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Nuestros graduados trabajan en startups locales y gigantes internacionales
“No importa lo que hayas hecho hasta ahora en tu vida, siempre tienes la oportunidad de hacer algo nuevo, de reinventarte y lograr el futuro que quieres lograr.”
“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.”
"Tuvo un gran impacto en mi vida, pues no solo me permitió estudiar 2 carreras al mismo tiempo, sino tener un trabajo en el área casi de inmediato."
Operator
“Me ayudó a cambiar de carrera y encontrar mi verdadera vocación.”
Procesos Biotecnológicos
“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.”
de datos, MR MARVIS
"Ha sido la principal herramienta para mi cambio de carrera. La plataforma tiene todo organizado de una manera útil y bien explicada, y te da la posibilidad de hacer ejercicios y proyectos que serán revisados."
financieros
"Me permitió organizar mi ruta de aprendizaje y estructurar el conocimiento que había adquirido en mis otras experiencias laborales en el ámbito de los datos. Me brindó visibilidad y me creó oportunidades de crecimiento, lo que es clave para encaminar mi carrera hacia el mundo de los datos."
Outliner
“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 bajo mis propios términos.”
“Me dio mucha disciplina y me ayudó a encontrar un trabajo bien remunerado.”
de datos
"Yo de formación soy socióloga, y las oportunidades laborales no eran muchas, ni estaban bien pagadas. Creo que esto me abrió muchas puertas, además de que el trabajo que conseguí es muy bueno. Estoy muy agradecida por eso."
“De repente te das cuenta que has aprendido mucho sin que realmente haya sido difícil.”
“Estoy muy confiada de que los proyectos que podré añadir a mi portafolio me distinguirán de los demás aplicantes.”
“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.”
“Puedes empezar de nuevo sin importar la edad.”
Specialist
“Me ayudo a capacitarme con las herramientas necesarias para entrar en al industria de los datos.”
Nuestro programa de Data Science
Descarga el programaSprint 1. Python básico2 semanas1 proyecto 
Python
Pandas
¡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
Sprint 2. Python básico (continuación)2 semanas1 proyecto Python
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
Sprint 3. Manipulación de datos (Data Wrangling)2 semanas1 proyecto Python Pandas
La librería Pandas para procesar datos. Compensación por datos imperfectos. 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
Sprint 4. Manipulación de datos (continuación)2 semanas1 proyecto Python Pandas
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
Sprint 5. Análisis estadístico de datos3 semanas1 proyecto Python
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
Sprint 6. Proyecto del módulo 12 semanas1 proyecto Python Pandas
Identificar patrones que te ayudarán a determinar si un videojuego concreto tendrá éxito comercial o no.
Sprint 7. Herramientas de desarrollo de software3 semanas1 proyecto 
Git
GitHubPython Línea de comandos
Preparar el ecosistema de las herramientas de desarrollo. Aprender a utilizar la línea de comandos para acceder y
manipular fácilmente archivos en tu computadora. Utilizar las herramientas de Git y GitHub. Profundizando 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
Sprint 8. Recopilación y almacenamiento de datos (SQL)2 semanas1 proyecto 
SQL
Cómo se estructuran las bases de datos y cómo extraer datos de ellas mediante consultas SQL. 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)
Sprint 9. Introducción al machine learning2 semanas1 proyecto Python 
Scikit-learn
Dominar las nociones básicas del machine learning. Control de 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
Sprint 10. Aprendizaje supervisado2 semanas1 proyecto Python Scikit-learn
Inmersión en el área más demandada del machine learning. Cómo ajustar los modelos de machine learning, 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)
Sprint 11. Aprendizaje automático en negocios2 semanas1 proyecto Python
Aplicar todo lo que has aprendido en ejercicios de negocio. Descubrir 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)
Sprint 12. Proyecto del módulo 22 semanas1 proyecto Python Scikit-learn
Realizar un prototipo de un modelo de machine learning para ayudar a una compañía minera a desarrollar soluciones eficientes.
Sprint 13. Álgebra lineal2 semanas1 proyecto Python
Examinar de cerca algunos de los algoritmos que ya has estudiado y comprender cómo aplicarlos. Obtener un enfoque práctico de los conceptos clave en álgebra lineal: 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
Sprint 14. Métodos numéricos2 semanas1 proyecto Python
Analizar diferentes algoritmos que utilizan métodos numéricos y aplicarlos a ejercicios prácticos. Aprender 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)
Sprint 15. Series temporales2 semanas1 proyecto Python
Explorar series temporales. Entender tendencias, estacionalidad y creación de características.
Capítulo 1. Análisis de series temporales
Capítulo 2. Pronóstico de series temporales
Sprint 16. Aprendizaje automático para textos2 semanas1 proyecto Python TF-IDF Bag-of-Words Embeddings BERT
Aplicar el machine learning para datos de texto. Descubrir 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
Sprint 17. Visión artificial2 semanas1 proyecto Python 
Keras
Cómo manejar simples ejercicios de visión artificial utilizando redes neuronales preestablecidas y la librería Keras. Un rápido vistazo al aprendizaje profundo (deep learning).
Capítulo 1. Redes totalmente conectadas
Capítulo 2. Redes neuronales convolucionales
Capítulo 3. Habilidades sociales (Soft skills)
Sprint 18. Aprendizaje no supervisado1 semana1 proyecto Python
Descubrir qué hacer cuando no tienes las características de la variable objetivo. Realizar ejercicios de agrupamiento
(clustering) y buscar anomalías.
