El mundo está cambiando. Data Science es el presente y el futuro. ¡Sé protagonista de esta transformación!
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Organizá tu aprendizaje a tu ritmo con clases en vivo y acceso 100% online.
Aprendé con casos reales y herramientas que podés usar en tu ámbito laboral.
Obtené una certificación avalada por la UNC que valida tus competencias ante el mercado laboral.
En esta diplomatura, transfórmate en Data Scientist desde cero . Aprenderás a analizar e interpretar datos para apoyar la toma de decisiones y definir estrategias de negocio basadas en información real. Trabajarás con herramientas como Excel, SQL y Tableau para procesar y analizar datos de forma efectiva.
Diseñarás tableros interactivos en Power BI , utilizando DAX, Lenguaje M y Power Query , e integrarás herramientas de Inteligencia Artificial para optimizar y potenciar los procesos de análisis. Además, llevarás a la práctica proyectos reales de Data Science , desarrollando desde cero un modelo predictivo , y fortalecerás soft skills clave para impulsar tu desarrollo profesional.
La sociedad de la información. Datos, información, conocimiento, ¿Sabiduría?
¿Qué es un dato? Ciclo de vida de los datos.
Gobernanza sobre los datos.
¿Qué es la ciencia de datos?
Diseño de un proyecto de ciencia de datos. Roles.
Conceptos básicos de programación: comandos, funciones y objetos
Objetos en R: Vectores, Matrices y Data Frames
Estructuras de Control
El proceso ETL (extracción, transformación y limpieza de datos)
Importar y exportar datos desde diferentes formatos en R
Manejo de fechas en R (Date, POSIXlt, POSIXct)
Manipulación de datos con R
Población y muestra. Parámetros y estimadores.
Estadísticos descriptivos para el análisis exploratorio de datos.
Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
Contrastes de hipótesis.
Errores Tipo I y Tipo II
P-valor y el test de hipótesis para la media
Contraste de hipótesis para la varianza
Correlación simple: paramétrica y no paramétrica
Pruebas de hipótesis de correlación
Diferencias entre la correlación y la causalidad.
Tipos de gráficos y su correcto uso
Creación de gráficos unidimensionales y bidimensionales con R
Creación de gráficos con ggplot
Construcción de un tablero de visualización
Buenas prácticas para la confección de visualizaciones
Storytelling: Contar historias con datos
Datos estructurados y no estructurados.
Gestores de bases de datos.
Introducción a SQL y DDL.
Operaciones con múltiples tablas.
Big Data y grandes volúmenes de datos.
Infraestructura en la nube.
Lenguajes y técnicas para Big Data.
Control de versiones.
Trabajo colaborativo con GitHub.
Repositorios locales y remotos.
Aplicación práctica de los conceptos vistos en clase sobre casos reales de análisis de datos.
Integración de herramientas y técnicas para resolver problemas concretos de negocio.
Trabajo guiado con acompañamiento docente para afianzar el aprendizaje práctico.
Fundamentos de Python.
Listas, tuplas y diccionarios.
Estructuras de control.
Pandas y DataFrames.
Introducción al análisis predictivo.
Interpolación y extrapolación.
Supuestos y estimación de parámetros.
Fundamentos del modelo.
Selección de variables.
Aprendizaje supervisado y no supervisado.
Ciclo de trabajo de un modelo ML.
Definición de clusters.
Medidas de distancia.
Evaluación de clusters.
Regresión logística.
k-NN, árboles de decisión, SVM, Naive Bayes.
Overfitting y underfitting.
Métricas de evaluación.
Optimización y métricas.
Entrenamiento y backpropagation.
Redes convolucionales.
Tratamiento de textos.
Modelos de lenguaje.
Introducción a visión por computadora.
Hackatón / Proyecto Final
Participá de clases en vivo dictadas por profesionales del sector, con espacios para preguntas, casos reales y acompañamiento durante tu formación.
Aprendé a aplicar inteligencia artificial en análisis de datos, automatización y toma de decisiones para potenciar tu perfil y tu desempeño profesional.
Poné en práctica lo aprendido trabajando con proyectos reales de Data Science, desde el análisis hasta la creación de modelos predictivos.
Incorporá herramientas y estrategias para mejorar tu perfil laboral, preparar entrevistas y destacarte en procesos de selección del sector IT.
¡Certificada oficialmente en la Diplomatura en Data Science!
Este logro representa un paso más en mi camino de crecimiento profesional dentro del mundo del análisis de datos, la inteligencia artificial y la toma de decisiones basadas en evidencia.
Agradezco especialmente a MundosE por la calidad del acompañamiento, la excelencia académica y la pasión con la que transmiten conocimiento.
Este proceso me permitió fortalecer mis habilidades en análisis de datos, visualización, Power BI, y fundamentos de inteligencia artificial, combinando la parte técnica con la mirada estratégica que exige la ciencia de datos en el mundo real.
