Question 1

Unidad 1: Introducción a la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial

Accepted Answer

Explora los fundamentos de la ciencia de datos y la IA: su historia, evolución y aplicaciones reales. Conocerás los distintos tipos de inteligencia artificial, el ciclo de vida de un proyecto de datos y las tendencias tecnológicas que están transformando el mundo.

Question 2

Unidad 2: Fundamentos de Programación para Ciencia de Datos (Python)

Accepted Answer

Aprende la base de la programación con Python, el lenguaje más utilizado en data science. Se trabajará la sintaxis, estructuras de control, funciones y librerías esenciales como NumPy y Pandas, junto con buenas prácticas de codificación.

Question 3

Unidad 3: Entornos y Herramientas de Trabajo

Accepted Answer

Conoce los entornos más usados por los científicos de datos como Jupyter Notebook, Google Colab y VS Code. Aprende a usar Git para el control de versiones, integrar tus proyectos con la nube y mantener una organización profesional.

Question 4

Unidad 4: Recolección y Gestión de Datos

Accepted Answer

Descubre cómo obtener, limpiar y organizar datos desde diversas fuentes: APIs, bases de datos, archivos CSV o web scraping. Aprende sobre datos estructurados y no estructurados, almacenamiento y buenas prácticas para la gestión eficiente.

Question 5

Unidad 5: Estadística y Probabilidad Aplicada

Accepted Answer

Comprende los principios estadísticos que sustentan la ciencia de datos. Estudiarás estadísticas descriptivas, distribuciones de probabilidad, inferencia estadística, pruebas de hipótesis y visualización de datos.

Question 6

Unidad 6: Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Accepted Answer

Desarrolla la capacidad de explorar e interpretar conjuntos de datos mediante técnicas visuales y estadísticas. Identifica valores atípicos, correlaciones y patrones utilizando herramientas como Seaborn y Matplotlib.

Question 7

Unidad 7: Preprocesamiento y Feature Engineering

Accepted Answer

Aprende a preparar los datos para modelos de machine learning. Practicarás técnicas de normalización, codificación de variables, tratamiento de datos faltantes y creación de nuevas características relevantes para el modelado.

Question 8

Unidad 8: Machine Learning Supervisado I

Accepted Answer

Introduce los modelos de aprendizaje supervisado. Analizarás regresión lineal y logística, árboles de decisión, Random Forest, KNN y SVM, además de métricas para evaluar el desempeño de los modelos.

Question 9

Unidad 9: Machine Learning Supervisado II

Accepted Answer

Profundiza en técnicas avanzadas: optimización de hiperparámetros, ensambles (Boosting, Bagging, XGBoost), validación cruzada e interpretabilidad básica de modelos para mejorar su rendimiento.

Question 10

Unidad 10: Machine Learning No Supervisado

Accepted Answer

Explora el aprendizaje sin etiquetas. Aprenderás métodos de clustering (K-means, DBSCAN, jerárquico) y reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE) para descubrir patrones ocultos y segmentar datos de forma inteligente.

Question 11

Unidad 11: Deep Learning y Redes Neuronales

Accepted Answer

Sumérgete en los fundamentos del deep learning. Conoce las redes neuronales, el perceptrón multicapa, backpropagation, e inicia tus proyectos con TensorFlow y Keras. Entrenarás y evaluarás modelos de redes.

Question 12

Unidad 12: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Accepted Answer

Aprende a trabajar con texto y lenguaje humano. Dominarás técnicas de limpieza, tokenización, TF-IDF, n-grams, word embeddings y transformers, aplicándolas en proyectos como chatbots o análisis de sentimiento.

Question 13

Unidad 13: Visión por Computadora

Accepted Answer

Descubre cómo las máquinas “ven” el mundo. Trabajarás con procesamiento de imágenes, convoluciones (CNNs), clasificación y detección de objetos, aplicando estos conocimientos en proyectos prácticos.

Question 14

Unidad 14: Despliegue e Integración de Modelos

Accepted Answer

Aprende a convertir tus modelos en aplicaciones funcionales. Practicarás la serialización de modelos (Pickle, Joblib), creación de APIs con Flask/FastAPI y despliegue en la nube usando AWS, GCP o Streamlit. Introducción a MLOps.

Question 15

Unidad 15: Ética, Gobernanza de Datos y Proyecto Final

Accepted Answer

Reflexiona sobre la responsabilidad en el uso de la IA: sesgos, privacidad, transparencia y gobierno de datos. Finaliza desarrollando un proyecto integrador que combine todas las etapas del ciclo de ciencia de datos.

