Certificado Especialista
Ciencia de datos y machine learning con Python
Vivimos en una economía impulsada por los datos, donde las organizaciones necesitan profesionales capaces de transformar información en conocimiento accionable.
Esta formación está diseñada para prepararte de manera progresiva y práctica en una de las profesiones con mayor demanda, proyección salarial y crecimiento a nivel global.
A lo largo de este itinerario aprenderás a dominar todo el ciclo de vida de un proyecto de Data Science: desde la adquisición, limpieza y análisis de datos, hasta la creación de modelos predictivos avanzados con Machine Learning y Deep Learning.
Comenzarás desde los fundamentos de Python y la estadística aplicada, y avanzarás paso a paso hacia la construcción de modelos inteligentes capaces de predecir, clasificar y detectar patrones complejos en grandes volúmenes de datos.
Trabajarás con las librerías y frameworks más utilizados en la industria, como NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn y TensorFlow, aplicándolos sobre casos prácticos reales.
Aprenderás a resolver problemas de clasificación, regresión, clustering, reglas de asociación y redes neuronales profundas, desarrollando proyectos completos que simulan situaciones reales del mundo empresarial y tecnológico.
El enfoque es totalmente práctico y orientado a resultados. No solo aprenderás la teoría, sino que desarrollarás la capacidad de analizar datos, explicar conclusiones con impacto y construir modelos predictivos que aportan valor real.
En un mercado donde perfiles de Data Science, Machine Learning y Deep Learning figuran entre los mejor remunerados y más demandados, esta formación te prepara para dar un salto profesional sólido y sostenible.
Módulos que componen el programa especialista:
- Unidad 1: Introducción al Análisis de Datos
- Unidad 2: Fundamentos del lenguaje Python
- Unidad 3: Conceptos de Estadística para el Análisis de Datos
- Unidad 4: Calculo numérico con Numpy
- Unidad 5: Análisis de datos con Pandas
- Unidad 6: Importación y exportación con Pandas
- Unidad 7: Visualización de datos en Python - Matplotlib
- Unidad 8: Visualización de datos en Python - Seaborn
- Unidad 9: Series temporales en Python
- Unidad 10: Ejecución e interconexión de Python con otras plataformas
- Unidad 1: Introducción al Machine Learning
- Unidad 2: Introducción a Python
- Unidad 3: Machine Learning - Clasificación
- Unidad 4: Machine Learning - Regresión
- Unidad 5: Machine Learning - Clustering
- Unidad 6: Machine Learning - Reglas de Asociación
- Unidad 1: Introducción a Deep Learning
- Unidad 2: Redes neuronales artificiales (ANN) - Conceptos Fundamentales
- Unidad 3: Redes neuronales artificiales (ANN) - Regresión con Keras y Tensorflow
- Unidad 4: Redes neuronales artificiales (ANN) - Clasificación binaria con Keras y Tensorflow
- Unidad 5: Redes neuronales artificiales (ANN) - Clasificación multiclase con Keras y Tensorflow
- Unidad 6: Redes neuronales convolucionales (CNN) - Clasificaciones imágenes blanco y negro
- Unidad 7: Redes neuronales convolucionales (CNN) - Clasificaciones imágenes en color
- Unidad 8: Redes neuronales recurrentes (RNN)
- Unidad 9: Redes neuronales en Aprendizaje No Supervisado
- Personas que desean iniciar o reconvertir su carrera profesional hacia el ámbito de la ciencia de datos.
- Analistas de datos que quieren evolucionar hacia perfiles de Data Scientist y Machine Learning Engineer.
- Profesionales técnicos que buscan adquirir competencias avanzadas en análisis predictivo y modelado.
- Ingenieros, matemáticos o perfiles STEM interesados en aplicar datos e inteligencia artificial.
- Profesionales de negocio que quieren comprender y explotar el valor de los datos de forma avanzada.
- Emprendedores que desean utilizar los datos para crear productos y servicios inteligentes.
- Estudiantes y recién graduados que buscan diferenciarse con una especialización de alto valor.
