Entré con una idea vaga inicial de lo que era la ciencia de datos y he salido como un profesional competente en el mundo de la data: nuevo trabajo, mucha más proyección y muchas ganas de seguir aprendiendo.Predicción de morosidad
Pasa de Python, SQL y estadística a machine learning, deep learning y un proyecto final defendible en entrevistas. Avanzas con una ruta clara, feedback técnico y acompañamiento de empleabilidad.
Agendar llamada de 15 minSin compromiso. Revisamos tu punto de partida y si el máster encaja contigo.
Sin compromiso. Revisamos si encaja con tu perfil.
Proyectos reales para construir portfolio técnico.
Ejercicios prácticos para fijar cada bloque.
Certificados modulares más certificado final.
Workshops grabados disponibles desde el primer día.
No solo aprendes herramientas. Cada módulo termina en entregables que puedes explicar: código, decisiones técnicas, resultados y próximos pasos.
Tienes mentoría, comunidad y feedback para evitar quedarte bloqueado cuando pasas del tutorial al proyecto real.
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.
Las dudas normales antes de invertir en un máster de este tipo.
No necesitas venir de un rol técnico. El programa arranca con Python y SQL desde fundamentos, pero sí necesitas constancia y ganas de practicar cada semana.
La dedicación recomendada es de unas 8 horas semanales. La ruta está diseñada para poder compaginarla con trabajo si mantienes un ritmo constante.
Tienes Discord privado, mentoría, sesiones en directo y feedback sobre proyectos. La idea es que no dependas solo de ver vídeos.
Incluye acceso 12 meses, programa principal, módulos extra, workshops, comunidad, soporte, mentoring 1:1, proyecto final y certificados.
Durante los primeros 15 días puedes pedir la devolución si has completado menos del 10% del programa. La garantía de acceso ampliado aplica si completas el 100% en los primeros 12 meses y sigues buscando empleo.
No. La llamada sirve para revisar tu punto de partida, resolver dudas y ver si este máster encaja con tus objetivos y disponibilidad.
Sin guion: sus vídeos y los mensajes que nos escriben cuando consiguen un resultado.
Alumnos reales, con su proyecto final y su perfil de LinkedIn.
Entré con una idea vaga inicial de lo que era la ciencia de datos y he salido como un profesional competente en el mundo de la data: nuevo trabajo, mucha más proyección y muchas ganas de seguir aprendiendo.Predicción de morosidad
Cuando comencé este máster, era un completo desconocido en el mundo de la programación y el análisis de datos: ni sabía instalar un paquete en Python. […] Hoy he levantado de cero un skillset sólido […] y finalmente despliego todo en un dashboard interactivo con Streamlit.SmartMonitor ML
Llevaba tiempo queriendo reinventarme y el trabajo en el que estaba no me llenaba. Tras más de un año […] conseguí finalizar y no solo eso: decidirme por fin a dejar mi antiguo trabajo y lanzarme a emprender y llevar los conocimientos aprendidos a […] la fabricación mecánica.Predictor para mecanizado
Desde que entré a Nodd3r he pasado de no tener ningún conocimiento en Data Science a desarrollar proyectos reales de alto impacto. […] Además, estoy montando mi propia agencia de Data Science e Inteligencia Artificial.Análisis exploratorio de Amazon
Entré en el programa […] con muchas dudas sobre mí misma, ya que no vengo del mundo de la informática, sino del mundo de Calidad. […] Salgo del programa con mucha seguridad y confianza, capaz de enfrentarme a proyectos reales con criterio propio.Predicción de la inflación de alimentos
Entré al programa insegura de si realmente esto me iba a gustar como para dedicarme a ello. Pero, rotundamente, es un sí, y salgo mucho más segura, sabiendo lo que quiero y con ganas de seguir formándome en este campo.Clasificador de residuos con IA
A crear un proyecto desde 0, a no tenerle miedo a la programación. […] Más confianza en mí misma, y mi carrera profesional también ha mejorado sustancialmente.OsteoAI
He entrado en el programa por una frustración muy grande con el sistema tradicional de educación y quería probar algo diferente para aprender de forma más práctica y a mi ritmo. Al final me he sorprendido con mi evolución después de un año.Sistema de recomendación de coworkings
Entré con dudas, sin saber si de verdad sería mi sitio o algo que me guste. Actualmente, dedico parte de mi profesión a la programación gracias a lo aprendido.ERP para EIPSA
Venía del mundo del marketing […] pero quería dar el salto hacia la Ciencia de Datos y el Machine Learning para ampliar mi perfil profesional. […] Me ha permitido pasar de tener unos conocimientos básicos a ser capaz de desarrollar proyectos completos con confianza y una metodología profesional.Análisis de reseñas de e-commerce con ML
Entré al programa con base técnica, pero sin una metodología sólida para afrontar proyectos completos. […] Hoy tengo una identidad más sólida como data scientist, con una forma de trabajar más madura y orientada a resultados.Análisis de cibercriminalidad
Aprendí que a veces es mejor empezar pequeño, que no tiene que estar perfecto a la primera […]. Y que el proyecto final no es el definitivo, es el primero de muchos.Almacén optimizado con aprendizaje por refuerzo (DQN)
Salgo con muchos más conocimientos, pero sobre todo con más seguridad en mí misma y sabiendo que soy capaz de sacar adelante proyectos que al principio me parecían muy complicados.Detección de ciberacoso
Muchas cosas, de hecho no dejo de aprender en cada sesión o workshop semanal, pero entre las que más impacto tienen en mi día a día profesional: limpiar datos con Python, integrar fuentes de datos con APIs, entrenar y poner en producción modelos de machine learning.Proyecto MLOps de extremo a extremo
Entré con mucha curiosidad, con muchas ganas de aprender, pero con mucha ignorancia hacia lo que me enfrentaba. Ahora me encuentro recompensada, y mucho más segura de mí misma.Cálculo de grasa corporal
Entré como vaca mirando el tren pasar; completamente ignorante. […] A tenerme paciencia y ver que soy capaz de cosas que no sabía que podía hacer.Ejecuciones hipotecarias en España (datos del INE)
Lo que más me aportó fue el trabajo final, ponerme a investigar y quitar algunas dudas con Christian para ir aprendiendo.Predictor de demanda de bicicletas compartidas
Entré sin tener conocimiento de análisis de datos, y ahora he logrado salir con una mentalidad organizada y con una metodología estructurada para llevar a cabo proyectos de análisis de datos.Asistente coreográfico inteligente
He aprendido a utilizar Python, NoSQL, ML…, y me ha ayudado a utilizar pandas en mi trabajo actual.Proyecto final de ciencia de datos
Entré con conocimientos de Python, salgo con conocimiento de análisis de datos y ML, data science y NLP.Trading cuantitativo con XGBoost
Cuando he necesitado ayuda con algo, siempre he recibido respuesta en un intervalo corto de tiempo.Proyecto final de ciencia de datos
He conseguido realizar un proyecto completo por mí misma.Clasificación del desarrollo de cáncer según hábitos de vida
Cada segundo aprendiendo algo nuevo es un tesoro para mí.Predicción de obesidad
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