si estás aquí es porque QUIERES aprender data science.
¿Tiene sentido aprender Data Science en el mercado laboral actual?
O ya no es una profesión de futuro porque la IA lo va a automatizar todo
¿Es viable y realista para mi
Especialmente si no soy un perfil técnico o no tengo experiencia
¿Es el Python Data Science Mastery la mejor alternativa para formarme?
Frente a los millones de bootcamps y masters que hay en el mercado
Justo esas 3 cosas son las que vamos a responder en esta página para que puedas tomar tu decisión con todas las garantías
pregunta 1: ¿tiene sentido aprender data science en el mercado laboral actual?
estamos en el mejor momento de la historia para entrar en data science
El mercado cambió brutalmente en 2025
Los programadores súper técnicos que te hacían sentir inferior
ahora están en LinkedIn rehaciendo sus perfiles.
Lo que era su gran diferencial técnico acaba de valer lo mismo que 30 segundos de ChatGPT
Mientras tanto, hay un perfil profesional que despegó en 2025
El perfil de Data Scientist mixto negocio-técnico.
McKinsey predice una demanda de 4 millones de ellos para 2026.
Y por primera vez en la historia, gracias a la IA, los perfiles en mejor posición no son los programadores técnicos si no:
- Profesionales con experiencia de negocio que quieran evolucionar hacia esta profesión
- Juniors sin experiencia pero que tengan muy claro el enfoque que le tienen que dar a su futura carrera
Hace solo un año, si querías ser Data Scientist necesitabas años de programación o un ejército de técnicos detrás.
Hoy, con la IA, todo ha cambiado. Ahora la IA escribe el código por ti mejor que cualquier técnico.
Tú solo necesitas tener las bases muy sólidas para saber qué pedirle, cómo dirigirla y cómo transformar resultados en decisiones que mueven millones.
Estas confluencias pasan UNA VEZ por generación
Internet + E-commerce = 1995 – 2000
Mobile + Social + Cloud = 2007 – 2012
Data Science + IA + Negocio = 2025 – 2027
¿Aprovechaste las anteriores o se te pasó la oportunidad?
Esta vez tienes acceso privilegiado.
Ya no puedes decir que no te enteraste a tiempo.
¿Esta vez vas a actuar?
pregunta 2: ¿ES VIABLE CONCRETAMENTE PARA TI APRENDER data science?
Barreras que han desaparecido gracias a la IA
- "No soy lo suficientemente técnico" → La IA escribe el código. Tú diriges la metodología.
- "Es muy tarde para mí" → Tu madurez profesional es ahora una ventaja competitiva al poder transformarla en productos técnicos.
- "Demasiada competencia" → La IA ha vuelto irrelevantes a los miles de clones bootcampers. ChatGPT hace lo mismo que ellos en segundos
- "Piden años de experiencia para puestos juniors" → Las empresas quieren gente que hayan hecho proyectos reales antes, da igual si ha sido bajo una nómina o por tu cuenta.
- "Perderé salario y daré un paso atrás" → Ya no, tu experiencia no desaparece si no que se complementa. No es un reinicio a junior, es una evolución de tu posición actual.
Ese perfil híbrido, reforzado con IA, es lo que las empresas están buscando
Si eres Junior
- El camino puramente técnico tiene los días contados.
- Mientras las hordas de bootcampers siguen intentando "ser mejores programadores que la IA", tú aprendes metodologías para generar negocio
- Te diferencias con un portfolio 100% de negocio.
- Es mentira que las empresas no quieran juniors, lo que no quieren son inexpertos que tengan que formar.
Si eres Profesional con Experiencia
- Este por fin es tu momento. El muro de "no tengo background técnico" ha caído.
- La IA convierte tu experiencia difícilmente replicable en una ventaja injusta.
- Tú ya conoces los procesos, la información, los KPIs y lo que necesita la empresa.
- Aprende a usar la IA para proyectos de Data Science y todos tus años de experiencia cobrarán un valor enorme.
Te explico por qué estamos en un momento histórico que quizá nunca se vuelva a repetir:
EJE TECNOLÓGICO
- 2023: ChatGPT consigue 100M usuarios en 2 meses
- 2024: Claude, Gemini, GPT-4 alcanzan capacidad de programación enterprise-grade
- 2025: La IA puede escribir cualquier código de Data Science en 30 segundos
RESULTADO: La barrera técnica que dejaba fuera a los analistas de negocio SE ELIMINÓ PARA SIEMPRE.
EJE ECONÓMICO
- McKinsey: Demanda de 2-4 millones de Analytics Translators (perfil mixto) solo en USA para 2026.
- Gartner: el 85% de proyectos de Data Science fallan por desconexión business-técnico.
- Empresas: tienen datos y técnicos, pero les falta quien traduzca entre ambos mundos.
RESULTADO: La barrera técnica que dejaba fuera a los analistas de negocio SE ELIMINÓ PARA SIEMPRE.
EJE SOCIAL
- Saturación técnica: Cientos de miles de graduados de bootcamps compitiendo por roles similares
- ANTES: Técnicos puros dominaban por escasez de habilidad de programación
- AHORA: El código es una commodity. El valor está en saber usar Data Science para generar resultados de negocio
RESULTADO: Desplazamiento masivo del poder profesional hacia el perfil mixto técnico-negocio
pregunta 3: ¿Es el Python Data Science Mastery la mejor alternativa para formarme?
En este vídeo te explico por qué el nuevo PYTHON DATA SCIENCE MASTERY 2.0 IA EDITION es diferente de todo lo que has visto hasta ahora
Lo que aprenderás según tu punto de partida
Si ACABAS DE TERMINAR TU CARRERA y todavía no tienes ninguna experiencia
- Siempre piden 2 años de experiencia --> Tendrás experiencia en 6 casos reales
- La universidad no te enseñó nada útil --> Aprenderás un conocimiento real que las empresas buscan y por el que te van a pagar un buen sueldo
- No tengo nada diferente a otros juniors --> Dominas IA aplicada a Data Science: muy poca gente lo domina actualmente
Si eres PROFESIONAL CON MUCHA EXPERIENCIA pero sin un background o formación técnica
- Siempre me frena el muro técnico --> Saber usar la IA elimina el muro técnico
- Las empresas prefieren gente más joven --> Tu experiencia + IA = ventaja injusta y no replicable
- Tengo que empezar de cero y dar un paso atrás en mi carrera --> Tu experiencia es lo que tiene valor para liderar la IA como si tuvieras 10 técnicos a tu cargo, generar resultados y mejorar en tu carrera
¿CÓMO FUNCIONA?
