Data Science y Machine Learning con Python

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Curso: "Data Science y Machine Learning con Python"

INSCRIBITE AL CURSO INGRESANDO AL SIGUIENTE LINK: bit.ly/42u3ZsH

SE OTORGA CERTIFICADO DE APROBACIÓN UTN FRBB

Información del Curso 

Días de cursado: Miércoles y Viernes - Inicia Miércoles 01/10/25
Hora: 19:00 a 21:00 hs.
Lugar: CEUT - Montevideo 340.
Docente: Corral Carolina.
Valor: $350.000 (pesos trescientos cincuenta mil).-

¡Podés abonar hasta en 3 cuotas SIN INTERÉS! Para acceder a este descuento, enviar mail al correo: ucg@frbb.utn.edu.ar

-10% off por pago contado inscribiéndote antes del 10/9 ($315.000).
-Docentes y graduados: 20% off ($280.000).
-Alumnos UTN: 30% off ($245.000).
-Empresas (+ de 3 personas): 20% off ($280.000). Para Para acceder a este descuento, enviar mail al correo: ucg@frbb.utn.edu.ar

Consultas:

Mail: capacitacion@frbb.utn.edu.ar  /  extension@frbb.utn.edu.ar
WhatsApp: 2914622052 

Información Adicional

Objetivo
Formar a los participantes en el uso práctico de herramientas y librerías de Python (Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, entre otras) para transformar datos en insights valiosos y construir modelos predictivos. El curso culmina con un proyecto final que podrás sumar a tu portafolio profesional.

¿A quién está dirigido?
Ideal para estudiantes, profesionales y emprendedores que quieran iniciarse o profundizar en Ciencia de Datos y Machine Learning, con vistas a roles como:

• Analista de Datos

• Científico/a de Datos Junior

• Desarrollador/a con interés en datos

• Personas que buscan tomar decisiones basadas en datos

Requisitos previos

• Conocimientos básicos de Python (variables, listas, funciones).

• Computadora con Python 3.8+ instalado y conexión a internet.

Duración y Modalidad

• 8 semanas (32 horas en total).

• Clases presenciales, dinámicas y 100% prácticas.

Resultados esperados
Al finalizar, serás capaz de:
- Analizar, limpiar y visualizar datos.
- Realizar análisis exploratorio (EDA).
- Comprender los fundamentos del Machine Learning.
- Construir y evaluar modelos de regresión y clasificación.
- Desarrollar un proyecto aplicado para tu portafolio.

¡Te esperamos en la UTN!