Bootcamp Ciencia de Datos para los negocios (60 horas)

El programa que te prepara para liderar proyectos de ciencia de datos, analítica avanzada desde la estrategia de negocio.

Con un enfoque 100% práctico, casos reales y una hoja de ruta para aplicar modelos predictivos, segmentaciones y soluciones analíticas en tu propia organización.

- Inicio: 5/10/2025 en modalidad online. Sesiones en vivo
- 12 sesiones de 5 horas. Domingos de 8.30am a 13.30pm
- Plazas limitadas.

Sobre el Bootcamp

El Bootcamp de Ciencia de Datos para los Negocios (60 horas) está diseñado para que, profesionales sin formación técnica, aprendan a extraer valor de los datos, tomar mejores decisiones y aplicar herramientas analíticas modernas en sus organizaciones.

A través de clases en vivo, ejercicios prácticos y un proyecto real con presentación ante un jurado empresarial, dominarás el ciclo completo de un proyecto de análisis de datos con Python, sin necesidad de saber programar previamente.

Objetivos de aprendizaje

✅ Comprender los fundamentos clave de la ciencia de datos aplicada al negocio.
✅ Aprender a analizar, visualizar y comunicar datos de forma efectiva.
✅ Dominar herramientas como Python, Pandas, Seaborn y Jupyter Notebooks.
✅ Aplicar técnicas de segmentación, predicción y optimización para resolver problemas reales.
✅ Participar en un reto final con una empresa real y presentar soluciones basadas en datos.

A quién va dirigido

Profesionales de negocios, marketing, finanzas, operaciones o estrategia que deseen incorporar análisis de datos en su día a día.
Líderes y tomadores de decisiones que quieren entender cómo la ciencia de datos puede mejorar sus procesos.
Emprendedores que buscan desarrollar habilidades para tomar decisiones basadas en evidencias.
Consultores o analistas funcionales que desean integrar capacidades técnicas a su perfil actual.

No se requieren conocimientos previos de programación o estadística avanzada.

Temario

Módulo 1: Fundamentos de Ciencia de Datos y Python para los Negocios

Comprende los conceptos clave de la Ciencia de Datos, el ciclo completo de desarrollo de un modelo 360 y aprende a utilizar Python como herramienta de análisis desde el rol de líder de negocio.

📌 Lo que trabajarás:

Qué es Data Science y tipos de modelos.
Ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos 360 en entornos reales (CRISP-DM).
Casos de uso de alto impacto en el negocio.
Fundamentos de programación en Python:
tipos de variables, listas, diccionarios, funciones, bucles y módulos, aplicaciones.
Carga, lectura y exploración inicial de datasets con pandas.
Visualización básica de datos con matplotlib y seaborn.

🎯 Resultado esperado:
Dominarás los conceptos esenciales de la Ciencia de Datos, entenderás el ciclo de un proyecto analítico desde el negocio, y sabrás usar Python para explorar y visualizar datos desde el primer día..

Módulo 2: Fundamentos de Estadística y Python para el Análisis de Datos

Construye una base sólida en estadística y programación para interpretar resultados, validar hipótesis y desarrollar modelos desde una perspectiva de negocio.

📌 Lo que trabajarás:

Estadística descriptiva univariante y regresión lineal múltiple.
Variables aleatorias, distribuciones de probabilidad y normalidad.
Teorema del Límite Central, estimación, intervalos de confianza, p-valor.
Fundamentos de programación en Python para la Ciencia de Datos: resúmenes estadísticos de datos, gráficos de distribución de variables, ejecución de modelos y visualización en Python, para entender los datos.
Uso de Google Colab y librerías esenciales: pandas, numpy, matplotlib, seaborn.

🎯 Resultado esperado:
Sabrás interpretar resultados estadísticos con precisión y utilizar Python como herramienta de análisis y visualización.

Módulo 3: Preparación y Blending de Datos para Modelos Predictivos

Aprende a integrar, limpiar y transformar datasets reales para generar modelos confiables y accionables en contextos de negocio.

📌 Lo que trabajarás:

Flujo completo de depuración de datos: nulos, duplicados, outliers. Optimizar el tratamiento de outliers.
Integración de datasets: joins, merges, concatenaciones.
Agregaciones y pivoteo de datos.
Codificación de variables categóricas: Label Encoding, One-Hot Encoding.
Normalización y estandarización de variables numéricas.
Construcción y aplicación de un modelo de segmentación RFM con pandas.