Tu ruta de novato a enterprise ready
Contenido Progresivo
- Nuevas lecciones cada semana.
- Tarda lo que necesites: no hay caducidad ni coste de renovación
- Estudias al ritmo que puedas / quieras
100% Online y Flexible
- Accede cuando quieras 24x7
- Desde cualquier lugar
- Compatible con trabajo/estudios
- Email directo de soporte
- Respuesta en menos de 24h laborables
- Sin intermediarios
Python Data Science Mastery se compone de 3 grandes bloques: Foundations, Business Analytics y Machine Learning
Integrados en un programa único y progresivo que empieza de CERO y te lleva a experto en Data Science y Machine Learning con Python y la IA como copiloto.
Detalle del temario de Fundations
Muchos no logran avanzar en Data Science porque les faltan bases, ya sea en programación o en estadística.
Y es normal:
Quienes vienen de informática o teleco suelen flojear en estadística.
Quienes vienen de matemáticas, estadística o ciencias sociales suelen flojear en programación.
Incluso perfiles de letras pueden tener carencias en ambas.
Foundations te nivelará sin importar tu perfil, para que puedas avanzar al 100 % en los temas más avanzados sin quedarte atrás.
Y además te enseñará los fundamentos propios de Data Science.
Al terminarlo estarás capacitado como técnico junior de Data Science para poder implementar lo que te vaya pidiendo un senior.
Esto es lo que vas a aprender en Foundations
Fundamentos Informáticos:
- Instalación y configuración del entorno de Data Science: aprenderás a configurar todo correctamente para evitar problemas de compatibilidad.
- Conda y Mini-Conda: pierde el miedo a la terminal y mantén tu sistema siempre actualizado.
- Jupyter Notebook: domina el entorno más usado en Data Science y conoce las mejores extensiones profesionales.
- Python desde cero: explicado para no informáticos. Descubrirás que programar es más fácil de lo que parece.
- Terminal: aprende a moverte como un profesional por la línea de comandos, una herramienta esencial para automatizar y ejecutar tareas rápidamente
- Git y GitHub: controla versiones de tu código, colabora con otros y publica tus proyectos como un data scientist profesional.
- VS Code: aprende a usar la herramienta que usan los profesionales
Fundamentos estadísticos y matemáticos:
- Álgebra matricial: repaso de los conceptos esenciales detrás de los algoritmos de machine learning.
- Estadística descriptiva: base para entender y analizar datos correctamente.
- Estadística inferencial: aprende sobre muestreo, intervalos de confianza, contrastes de hipótesis, p-valor y más.
- Estadística avanzada: entiende conceptos clave como multicolinealidad, normalidad y heterocedasticidad, esenciales para modelos fiables.
Fundamentos de Data Science:
- Numpy: la base de todos los paquetes de Data Science.
- Pandas: conviértete en experto en el paquete más usado para manipular y analizar datos.
- Matplotlib: domina la herramienta base para crear gráficos en Python.
- Gráficos con Pandas: aprende a generar visualizaciones directamente desde tus DataFrames para ganar productividad.
- Calidad de datos: aprende a detectar, limpiar y transformar datos para garantizar que tus análisis y modelos sean fiables.
- EDA (Exploratory Data Analysis): descubre patrones, relaciones y anomalías en los datos antes de aplicar modelos más avanzados.
Al terminar este bloque...
- Sabrás la programación, informática y estadística necesarias para DS
- Tendrás un fuerte dominio de los fundamentos de DS que vas a necesitar después
- Estarás capacitado para realizar tareas técnicas guiado por un Senior
Detalle del temario de Business Analytics
El segundo gran bloque del programa es Business Analytics, donde aprenderás cómo transformar análisis de Data Science en valor de negocio
Aquí es donde fallan la mayoría de los data scientist.
Una empresa te va a pagar un sueldo para que les generes resultados de negocio
Por supuesto debes tener la habilidades técnicas, pero también debes conocer las metodologías analíticas de negocio con las que vas a generar esos resultados.
Y te cuento un secreto. Es tan «raro» encontrar a un data scientist que tenga este conocimiento de negocio que en cuanto las empresas detectan a uno se lo rifan.
Aprenderás lo necesario para ser un perfil mixto técnico-negocio capaz de ser el puente entre esos dos mundos. lo que mckinsey llama el analytics translator
- Las 11 principales técnicas para crear variables de negocio: crear variables que aporten información de negocio es un arte. Pero sin embargo hay 11 técnicas concretas que puedes aplicar casi a modo de plantilla y que convierten cualquier dataset "soso" en una mina de insights que deslumbrará a tu jefe o cliente. Directamente de todos mis años de experiencia en consultoría de alto nivel a tu mesa. Tremendo valor.
- Las 2 grandes estructuras de datos en BA: en la gran mayoría de proyectos los datos solo podrán estar en alguna de estas 2 grandes estructuras. Aquí aprenderás a reconocerlas, a saber cual es mejor para cada tarea analítica y cambiar los datos de una a otra
- Las 10 técnicas de consultas interactivas usadas en las grandes consultoras para generar rápidamente valor a sus clientes a partir de los datos: aquí aprenderás cómo hacer lo que se llaman "interactive queries" para extraer todo el valor oculto en los datos en proyectos de tipo Discovery. Además te enseñaré mi arma secreta para las consultas "el framework suizo de consultas" que te permitirá hacer casi cualquier consulta recordando únicamente una línea de sintaxis. Y como bonus te enseñaré dos técnicas PRO, el Minicubo Analítico que va a disparar tu productividad y la poco conocida Risk Scorecard, desarrollada por los analistas de riesgos de los mayores bancos y que sin embargo puede ser aplicada con gran éxito en cualquier sector
- La batería de 10 análisis de fechas y series temporales que necesitas para extraer todo el valor a datos longitudinales: la mayoría de los negocios necesitan analizar datos a lo largo del tiempo. Es un área grande y compleja en sí misma. Sin embargo Pandas tienes unas funcionalidades excelentes para el análisis temporal, y aquí vas a aprender las técnicas necesarias de forma rápida y organizada en una batería de 10 análisis.