Johana Estefanía Oroná - Full Stack Developer
Doy un paso más en mi camino profesional: completé la Diplomatura en Data Science de la Universidad Nacional de Córdoba & MundosE .
Fue una experiencia muy enriquecedora que me permitió profundizar en el análisis de datos, la estadística aplicada y las herramientas de ciencia de datos.
Este curso representa para mí una oportunidad para seguir fortaleciendo mis herramientas técnicas y llevar mis proyectos a un siguiente nivel. Muy feliz por seguir creciendo en el mundo del análisis y la ciencia de datos.
Agradezco a los docentes y compañeros por el aprendizaje compartido. 🙌🏻
Yael Pereyra - Contadora Pública
No. La diplomatura está pensada para comenzar desde cero. Arrancamos con los conceptos básicos y avanzamos de forma progresiva, con acompañamiento docente.
Vas a trabajar con Excel, SQL, Power BI y herramientas de análisis de datos aplicadas a casos reales, enfocadas en la toma de decisiones de negocio.
Es principalmente práctica. Vas a analizar datos reales, construir reportes, dashboards y resolver problemas concretos que se presentan en entornos laborales.
Está orientada a personas que quieran reconvertirse profesionalmente, mejorar su perfil laboral o incorporar análisis de datos a su rol actual, sin necesidad de formación técnica previa.
El análisis de datos es una de las áreas más demandadas. Podés aplicar lo aprendido en roles administrativos, comerciales, de marketing, operaciones o dar el primer paso hacia perfiles analíticos más avanzados.
Convertite en científico de datos desde cero: aprendé a obtener, limpiar, analizar y visualizar datos para tomar mejores decisiones de negocio. Trabajás con R, Python, SQL y Machine Learning —hasta redes neuronales y NLP— y cerrás la cursada integrando todo en un proyecto final y un hackatón.
Esta experiencia me permitió incorporar nuevas herramientas y seguir fortaleciendo mi formación en ciencia de datos para aplicarlas en la investigación y la docencia.
Finalicé y aprobé la Diplomatura en Data Science, de 181 horas, certificada por la Universidad Nacional de Córdoba junto con Mundos E. Para mí representa un paso importante en mi formación y en el camino que vengo construyendo hacia el análisis de datos.
Ha sido un recorrido lleno de aprendizaje, nuevos desafíos y herramientas que estoy ansioso por aplicar en proyectos futuros. Agradezco a los docentes y compañeros por hacer de esta experiencia algo tan enriquecedor.
Quiero agradecer especialmente a MundosE, en conjunto con la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad de Córdoba, por ofrecer este curso tan enriquecedor. Su enfoque práctico y ético ha sido fundamental para mi aprendizaje.
Una experiencia transformadora que me permitió descubrir cómo la IA puede ser una aliada estratégica en el ámbito profesional. Quiero destacar el excelente nivel del equipo de Mundos E que hizo de esta certificación una experiencia práctica y enriquecedora.
Fue un recorrido increíble donde no solo profundicé mis conocimientos técnicos, sino que también crecí muchísimo como profesional. […] Nada de esto hubiera sido igual sin el acompañamiento de grandes referentes como Marcelo Guazzardo y Rossana Suarez, quienes compartieron no solo su experiencia, sino también su pasión por la tecnología.
Aprendés con especialistas que combinan trayectoria y experiencia real en el mundo profesional, con foco práctico y acompañamiento cercano durante toda la cursada.
Al completar la cursada recibís una Diplomatura Universitaria en Data Science otorgada por la Universidad Nacional de Córdoba (UNC), la FCEFyN y Mundos E , que valida tus competencias en ciencia de datos ante el mercado laboral.
Dejanos tus datos y un asesor te cuenta todo sobre esta diplomatura — sin compromiso.
No, podés arrancar desde cero. Es recomendable tener nociones básicas de estadística, pero el programa parte de los fundamentos y avanza paso a paso.
Trabajás con R y Python para programación y análisis, SQL para bases de datos, ggplot para visualización y Git/GitHub para control de versiones. También ves fundamentos de Big Data, arquitectura en la nube y librerías de Machine Learning.
Además de los encuentros sincrónicos, te sugerimos dedicar entre 2 y 6 horas semanales. Contás con contenido en la plataforma para avanzar a tu ritmo.
Sí. Desarrollás un proyecto de ciencia de datos en un laboratorio que integra diferentes herramientas y tecnologías, y los últimos dos encuentros son un hackatón para poner todo en práctica.
Aplicás herramientas concretas para los diferentes roles de la persona científica de datos: analista, ingeniera y científica. Al finalizar, la certificación te ayuda a mostrar esas competencias en tu CV y LinkedIn.
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