Aprende Python, SQL, NoSQL, estadística, machine learning, deep learning, visión artificial y NLP. Termina con +30 proyectos y un proyecto final que defender en cualquier entrevista.
Tres perfiles que encajan especialmente bien. Si te identificas con alguno, este máster te lleva al siguiente nivel.
Vienes de marketing, finanzas, ingeniería... y quieres aprender a usar datos para tomar mejores decisiones o cambiar de rol.
Ya trabajas o tienes conocimientos de datos pero te falta estructura, proyectos serios y portfolio para dar el salto a senior o cambiar de empresa.
Quieres entrar en tech desde otra carrera. Aquí construyes habilidades aplicables y un portfolio que te valida ante reclutadores.
12 módulos prácticos, de Python a Deep Learning. Cada uno termina con un proyecto que sumas a tu portfolio.
Sintaxis, variables, condicionales, bucles, funciones y estructuras de datos: listas, tuplas, diccionarios y conjuntos.
POO, decoradores, programación funcional, comprehensions, archivos, excepciones y expresiones regulares.
Modelo entidad-relación, normalización, CRUD, consultas anidadas, permisos y seguridad. Incluye proyectos finales.
Arquitectura MongoDB, operaciones CRUD, índices, agregaciones y modelado de datos no relacionales.
NumPy, álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística aplicada a análisis y modelos. Cierra con un proyecto.
Pandas: series, dataframes, indexación, carga de ficheros, limpieza, data wrangling, agregación y time series.
Matplotlib y comunicación visual: barras, líneas, dispersión, histogramas, heatmaps y visualización de errores.
Regresión, clasificación, SVM, decision trees, random forest, clustering, reducción de dimensionalidad y evaluación.
Conceptos de redes neuronales, Keras y TensorFlow, redes convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN).
OpenCV, OCR, detección y clasificación de objetos, segmentación, reconocimiento facial y ML/DL aplicados a imagen.
Obtención y limpieza de texto, embeddings, clasificación, análisis de sentimiento y chatbots.
Proyecto end-to-end que simula un entorno real de empresa. Lo defines con tu mentor y lo defiendes en directo.
Módulos extra para profundizar en temas clave del mercado actual de datos e IA.
Estructuras de datos, complejidad y algoritmos clave que aparecen en entrevistas técnicas y problemas reales de procesamiento.
Trabaja con LLMs en proyectos reales: prompt engineering, RAG, agentes y patrones para construir aplicaciones con modelos de lenguaje.
De notebook a producción: pipelines sklearn, inferencia, git y despliegue de modelos en Streamlit Cloud.
Análisis y modelado de series temporales: estacionalidad, tendencia, ARIMA, Prophet y modelos de predicción aplicados a negocio.
Extrae datos del mundo real: requests, BeautifulSoup, Scrapy, integración con APIs REST y buenas prácticas de scraping responsable.
Metodologías ágiles aplicadas a datos: Scrum, Kanban, Git, control de versiones y cómo colaborar en equipos técnicos.
Procesamiento distribuido con PySpark para datasets grandes que no caben en memoria. Bases de big data aplicado.
Data warehouse en la nube: SQL a escala, optimización de consultas y patrones para análisis sobre billones de filas.
Control de versiones desde cero: branches, merges, pull requests, resolución de conflictos y flujo de colaboración en equipos sobre GitHub.
Fórmulas avanzadas, QUERY, IMPORTRANGE, tablas dinámicas, dashboards y automatización con Apps Script para análisis sin código.
Cada módulo tiene un plan claro de avance. Sabes en todo momento dónde estás y qué viene después.
No es un curso teórico. Sales con código, proyectos publicados y un portfolio que cuenta tu historia.
Además del programa, te llevas estos extras para acelerar tu empleabilidad y profundizar en IA.
Ruta intensiva guiada: Python 3 semanas, SQL 2 semanas, fundamentos de matemáticas y estadística 1 semana, 4 semanas de ML con proyecto, 1 semana deployment y 1 semana de empleabilidad.
Mentoring de Alejandro Marinana, recruiter tech. Crea un CV diferencial revisado, perfil de LinkedIn optimizado, construcción del portfolio, preparación de entrevistas y herramientas de IA para acelerar la búsqueda.
Google Sheets para analítica, BigQuery para ETL, dashboards con Looker Studio sobre datos reales y uso de IA (ChatGPT, Gemini, Claude) en el día a día del análisis.
Prompt engineering avanzado, herramientas de texto, imagen, vídeo y audio, GPTs y asistentes personalizados, RAG, automatizaciones y agentes IA.
+30 PDFs resumen, +10 cheatsheets, +5 tableros Miro con mapas mentales, +30 códigos de proyectos listos para reutilizar.
Más de 40 talleres en directo de 2 horas sobre Python, SQL, analítica, machine learning y empleabilidad. Accesibles desde el primer día.
No estás solo. Tienes un mentor en activo, sesiones en directo todas las semanas y una comunidad privada para preguntar y colaborar.
Tendrás seguimiento, mentoring, soporte y guía en todo momento. Te acompaño 1:1, reviso tus dudas, proyectos y te oriento en decisiones técnicas, de carrera o de emprendimiento.
Queremos que entres tranquilo. Si el máster no es para ti, te devolvemos el dinero. Si lo terminas y no consigues empleo, mantienes el acceso ampliado.
Si en los primeros 15 días sientes que esta formación no es para ti, te devolvemos el 100% del dinero. Aplicable siempre que hayas completado menos del 10% del programa.
Garantía de riesgo 0: si completas el 100% del programa dentro de los 12 primeros meses aplicando lo que se enseña y no consigues empleo, mantienes acceso y soporte de la plataforma hasta conseguirlo.
Plazas limitadas. 2.400€ en pago único o 12 cuotas de 233,53€/mes. Reserva la tuya y empieza a construir tu carrera en Data Science.
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