- Gráficos con Seaborn: hasta ahora habíamos aprendido a hacer gráficos con Matplotlib y Pandas, y entre nosotros, son muy funcionales, pero no especialmente bonitos. Pero el paquete de gráficos Seaborn viene al rescate para poder hacer gráficos de calidad profesional de forma sencilla y poder incluirlos orgullosamente en informes y entregables
También te voy a enseñar cómo diseñar y ejecutar un proyecto de Discovery, y cómo trasladar tus análisis a un Business Case que cuantifique el valor que has generado para tu empresa o clientes
Shss, te voy a contar un secreto …
¿sabes cual es el gran truco que utilizan los mejores consultores para vender más proyectos y los empleados más inteligentes para convencer a sus jefes de que les den los mejores proyectos?
Pues en lugar de hacer como todo el mundo y presentar sus servicios, o su idea, lo que hacen estos expertos es identificar primero el problema, hacer visible toda su importancia, y luego ya presentar su solución
Te pongo un ejemplo que vas a entender al instante:
Si al llegar a tu casa te encuentras en el buzón una publicidad de un dentista para hacer un empaste, ¿cual es la probabilidad de que reserves cita?
Seguramente baja, ¿no?
Pero si un dentista te ofrece un blanqueamiento gratuito, vas, y al hacerlo te identifica 3 caries inminentes, y te dice que si no las empastas se te pueden infectar y destruir los dientes ¿cual es la probabilidad ahora?
Pues los proyectos de Discovery son algo similar.
Por supuesto tienen gran valor en si mismos ya que sirven para encontrar insights estratégicos que ayudan a la dirección a tomar decisiones.
Pero además permiten encontrar «las caries» de un negocio, y por tanto justificar una series de proyectos mayores y más bonitos, normalmente ya de machine learning, para solucionarlo.
… very very high level shit que no encontrarás en otro lugar …
Sirve para vender más proyectos, o para convencer a tus jefes de que den a ti los proyectos bonitos de tu empresa en vez de a los odiados consultores que se los llevan siempre, pero úsalo con responsabilidad …
Además en esta parte también te enseñaré a:
- Diseñar un proyecto de Discovery
- Identificar las preguntas semilla
- Cómo hacer los análisis y generar los insights
- Cómo cuantificar el valor aportado en un Business Case
- Cómo comunicar los resultados a una audiencia de negocio
- MiniBonus Secreto: Cómo hacer presentaciones de powerpoint como los mejores consultores
Al terminar este bloque...
- Dominarás las metodologías analíticas de negocio
- Empezarás a tener un perfil mixto técnico-negocio
- Sabrás hacer proyectos de discovery, business cases, y comunicar como un consultor estratégico
Detalle del temario de Machine Learning
aprenderás Machine learning y creación de apps para generar sistemas predictivos automatizados de alto performance
¿Que no sabes nada de machine learning?
No te preocupes, empezaremos desde el principio.
En el módulo de Fundamentos de Machine Learning aprenderás todo lo que tienes que saber para hacer machine learning, ya sea con ScikitLearn o con cualquier otro framework:
- Diferencias entre Machine Learning, Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial
- Tipos de machine learning
- Casos de uso más frecuentes en la empresa
- Principales Algoritmos
- Cómo evaluar modelos
- Cómo entrenar modelos con ScikitLearn
- Cómo diseñar correctamente un proyecto de machine learning
- Cómo evitar el sobreajuste
- Y decenas más de lecciones para hacerte un experto en el campo del machine learning
Aprenderás a usar los algoritmos más utilizados en la empresa, desde los más clásicos a los que actualmente están pulverizando todos los records
Supervisados
Regresión Lineal
Predicción de valores continuos: forecasting de ventas, estimación de precios, proyección de demanda y análisis de tendencias financieras.
Regresión Logística
Clasificación binaria: detección de fraude, predicción de churn de clientes, scoring crediticio y campañas de marketing dirigido.
KNN
Sistemas de recomendación: productos similares, segmentación de clientes, detección de anomalías y análisis de patrones de compra.
Naive Bayes
Clasificación de texto: filtrado de spam, análisis de sentimientos, categorización automática de tickets y procesamiento de feedback.
No Supervisados
K-means
Segmentación de clientes: creación de personas, agrupación de comportamientos, optimización de inventario y análisis de mercado.
Avanzados
Árboles de Decisión
Reglas de negocio interpretables: aprobación de créditos, segmentación de clientes, diagnóstico de problemas y decisiones automatizadas.
Random Forest
Predicciones robustas: valoración de riesgo, predicción de rotación de personal, análisis de factores de éxito y scoring multivariable.
XGBoost
Alto rendimiento en competiciones: predicción de conversiones, optimización de precios, ranking de propensión y modelos de alta precisión.
LightGBM
Procesamiento rápido de big data: análisis en tiempo real, predicción a escala, optimización de recursos y modelos de producción.
Forecasting
Series temporales: predicción de demanda, planificación de inventario, proyecciones financieras y optimización de recursos.
Optimización
Regularización
Prevención de overfitting: modelos generalizables, selección de features, control de complejidad y estabilidad predictiva.
Hiperparametrización
Optimización de modelos: mejora de performance, ajuste fino de algoritmos, maximización de ROI y eficiencia computacional.
Te mostraré los problemas REALES de este tipo de proyectos en el ámbito empresarial y cómo solucionarlos
Los proyectos en la empresa no son como en los cursos de data science.
En este módulo te voy a enseñar la realidad de los proyectos profesionales:
- ¿Qué hacer cuando los datos no están bien?
- ¿Qué hacer si tienes que trabajar en un sector que no conoces?
- ¿Cómo gestionar los diferentes tipos de información que te vas a encontrar?
- ¿Cómo gestionar cientos o miles de variables?
- ¿Cómo seleccionar la base del proyecto?