Ciencia de datos e inteligencia artificial

Inicio

20 de Mayo

Duración

4 meses

Modalidad

Online

Inversión

$4995

Ciencia de datos e IA

Tu ventaja competitiva

Obtén un certificado internacional.

Al completar el curso, recibirás un certificado que acredita tus conocimientos y habilidades en programación, validando tu aprendizaje en el ámbito académico y profesional.

Preparación Profesional

Nuestro programa está diseñado para aumentar tus posibilidades de empleo y ayudarte a acceder a oportunidades bien remuneradas.

Soporte Profesional

Además de la enseñanza, ofrecemos orientación laboral, apoyo en la creación de su portafolio y preparación de entrevistas de trabajo.

Objetivos del Curso Ciencias de datos e inteligencia artificial – Apprender

Fundamentos Basados en Datos

Construye una comprensión sólida del análisis de datos, la estadística y la programación para interpretar y extraer información significativa de diversos conjuntos de datos.

Herramientas y Tecnologías de IA

Domina herramientas clave como Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn y TensorFlow para manejar, modelar y visualizar datos de manera eficiente.

Automatización e Integración

Aplica la inteligencia artificial para optimizar procesos, predecir resultados e integrar soluciones automatizadas dentro de sistemas organizacionales.

Proyecto Final

Desarrolla un proyecto integral de ciencia de datos que combine técnicas de inteligencia artificial, metodologías ágiles e interpretación empresarial para demostrar tu preparación profesional.

Competencias Profesionales

Fortalece el pensamiento analítico, el trabajo en equipo y la comunicación efectiva para ofrecer soluciones basadas en datos alineadas con los objetivos de una organización.

Visualización y Comunicación de Datos

​Utiliza bibliotecas de visualización y técnicas de data storytelling para presentar datos complejos de forma clara, impactante y orientada a la toma de decisiones.

​Ética y Gobernanza de Datos

Comprende las implicaciones éticas de la IA, incluyendo la equidad, la privacidad y la transparencia en la toma de decisiones basada en datos.

Aprendizaje Automático Aplicado

Aprende a diseñar, entrenar y evaluar modelos de machine learning, tanto supervisados como no supervisados para resolver problemas reales en contextos empresariales y de investigación.

Dirigido a:

Requisitos Básicos

Salidas profesionales y oportunidades

Plan de estudios (2026)

Unidad 1: Introducción a la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial

Unidad 2: Fundamentos de Programación para Ciencia de Datos (Python)

Unidad 3: Entornos y Herramientas de Trabajo

Unidad 4: Recolección y Gestión de Datos

Unidad 5: Estadística y Probabilidad Aplicada

Unidad 6: Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Unidad 7: Preprocesamiento y Feature Engineering

Unidad 8: Machine Learning Supervisado I

Unidad 9: Machine Learning Supervisado II

Unidad 10: Machine Learning No Supervisado

Unidad 11: Deep Learning y Redes Neuronales

Unidad 12: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Unidad 13: Visión por Computadora

Unidad 14: Despliegue e Integración de Modelos

Unidad 15: Ética, Gobernanza de Datos y Proyecto Final

Lo Que Dicen Nuestros Graduados

"Me sorprendió la calidad del Apprender Coding Bootcamp. Los instructores son de primera categoría y el plan de estudios es muy completo. Aprendí mucho al completar el programa. Gracias, Apprender!"

"Apprender Coding Bootcamp ha cambiado las reglas del juego para mí. La experiencia práctica y la orientación de los expertos me han ayudado a desarrollar mis habilidades. Muy recomendable."

"Tuve una gran experiencia con el Apprender Coding Bootcamp. Los mentores son fantásticos y el contenido es de primera categoría. Recomendaría este bootcamp a cualquiera que busque construir una carrera en desarrollo de software."

Laura Gavilanez

Ecuatoriana (Guayaquil)

Jair Herrera

Ecuatoriano (Cayambe)

Melany Pozo

Ecuatoriana (Ibarra)

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Es la parte visible de una aplicación o página web, donde el usuario interactúa directamente. Incluye el diseño, los colores, los botones y todo lo que se ve en pantalla, combinando estética y funcionalidad para ofrecer una experiencia atractiva y fácil de usar.

Utiliza bibliotecas de visualización y técnicas de data storytelling para presentar datos complejos de forma clara, impactante y orientada a la toma de decisiones.

Ética y Gobernanza de Datos

Plan de estudios
(2026)