- Cualquier profesional que quiera adquirir una de las habilidades más demandadas del mercado actual.
Desarrollar proyectos completos de ciencia de datos, aplicando Python, Machine Learning y Deep Learning para analizar datos, construir modelos predictivos avanzados y generar conocimiento de alto valor para la toma de decisiones en entornos reales.
No se requieren conocimientos previos en programación, Machine Learning o Deep Learning.
La formación comienza desde cero, incluyendo una introducción completa a Python y a los fundamentos estadísticos necesarios.
Solo se necesita interés por el análisis de datos y la motivación para desarrollar una carrera profesional en uno de los sectores con mayor crecimiento y proyección.
¿Cómo aprendo durante la certificación?
Aprendes haciendo. Cada módulo combina contenidos claros, vídeos explicativos, ejercicios prácticos y evaluaciones que te obligan a aplicar la IA en situaciones reales de trabajo, no solo a entenderla.
¿Cómo es la experiencia de aprendizaje?
Es una experiencia guiada, flexible y práctica. Tú marcas el ritmo, pero siempre con una estructura clara, objetivos definidos y acompañamiento docente cuando lo necesites.
¿Cómo se garantiza que realmente adquiero las competencias?
La certificación se basa en evaluación continua:
- Tests por unidad
- Actividades prácticas
- Proyectos de evaluación
¿Cómo se traslada lo aprendido a mi trabajo diario?
La certificación está diseñada para que apliques lo aprendido desde el primer módulo. Los ejercicios, proyectos y casos están orientados a situaciones reales, permitiéndote integrar la IA en tus procesos y tareas habituales a medida que avanzas en el itinerario.
- La metodología de ADR Formación está diseñada para convertir el aprendizaje en competencias profesionales reales, alineadas con las necesidades actuales de las personas y las organizaciones.
- La formación se estructura en itinerarios formativos cuidadosamente diseñados, desarrollados por expertos en la materia, siguiendo criterios pedagógicos que garantizan un aprendizaje progresivo y aplicable.
- Todos los módulos siguen un estándar metodológico común, asegurando coherencia y calidad en la experiencia de aprendizaje.
- La duración de las formaciones está calculada con precisión, reflejando de forma realista el tiempo necesario de aprendizaje y garantizando una carga lectiva coherente y acreditable.
- La formación se realiza a través de un aula virtual propia, accesible y diseñada para ofrecer una experiencia de uso sencilla e intuitiva.
- El aula virtual es 100% online y responsive, adaptada a ordenador, tablet y móvil, y sin horarios, pensada para profesionales en activo.
- El alumnado cuenta con acompañamiento experto y disponibilidad de tutorías por videollamada, lo que permite un aprendizaje guiado y adaptado a su contexto profesional.
- El modelo formativo incorpora seguimiento y trazabilidad del progreso, facilitando el control del aprendizaje durante todo el proceso.
- Las especialidades son bonificables a través de FUNDAE, y desde ADR Formación nos encargamos de la comunicación y gestión del proceso de forma gratuita.
Al completar el itinerario formativo y superar las evaluaciones, obtendrás un certificado como especialista en IA emitido por ADR Formación, en el que se indican la duración en horas, los módulos y contenidos cursados, las fechas de inicio y finalización
Se trata de una especialización completa, basada en evaluación continua y proyectos aplicados, diseñada para acreditar un nivel profesional real y verificable.
El certificado incluye un Código Seguro de Verificación (CSV) único, que garantiza su autenticidad y permite su validación. Estará disponible en tu área privada en menos de 24 horas tras finalizar la formación, desde donde podrás descargarlo en formato PDF.
En el caso de formación bonificada, el Certificado de Aprovechamiento estará disponible una vez finalizado el plazo de acceso y tras la validación del expediente.
Ingeniero de Telecomunicación y Máster en Project Management. Trabajo con IA, análisis de datos y automatización, liderando proyectos tecnológicos con metodologías ágiles como Scrum y Design Thinking.
He creado estos certificados para ayudarte a dominar las herramientas que se usan en proyectos reales, con un enfoque práctico y orientado a resultados para generar impacto profesional.
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