- ¿Cómo definir correctamente la variable target? Spoiler: en la realidad no te la darán ya creadita como 0/1 para que tu llegues y la modelices
- ¿Cómo estructurar los meses ciegos para que el modelo se pueda poner en producción? Ignorar esto te identifica rápidamente como un amateur que nunca ha trabajado en la realidad
- ¿Cómo usar los umbrales de corte para optimizar las decisiones de negocio? Este punto es el que puede ser una máquina de generar euros para tus jefes y clientes así que mucha atención
- En la vida real hay histórico de datos ¿Cómo lo incluimos en los modelos? Esto no te lo contaban en el caso del titanic, eh?
- ¿Cómo integrar los modelos en los procesos de negocio? Para convertirte en el "caramelito" de la empresa y que todos los departamentos quieran solicitar tu ayuda
te enseñaré la metodología para desarrollar proyectos de machine learning profesionales y generar sistemas predictivos de alto performance
Te permite saber lo que tienes que hacer en cada momento.
Permite que la gente confíe en tí porque te ve que tienes claros los pasos a seguir.
Permite completar el proyecto mucho más rápido y sin dar palos de ciego.
Permite minimizar el riesgo de errores
En este módulo te enseñaré una metodología testada en cientos de proyectos de las principales empresas de España e internacionales.
Y lo acompañaremos todo con plantillas de código que puedas rehusar en tus proyectos!! suuuper valioso
Aprenderás a desarrollar apps y publicarlas en internet sin tener que aprender nada de desarrollo web
Los Data Scientist tenemos un secreto para crear apps sin tener que depender de desarrolladores.
Se llama Streamlit, y te voy a enseñar cómo usarlo para que puedas crear y disponibilizar tus propias apps.
Y no son cualquier app, son apps que incluyen modelos de Machine Learning, tus propios modelos.
Eso le dará una nueva dimensión de visibilidad a tus proyectos.
Y el valor percibido de tu portfolio se va a disparar.
Al terminar este bloque...
- Sabrás usar los algoritmos más avanzados para entrenar modelos de machine learning
- Conocerás las metodologías de negocio para hacer modelos tal y como se hacen en la realidad (que no es como se hace en la academia ni en los cursos de Udemy)
- Podrás crear apps de machine learning y publicarlas para los usuarios o para mostrar en tu portfolio
Talleres y Minicasos
Durante el aprendizaje tendrás talleres, donde pondrás en práctica todo lo aprendido y te enfrentarás a la realidad
No uno, ni dos, ni tres …. en el bloque Foundations tendrás 13 talleres!!!
Ya te había comentado que el material de este programa es simplemente ingente
Concretamente en el bloque Foundations trabajarás en los siguientes talleres:
Creación de Entornos con Conda
Crearás un entorno de trabajo con Conda.
Taller de Programación en Python
De momento nada analítico, pero aquí testarás lo que has aprendido de Python programando un sencillo juego de piedra-papel-tijera y una sencilla agenda de teléfonos
Taller de Numpy y Álgebra
Verás en práctica las principales funciones de Numpy y harás ejercicios para entender lo básico del álgebra matricial
Taller de estadística
Se empieza a poner interesante… verás en uso y para qué sirven los principales conceptos de estadística descriptiva e inferencial que has aprendido
Taller de integración Git/Github
Integramos Github en el flujo de trabajo.
Taller de estructuras de datos
Demostrarás si dominas las principales estructuras de datos en Pandas y cómo transformar de una a otra de forma ágil
Taller de extracción de datos con Pandas
Extraer datos de Pandas es de las tareas que más cuesta a quien está aprendiendo. Sin embargo te daré un método y una cheatsheet con la que será pan comido. En este taller además practirás un montón esta habilidad que en la realidad estarás usando a diario
Taller de importación de datos
Acceder a datos es la primera fase de cualquier proyecto. Aprenderás a incorporar datos de ficheros, hojas excel y hasta de bases de datos de forma práctica y sencilla
Taller de diagnóstico de calidad de datos
En proyectos reales los datos nunca están bien. Por tanto quiero que practiques mucho la habilidad de saber cómo identificar los potenciales problemas y poder diagnosticar cuales puedes usar y cuales no
Taller de corrección de calidad de datos
Tras haber hecho el diagnóstico tienes que saber cómo corregir los errores. Por supuesto te enseñaré todas las técnicas en la parte teórica, pero además tendrás un taller específico para este tema para que quede perfectamente consolidado
Taller de integración de datos
Aquí practicarás cómo puedes integrar en uno solo varios de los ficheros individuales que has importado. Es lo que se llama en la empresa crear el datamart analítico
Taller de visualización con Matplotlib
Tras aprender todo lo necesario para hacer gráficos con Matplotlib en este taller practicarás con varios ejercicios que te pondrán a prueba
Taller de visualización con Pandas
En este taller practicarás la creación de gráficos directamente en Pandas, que es una tarea que tienes que tener tan automatizada como el comer
También habrá mini casos, para practicar sobre supuestos de negocio reales
Concretamente en el bloque Business Analytics trabajarás en los siguientes Mini Casos:
Mini caso Análisis de ventas
En este mini caso, analizarás las ventas de un e-commerce.
Mini caso estructuras de sensores
Podrás analizar las estructuras de sensores y su funcionamiento.
Mini caso rotación de empleados
Harás un análisis de la rotación de empleados dentro de una empresa.
Mini caso Stock de seguridad
En este mini caso, determinarás el stock de seguridad de productos.
Bonus Descargables
Casi 1000 lecciones y 130h de grabación que irás recibiendo semanalmente durante 7 meses bajo un itinerario 100% diseñado para que puedas aprender aunque partas de cero
Todas las lecciones tienen su notebook con las explicaciones y código para que no pierdas tiempo en picar código
Explicaciones concepturales con diagramas y pizarras que harán que por fin entiendas lo que no habías entendido hasta ahora
Libro en pdf de cheatsheets para que imprimas y tengas siempre en tu mesa de trabajo a modo de consulta rápida
sí no tendrás que buscar en los vídeos para las consultas rápidas
Y tu productividad se disparará!
Pantillas de código descargables que podrás usar en tus proyectos haciendo copia – pega y te ahorrarán decenas de horas
PERO ADEMÁS YA NO PUEDES SER UN DATA SCIENTIST PROFESIONAL SIN SABER APLICAR IA A TU TRABAJO
Por eso vas a aprender todo lo necesario que ya te están pidiendo en las empresas para trabajar como Data Scientist: usar copilotos, mcps, crear agentes, rules instructions, gestionar contexto, …
Vas a aprender como usar iA para hacer proyectos de DS como los profesionales
La IA ha cambiado radicalmente la manera de trabajar en Data Science.