Capítulo 1. Clustering
Capítulo 2. Detección de anomalías
Sprint 19. Proyecto final2 semanas1 proyecto Python Scikit-learn
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Si no consigues un trabajo en tech 6 meses después de haberte graduado, te reembolsamos tu matrícula completa. Así de seguros estamos sobre tu futuro en tech.
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FAQ
¿Necesito experiencia previa en tech para inscribirme en el curso de Data Science?
¿Necesito experiencia previa en tech para inscribirme en el curso de Data Science?
¡No! Alrededor del 72% de nuestros estudiantes no tenían experiencia en tecnología antes de empezar. Nuestro curso de Data Science certificado está diseñado para llevarte desde lo básico, ya sea SQL, Python, GitHub o herramientas de machine learning como BERT. Irás construyendo tu confianza a medida que avanzas. Aunque nunca hayas trabajado en datos, terminarás listo para empezar una nueva carrera en data science.
¿El curso de Científico de Datos es de autoestudio o guiado?
¿El curso de Científico de Datos es de autoestudio o guiado?
Nuestro bootcamp combina ambos: flexibilidad y estructura. Participarás en sesiones en vivo y avanzarás con objetivos grupales, pero gestionarás tus proyectos y tareas en el horario que mejor te convenga. No tenemos clases obligatorias ni exámenes; en su lugar, el enfoque está en que desarrolles las habilidades necesarias para un trabajo del mundo real.
Y nunca estarás solo:
- Los tutores e instructores desglosan temas complejos y te guían a través de la práctica.
- Los revisores de código dan retroalimentación para que tus proyectos sean de impacto
- Los mentores de carrera te ayudan a perfeccionar tu CV, prepararte para entrevistas y sentir confianza en la búsqueda de empleo.
- Una comunidad de apoyo siempre está ahí para mantenerte motivado.
Es un equilibrio entre independencia y acompañamiento, diseñado para prepararte para trabajar como Científico de Datos en línea.
¿Puedo estudiar mientras trabajo a tiempo completo?
¿Puedo estudiar mientras trabajo a tiempo completo?
¡Absolutamente! El programa está diseñado para personas con vidas ocupadas. Solo necesitarás entre 15 y 20 horas por semana para realizar lecciones cortas y dinámicas adaptables a tu horario. Muchos de nuestros estudiantes combinan trabajo, familia y estudios: aun así se gradúan listos para comenzar una nueva carrera en data science.
Esto lo hace uno de los cursos de Científico de Datos remotos más flexibles disponibles.
¿Cuál es el idioma del curso?
¿Cuál es el idioma del curso?
Todo el curso de Data Science se imparte en español. Las lecciones, el soporte y la orientación profesional están en tu idioma para que puedas concentrarte en aprender, sin dificultades.
¿Cuánto cuesta el bootcamp de Data Science?
¿Cuánto cuesta el bootcamp de Data Science?
Puedes elegir el plan que mejor te convenga:
- Pago de contado: $70,777 MXN → $42,777 MXN (ahorra hasta un 40%)
- Plan de pagos mensuales: $2,115 MXN por 24 meses
Todos los pagos están protegidos a través de Mercado Pago y Stripe. Esto lo hace uno de los cursos más accesibles de Data Science en México.
¿Qué opciones de pago hay disponibles?
¿Qué opciones de pago hay disponibles?
Ofrecemos opciones flexibles para que el dinero no te detenga:
- Paga de contado a un precio con descuento
- Divide tu pago en mensualidades con Mercado Pago o Plata Difiere
Elige lo que mejor funcione para tu situación. El financiamiento flexible facilita el acceso a cursos de Data Science de alta calidad en línea.
¿Qué pasa si no consigo un nuevo empleo después del bootcamp?
¿Qué pasa si no consigo un nuevo empleo después del bootcamp?
El 93% de nuestros graduados consigue empleo dentro de los 6 meses posteriores de completar el programa. Con nuestro Acelerador de Carrera, apoyo a tu CV, entrevistas simuladas y coaching personalizado, estarás más que preparado. Y si no consigues un puesto en data science 9 meses después de graduarte, te reembolsamos tu dinero, garantizado.
¿Cómo funciona el reembolso garantizado?
¿Cómo funciona el reembolso garantizado?
Es simple: si participas activamente en el programa y aun así no consigues un empleo en Data Science 6 meses después de graduarte, te reembolsamos el 100% de tu matrícula.
¿Recibiré un certificado oficial después de graduarme?
¿Recibiré un certificado oficial después de graduarme?
Sí. Recibirás un certificado oficial que demuestre tus habilidades en Data Science a los empleadores. Esto te ayudará a destacar en el mercado laboral y demostrar que estás listo para proyectos tech del mundo real.
¿Qué necesito para inscribirme? ¿Necesito algún equipo especial?
¿Qué necesito para inscribirme? ¿Necesito algún equipo especial?
Todo lo que necesitas es:
- Una computadora (laptop o de escritorio)
- Una conexión a internet estable
¡Eso es todo! Nosotros te daremos la plataforma de aprendizaje, las herramientas y el apoyo. Tú pones la motivación, nosotros te ayudamos a construir una carrera en data science. Con solo estas herramientas básicas, puedes empezar a estudiar para convertirte en Científico de Datos.