso se liga a un problema real, con métodos de evaluación y entregables aplicables a casos reales.
Un último impulso: piensa en tu «yo» de 6 meses adelante
Con práctica constante, habrás construido proyectos con datos en Python, dominado el lenguaje de programación, creado tus primeros modelos, entendido funciones y clases, y habrás aportado información accionable. ¡Tu portafolio hablará por ti!
Tu CV después de TripleTen
Data Scientist
GitHub
Educación
Ene-Sept 2025
Sueldo esperado
Habilidades duras
Python
Pandas
Numpy
Matplotlib
Scikit-learn
Git
GitHub
SQL
Seaborn
Plotly
Keras
JSON
Soft Skills
Pensamiento analítico
Resolución de problemas
Comunicación de datos
Trabajo en equipo
Adaptabilidad
Aprendizaje continuo
Proyectos
+500 horas en Python, Machine Learning, análisis estadístico y visualización de datos
Un último impulso: piensa en tu «yo» de 6 meses adelante
Con práctica constante, habrás construido proyectos con datos en Python, dominado el lenguaje de programación, creado tus primeros modelos, entendido funciones y clases, y habrás aportado información accionable. ¡Tu portafolio hablará por ti!
¿Por qué Python es el mejor lenguaje para ciencia de datos?
¿Qué librerías de Python aprenderé?
¿Necesito experiencia previa en programación?
¿Cómo se diferencia de otros cursos de Python?
¿Qué tipo de proyectos realizaré?
¿Este módulo me prepara para ser data scientist?
¿Aprenderé también R o solo Python?
¿Qué oportunidades laborales se abren?
¿Cuánto tiempo toma dominar Python para Data Science?
¿Incluye certificaciones?