Y aquí vas a aprender a usarla específicamente para hacer proyectos de Data Science.
Que es diferente de como se usa por ejemplo para proyectos de desarrollo.
Vas a dominar la IA como un auténtico experto y a saber liderarla para hacer que trabaje por tí.
Pero tampoco te confundas: saber usar la IA sin saber hacerlo previamente por tu cuenta es un gran error.
Por eso vamos a aplicar un enfoque con lo mejor de ambos mundos.
Harás tu aprendizaje de la forma tradicional, picando el código con tus manitas.
Y una vez que ya sepas te enseñaré todo sobre la IA y aprenderás a usarla en los proyectos que es como realmente vas a trabajar en la realidad.
- Herramientas de IA para Data Science: aprende a integrar las herramientas más potentes de inteligencia artificial en tu flujo de trabajo como científico de datos, desde la exploración hasta el despliegue.
- ChatGpt para Data Science: descubre cómo usar ChatGPT como tu asistente de análisis, documentación y automatización, acelerando tareas y mejorando la calidad de tus proyectos de datos.
- Copilotos: domina los copilotos de IA que te ayudan a programar, limpiar datos y generar código en segundos, con sugerencias inteligentes y personalizadas.
- Prompts: aprende a escribir prompts estratégicos para obtener respuestas precisas, reproducibles y útiles de los modelos de IA, optimizando tu comunicación con ellos.
- Reglas e instrucciones: descubre cómo definir reglas, roles y contextos para guiar la IA y lograr resultados consistentes y alineados con tus objetivos analíticos.
- Comandos por voz: explora cómo controlar tus herramientas de análisis y generación de código mediante comandos de voz, agilizando tu flujo de trabajo y potenciando la productividad.
- MCPs: aprende a conectar múltiples herramientas y fuentes de datos mediante MCPs, creando ecosistemas de IA interconectados y automatizados.
- Uso en Calidad de Datos: usa la IA para detectar errores, anomalías y duplicados automáticamente, mejorando la calidad de tus datasets sin esfuerzo manual.
- Uso en preparación de datos: descubre cómo la IA puede transformar, limpiar y enriquecer tus datos con unos pocos comandos o prompts, acelerando la etapa más tediosa del análisis.
- Uso en Modelización: aprende a usar IA para diseñar, optimizar y explicar modelos predictivos, desde la selección de variables hasta la interpretación de resultados.
- Uso en Deployment: implementa tus modelos con ayuda de IA: genera pipelines, documenta APIs y automatiza despliegues de forma rápida y eficiente.
- Cómo hacer proyectos con IA: aplica todo lo aprendido para crear proyectos de Data Science potenciados por IA, desde la idea inicial hasta la presentación final de resultados.
Al terminar este bloque...
- Vas a saber cómo usar la IA para hacer proyectos de Data Science
- Serás de los pocos Data Scientist que ya saben hacerlo (es una disciplina super reciente)
- Y serás más productivo que la mayoría de ellos, haciéndote muy atractivo para las empresas
NOVEDAD: BONUS VALORADO EN MÁS DE 2.000€: EQUIPO PROPIO DE AGENTES IA PARA DATA SCIENCE
Con el programa te llevas de forma totalmente gratuita un equipo de agentes completo para realizar proyectos de Machine Learning predictivo.
- Agente_01 — Importación y carga de datos → plantilla de arranque enterprise para pasar de “no sé ni por dónde empezar” a dataset listo para trabajar en la primera sesión.
- Agente_02 — Calidad de datos → batería de controles profesionales interna de DS4B para evitar errores y pérdida de tiempo.
- Agente_03 — EDA → que genera insights profesionales que suenan a negocio (no a ejercicio de curso).
- Agente_04 — Feature Engineering y adaptada a ti → las 11 técnicas de creación de variables para transformar un dataset “normal” en una máquina predictiva.
- Agente_05 — Modelización→ metodología de ML real (target bien construido + baseline + muchas variables) para que tu modelo parezca de empresa y no “otro Titanic”.
- Agente_06 — Evaluación → umbrales de corte orientados a decisión para demostrar el impacto del proyecto (lo que te compran).
- Agente_07 — Predicción / Inferencia→ inferencias trazables y operativas para que el resultado se pueda usar en un proceso real, no quedarse en un notebook.
- Agente_08 — Preproducción (notebook → pipeline sklearn) → código profesional refactorizado en pipelines
- Agente_09 — Deployment batch → automatización por lotes estable para proyectos de scoring masivos.
- Agente_10 — Deployment API → tu modelo disponible online 24×7 para ser llamado desde donde quieras.
- Agente_11 — Deployment App → transforma tu modeo en una app de Streamlit para que cualquiera pruebe tu proyecto en 30 segundos y tu portfolio gane efecto demo inmediato.
EN NINGÚN OTRO LADO TE DARÁN UN RECURSO ASÍ PORQUE NUESTRA ESPECIALIZACIÓN EN DATA SCIENCE NOS PERMITE IR 3 AÑOS POR DELANTE DEL MERCADO
¿Y tú?¿Vas a seguir aprendiendo el Data Science de Jupyter + Titanic como otro clon bootcamper más?
¿O prefieres aprender de verdaderos especialistas y que parezca que vienes del futuro?
- Aceleración para producir más casos → rompes el “necesitas experiencia para conseguir experiencia” acumulando proyectos defendibles rápido
- Crear proyectos para tu portfolio en una fracción de tiempo → portfolio con muchos más casos, ventaja injusta
- Personalización por industria en tiempo récord → si aplicas a banca, retail o energía, adaptas un caso para que el recruiter diga “este tío viene preparado”
- Aprender de forma escalonada y adaptada a ti → los agentes te guían en el desarrollo del proyecto, cuando necesites te asisten y cuando quieras te dejan meterte más
- Saber como funciona un agente y cómo crear tus propios agentes → no hay límite
- Guiarte en el deployment que suele ser la parte más técnica → ya no tienes que quedarte puramente en el notebook como un principiante
- Activar el enfoque mixto negocio-técnico → ya no compites en lo técnico, compites donde ganas, como perfil mixto
- Posicionarte como líder de IA (no como víctima) → dejas de competir con la IA y demuestras cómo dirigirla y sacarle rendimiento
- Entrenar para entrevistas → podrás hacer 5 proyectos donde antes hacías 1, interiorizarás tanto la mecánica que harás las entrevitas con los ojos cerrados
3 CASOS COMPLETOS DE BUSINESS ANALYTICS
CASO 1: ANÁLISIS DEL MERCADO INMOBILIARIO
Principales aprendizajes de negocio:
- Cómo diseñar la arquitectura analítica de un proyecto
- Cómo hacer un proyecto de generación de Insights
- Cómo usar la IA para hacer informes ejecutivos como un consultor experto
Principales aprendizajes técnicos:
- Cómo configurar un proyecto para usar la IA en él
- Cómo incorporar datos externos a un proyecto
- Cómo crear mapas con información de negocio en Python
CASO 2: IDENTIFICACIÓN DE ANOMALÍAS EN PLANTAS SOLARES
Aprenderemos a hacer un proyecto de Discovery en un entorno industrial para localizar fallos y anomalías en la generación de energía de 2 plantas solares
Principales aprendizajes de negocio:
- Cómo trasladar un proceso de negocio a una solución analítica
- Cómo hacer un proyecto de Discovery con business case incluído
- Cómo hacer presentaciones de powerpoint como un consultor estratégico
Principales aprendizajes técnicos:
- Cómo crear un consultor experto de dominio en un GPT personalizado
- Cómo analizar cientos de variables de manera simultánea
- Cómo usar la IA para bucear entre miles de datos y obtener insights invisibles para los humanos
CASO 3: OPTIMIZACIÓN DE LA FACTURACIÓN DE UN E-COMMERCE
Aprenderemos a usar las principales técnicas de Customer Analytics para encontrar 11 palancas de incremento de la facturación de un e-commerce
Principales aprendizajes de negocio:
- Cómo hacer análisis RFM, LTV y Cohortes
- Cómo localizar palancas concretas de crecimiento de negocio
- Cómo usar un sistema de recomendación para incrementar las ventas
Principales aprendizajes técnicos:
- Cómo desarrollar técnicamente un sistema de recomendación
- Cómo construir un datamart
- Cómo crear un minicubo analítico
3 CASOS COMPLETOS DE MACHINE LEARNING
CASO 4: LEAD SCORING
Desarrollarás un modelo de machine learning de Lead Scoring para calcular el valor de cada lead y hacer una asignación automática al mejor canal de gestión
Principales aprendizajes de negocio:
- Cómo funciona una empresa de Lead Scoring
- Qué algoritmos usar para obtener el mejor resultado
- Cómo implemantar un sistema automático de gestión de leads alineado a su valor
Principales aprendizajes técnicos:
- Cómo crear un pipeline de Machine Learning
- Cómo crear una api
- Cómo disponibilizar un modelo para funcionar en tiempo real
CASO 5: FORECASTING DE VENTAS
Crearás un sistema de forecasting de ventas a nivel de tienda – producto para un gigante de la alimentación
Principales aprendizajes de negocio:
- Cómo hacer previsión de la demanda para optimizar stock
- Cómo generar modelos para cientos o miles de SKUs
- Cómo resolver el problema de la demanda intermitente
Principales aprendizajes técnicos:
- Cómo integrar modelos de machine learning con una base de datos
- Cómo generar modelos para cientos o miles de SKUs
- Cómo hacer un deployment con scripts batch
CASO 6: SCORING DE RIESGOS
Desarrollarás una app integrando modelos de machine learning para estima en tiempo real el riesgo de impago de crédito de los clientes
Principales aprendizajes de negocio:
- Cómo funcionan los modelos de scoring crediticio
- Cómo estimar riesgos y potenciales pérdidas en cualquier negocio
- Cómo integrar datos de batch y de tiempo real en un modelo
Principales aprendizajes técnicos:
- Cómo crear una app sin saber desarrollo web
- Cómo integrar modelos de machine learning dentro de una app
- Cómo hacer el deployment de una app con IA
Vale Isaac, veo clarísimo que esto es lo que necesito pero ¿Y cuanto cuesta?
Desde luego NO los 10.000€ que cuesta un Master, aunque aquí vas a aprender conceptos de negocio muy avanzados
Ni TAMPOCO los 3.000€ que cuesta un Bootcamp, aunque aquí vas a aprender el mismo contenido técnico (pero con el enfoque práctico de DS4B)
El mercado necesitaba YA una alternativa de formación de primer nivel pero a un precio asumible.
Pero además si no quieres ni siquiera tendrás que pagarlo de una vez
Si no que vas a poder pagarlo en 6 meses!!
Sin ningún tipo de intereses ni comisiones
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«Todavía estoy en la parte de Foundations y sólo con esto ya he conseguido pasar un proceso de selección y conseguir un puesto como consultor de IA!»
«Estoy muy contento de haberme podido reciclar en un perfil que ahora está muy demandado»
«Es un trabajo fascinante y una pasada, me lo paso como un niño pequeño»
Caso de Sebastián: de negocio familiar a Data Scientist con 39 años
«Desde que inicié el Python Data Science Mastery pasó menos de un año hasta que obtuve el puesto»
«El Python Data Science Mastery fue determinante, la rigurisidad de los contenidos y los casos (que usé para el portfolio) fueron clave para conseguir este puesto y otras ofertas que tuve»
«Hoy por hoy trabajo desde mi casa, en lo que me gusta. Es muy seductor meterte en el mundo de los datos y no te faltan propuestas»
Victor superó las entrevistas gracias al conocimiento de metodología
«En las entrevistas les importaba muchísimo el tema de la metodología, qué metodologías usabas tú para resolver proyectos de data science»
«Esto fue un punto clave para que me hicieran la oferta a mi y conseguir este puesto»
Carles: «cambiar de un pensamiento técnico a uno de negocio fue clave para conseguir un nuevo trabajo»
«Al hacer el curso cambié mi CV y mi presentación en las entrevistas hacia resultados de negocio»
«Al cambiar el modo de pensar cambias también el modo de expresar, y ese es el punto que me ayudó a encontrar un buen trabajo»
«Encontré un trabajo como analista de datos donde ya he podido aprender métodos aprendidos en tu curso»
Antoni De Ingeniero a analista de datos en menos de un año
«Mi objetivo era conseguir un puesto de Analista de Datos, un año después lo hemos conseguido, así que muy contento»
«La posibilidad de crear un portfolio atractivo, basado en casos de negocio reales donde aplicamos varias de las herramientas»
«He creado un portfolio del que me han dado muy buen feedback y me ha abierto puertas»
Pero Isaac, ¿y si …?
No sé NADA de programación actualmente
El programa empieza literalmente de cero. Además incluye un curso puente de nivelación para python y estadística. Para el código más complejo la IA se encarga. Tendrás que pensar en resolver problemas, no en sintaxis.
«Las matemáticas/estadística se me dan fatal»
Igual respuesta que la anterior. No necesitas ser matemático, necesitas saber interpretar resultados. Además el curso puente también te nivela en estadística empezando de cero.
Python parece súper complicado
No lo es. Te habrán enseñado mal. Aquí sí vas a aprenderlo.
No tengo tiempo, trabajo 10+ horas al día
Liberación calendarizada para no abrumar. Una vez liberado el acceso al contenido es de por vida, puedes tardar lo que necesites. Y está disponible 24/7. Hay que se pone al acostar a los niños, otros hacen intensivo el fin de semana, etc.
Tengo 40+ años, ¿no soy muy mayor para cambiar?
Un director del Santander me decía: «Prefiero entrenar a un veterano de 45 años en DS e IA que enseñar 20 años de experiencia empresarial a un nativo digital.»
Si tienes 40 te quedan 27 por delante. ¿En serio crees que no merece la pena?
¿Sigue habiendo trabajo?¿No hay ya demasiados Data Scientists?
Sigue habiendo mucho trabajo, pero el perfil técnico de data scientist bootcamper sí está saturado.
Por eso el perfil mixto es la mejor opción. Cambias de un océano rojo a uno azul.
Ya probé otros cursos y no me sirvieron
Lo sé. Y también sé que este sí te servirá.
¿Y por qué lo sé? A ver si piensas que eres el primer alumno que venía como tu y salió encantado (ver sección de testimonios)
Tengo familia/hipoteca, no puedo arriesgarme a cambiar
Justo por eso, ¿puedes arriesgarte a no cambiar?
¿6 meses es suficiente para competir con gente que lleva años?
¿Qué pesan más 6 maletas llenas de oro o 60 llenas de paja? Pues eso.
¿No es una inversión económica muy arriesgada?
Entiendo que te plantees hacerlo con nosotros o con otros. Eso es normal.
Pero si te estás planteando si el precio de este programa es un riesgo frente al riesgo real de que el sector y la competencia te pasen por encima y de repente te veas fuera del mercado … es que no estás leyendo bien el partido.
Lo que dicen nuestros alumnos
Preguntas frecuentes:
¿Con los contenidos que aprenderé en el programa ya podré optar a puestos de Data Science?
El programa ha sido creado mediante ingeniería inversa sobre los resultados del estudio realizado sobre más de 2.000 ofertas de empleo de Data Science.
Analizando los conocimientos, herramientas y competencias que más se piden en ellas con el objetivo de localizar los conocimientos mínimos que te piden en la mayoría de las ofertas.
Eso es lo que permite que puedas aprender esos conocimientos en 6 meses, y según el análisis, con ellos optar a aprox el 70% de las ofertas actuales.
Si hay algún programa diseñado desde su inicio específicamente para lo que pide el mercado es este.
¿Este programa cubre "todo el Data Science"?
Data science es un ámbito amplísimo y que además está en constante evolución.
Es imposible saber de todo. Yo lo comparo a la medicina. Todos los médicos tienen una base común pero luego poco tiene que ver un psiquiatra con un traumatólogo.
Aquí pasa lo mismo, y ese es el motivo por el que la gente no consigue aprender, intentan aprender el equivalente a psiquiatría, traumatología, neurología, cardiología, etc a la vez y luego ya intentar buscar trabajo.
Aprender «todo el data science» podría llevarte 3-4 años con una dedicación exclusiva a ello.
Por el contrario este programa apuesta por una estrategia diferente:
1 – Aprende en 6 meses el data science «cómun denominador» que te piden en casi todas las ofertas (lo que te enseña el programa)
2 – Consigue tu primer trabajo como data scientist
3 – Continúa aprendiendo otras áreas de data science pero ya una vez que estés trabajando, ya que como te digo esta profesión requiere un aprendizaje continuo
Además del coste del programa ¿Necesito alguna otra herramienta que tenga coste para poder realizarlo?
En el programa usamos prioritariamente Python y su ecosistema de librerías para data science y machine learning que son 100% opensource y por tanto no implican ningún coste adicional.
Para la parte del programa que usa IA (que es aprox un 30% del mismo) usamos Github Copilot que sí es una herramienta de pago.
El coste del mismo dependerá de tu nivel de uso y normalmente está en el rango entre 10$ y 20$ mensuales según cuanto lo uses. Por tanto podríamos estimar un coste total en IA para hacer todo el programa de entre 30$-50$).
Pero este valor es solo una referencia según nuestra experiencia. No tenemos ninguna relación comercial con Microsoft ni podemos responder por sus políticas o cambios de precios. Y de nuevo tu gasto dependerá de tu uso.
Si no quieres replicar los ejercicios y casos que usan IA, y solo necesitas ver las lecciones en ellos, en ese caso por supuesto no necesitarías hacer ese gasto.
Y por supuesto si quieres usar otra herramienta IA de tu elección (Cursor, Codex, Windsurf, etc) por supuesto puedes usarla, sólo que no te podremos dar soporte en la adaptación que fuera necesaria en cada caso porque la herramienta de IA oficial para el programa es Github Copilot.
¿Puedo aprender aunque no tenga una formación técnica?
Data science tiene en su base 2 disciplinas: estadística e informática. Por tanto si partes de alguna de ellas tienes gran camino recorrido.
Pero si no es el caso este programa está diseñado para partir de cero, así que aprenderás toda la base que necesitas de estadística y de programación en el propio programa.
Y la IA se encarga del resto.
Te costará un poco más, pero estoy convencido de que si tienes una carrera universitaria (aunque no sea técnica) estás capacitado para aprender gracias al estilo y metodología que usamos en el programa.
Lo que sí te aconsejo encarecidamente es que partas de tener una carrera universitaria superior. No porque sea requisito para aprender, pero sí porque lo suelen pedir para este trabajo.
Es decir, importa tener una carrera superior, pero no importan tanto en qué sea si después sabes hacer las cosas.
Yo mismo soy psicólogo de formación y tengo muchos alumnos economistas, sociólogos, médicos e incluso filólogos!
¿Cuándo tendré acceso y cuánto dura?
Tendrás acceso de forma inmediata tras la compra a la primera semana de contenido. Además una vez que finalices el último pago tendrás acceso al contenido para siempre.
Podrás hacer el programa a tu ritmo y volver a él cuantas veces quieras.
¿Cómo se va entregando el contenido?
Se va liberando contenido semanalmente durante 6 meses.
Cada semana se libera contenido para aproximadamente 6-8h de estudio.
¿Tengo que ir al ritmo al que se libera?
No si no quieres o no puedes.
Simplemente se irá liberando y tu lo haces cuando puedas. Como te he dicho el acceso al contenido es para siempre.
¿Por qué lo pones como precio + IVA en lugar de directamente el precio total?
En los infoproductos digitales se aplica el iva del país del comprador.
Eso significa que si compras desde España hay que aplicar un 21%, si compras desde Alemania un 19% y así.
Y además en muchos paises de latinoamérica no se aplica el iva en la compra. Lo cual es obviamente una ventaja.
Tu no tienes que preocuparte por nada porque la plataforma calculará el iva que te corresponde antes del pago y te dirá el importe exacto que vas a pagar antes de que aceptes.
Pero realmente no hay un precio final, si no tantos precios finales como tipos de iva de los países. Ese es el motivo de que no pueda ponerlo de otra forma.
¿Es una membresía?
No, no es una membresía de renovación mensual. El programa se compra como un todo aunque por facilidad de pago el cobro se haga en cuotas.
Pero cuando compras no estás comprando un mes, si no todo el programa.
Eso significa que te comprometes a pagarlo en su totalidad y a controlar que la tarjeta tenga fondos, etc, y que entiendes que si alguna de las cuotas no se puede cobrar la plataforma volverá a intentarlo a los 3, 7 y 14 días.
Si en el último intento no se ha podido cobrar se considera impago y se cancelará el acceso sin ningún tipo de devolución de cuotas anteriores.
¿Se puede pagar en un único pago?
Sí, pero ten en cuenta que la entrega del contenido no cambia, es decir lo recibirás semanalmente durante 6 meses aunque hayas hecho pago único.
Al plan de pagos fraccionado no se le está aplicando ningún tipo de comisión ni interés,por lo que el importe del pago único sería el mismo que el del total del pago aplazado.
No hay opciones intermedias de 2 pagos, 3 pagos, etc.
¿Puedo tener factura?
Por supuesto, simplemente pídemela en isaac@datascience4business.com
PERO MUY IMPORTANTE: Acorde a la nueva normativa Verifactu NO es posible modificar los datos de una factura.
La factura se generará con los datos que hayas incluído en el momento de la compra.
Asegúrate de introducir los datos tal y como los vas a querer en las facturas ya que después NO se podrán modificar.
¿Se pueden descargar los contenidos?
¿Puedo usar los casos en mi portfolio personal para procesos de selección?
Por supuesto, te animo a ello, ya que a diferencia de lo que llevarán los demás candidatos, que serán los casos típicos, tú llevarás casos de negocio. Lo cual tiene un valor muy diferencial.
Eso sí, debe ser un link privado, revisa el siguiente punto.
¿Puedo usar los contenidos para mis propios cursos, clases, mi blog, github, etc.?
No, la licencia de uso es sólo para aprendizaje personal y el contenido incluyendo códigos, notebooks, cheatsheets, etc y casos resueltos es propiedad intelectual. No está permitido su uso o difusión de ningún tipo fuera del aprendizaje personal.
Ni su difusión pública en blogs, github público ni ningún otro medio visual, auditivo ni escrito.
¿Hay certificado?
Sí, pero te aviso de que lo tendrás que ganar!
En DS4B nos tomamos muy en serio los alumnos que certificamos, así que para conseguirlo tendrás que haber realizado todo el programa y demostrar que has adquirido los conocimientos superando todos los exámenes.
En ese momento te emitiremos digitalmente y sin ningún coste el siguiente certificado con un número identificativo único:
Con la garantía y la calidad de Data Science 4 Business
CALIDAD Y CARIÑO: La estructura y organización es la gran diferencia de DS4B. Me paso cientos de horas masticando y organizando la info para hacer fácil lo difícil y que tu aprendizaje vaya como un cohete
SOPORTE Y DUDAS: Contestamos tus dudas directamente por email y normalmente en menos de 24h laborables. Para que nunca te quedes encallado.
SIN RIESGO: si durante los primeros 15 días ves que el curso no te gusta me mandas un email y te devuelvo el 100% del importe. Sin preguntas.
Nota legal:
Se hace constar que esta página web no es de Facebook Inc . Facebook ® es una marca registrada de Facebook, Inc. Ni de Google LLC y/o de YouTube, LLC. YouTube ® y Google ® son marcas registradas propiedad de Google LLC.
Sobre los potenciales resultados:
El éxito de nuestros programas formativos, de los testimonios y de otros ejemplos utilizados, no garantizan implícitamente los mismos resultados para ti u otros. La aplicación de las metodologías explicadas en los programas, y por tanto tus resultados, dependerán por completo de tu capacidad, de tu ética de trabajo, de tus habilidades y experiencia, de tu motivación, y de la disciplina que pondrás en aplicar los conocimientos adquiridos por ti en el programa.
Ve a nuestros Términos de contratación si tienes cualquier duda sobre las formaciones de DS4B.
Además, para tu éxito hay que tener en cuenta la economía, tu formación reglada y expediente, tu nivel de idiomas, tu mercado local y otros factores. Los programas de DS4B individualmente no son responsables de tus acciones. Tú eres el único responsable de tus propios movimientos y decisiones. También te responsabilizas del uso y evaluación de nuestros productos y servicios. Estás de acuerdo en que los Cursos de DS4B no son responsables de ninguna manera por los resultados del uso de nuestros productos y servicios.
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