🎯 Resultado esperado:
Serás capaz de preparar datasets limpios y estructurados, listos para ser utilizados en análisis, dashboards o modelos de machine learning.

Módulo 4: Segmentación de Clientes y Productos con Modelos No Supervisados

Explora métodos avanzados de agrupación para identificar patrones ocultos y tomar decisiones estratégicas basadas en clusters de comportamiento.

📌 Lo que trabajarás:

Fundamentos de segmentación RFM veintiles de valor, evolución y lógica de agrupación.
Reducción de dimensionalidad con Análisis de Componentes Principales (PCA).
Modelos de clustering: K-means, DBSCAN y jerárquico.
Evaluación del clustering: Silhouette score, Elbow method.
Visualización e interpretación de grupos de clientes o productos.

🎯 Resultado esperado:
Podrás identificar segmentos estratégicos en tus datos y aplicar estrategias de marketing, ventas o retención más efectivas.

Módulo 5: Modelos Predictivos para Decisiones de Negocio

Aprende a construir e interpretar modelos supervisados que anticipen comportamientos clave como abandono, conversión o riesgo de clientes.

📌 Lo que trabajarás:

Definición de variable objetivo y construcción del dataset.
Regresión lineal y logística.
Árboles de decisión, Random Forest, SVM.
Algoritmos ensamblados: XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting.
Validación cruzada y tuning de modelos.
Métricas: accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC.
Interpretación de modelos con SHAP y gráficos de importancia.
Despliegue de modelos.

🎯 Resultado esperado:
Podrás liderar proyectos de predicción desde el negocio, interpretar métricas clave, y comunicar hallazgos con impacto estratégico.

Módulo 6: Inteligencia Artificial y Generative AI para Líderes

Comprende cómo la IA y la Generative AI están transformando procesos, decisiones y modelos de negocio en todos los sectores.

📌 Lo que trabajarás:

Diferencias entre IA tradicional y Generative AI (con ejemplos prácticos).
Herramientas de Generative AI: ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude.
Casos reales de aplicación en procesos, clientes, contenido y automatización.
Diagnóstico del nivel de preparación de tu empresa frente a la adopción de IA.
Revisión de tendencias 2025–2026 en IA y oportunidades de adopción empresarial.

🎯 Resultado esperado:
Tendrás una visión clara del impacto de la IA en el negocio, sabrás cómo aplicarla estratégicamente y cómo liderar su adopción responsable.

Módulo 7: Caso final con empresa real y presentación ante jurado

Aplica todo lo aprendido en un reto real propuesto por una empresa colaboradora, con presentación final ante un jurado profesional.

Lo que trabajarás:

Reto de negocio real (briefing inicial se comparte en la sesión de inicio del BootCamp).
Análisis, diseño de solución, visualización de resultados.
Entrenamiento para presentación (storytelling, impacto, claridad).
Presentación ante jurado de expertos invitados.
Feedback y networking.

Resultado esperado:
Desarrollarás un caso de uso de alto impacto con datos reales y recibirás retroalimentación profesional sobre tu desempeño, abriendo posibles oportunidades laborales.

Metodología y formato

✔️ 100% online en vivo (vía Zoom).
✔️ Clases prácticas con acompañamiento paso a paso.
✔️ Acceso a grabaciones para repaso.
✔️ Plantillas, datasets y notebooks incluidos.
✔️ Proyecto real guiado y presentación con jurado invitado.
✔️ Acompañamiento en cada etapa del Bootcamp.

Instructores

Máster en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. Universidad Complutense de Madrid (UCM)
Diplomado en Inteligencia Artificial, Generative AI. UCM
Máster en Dirección Comercial y Marketing. Instituto de Empresa Business School
MBA. Universidad del Pacífico
Ing. Industrial. Pontificia Universidad Católica del Perú.
Más de 25 años liderando y desarrollando modelos de Inteligencia Artificial en España y Latinomérica.
Actualmente CEO para España y Latinoamérica de Customer Target Consuling, empresa pionera en desarrollo de estrategia de clientes, Inteligencia artificial para los negocios.

Modalidad y fechas

Inicio: 8 de febrero 2026.

Horario: Domingos 8:30–13:30 (PE/EC/CO/MX) / 14:30–19:30 (Madrid). 12 sesiones de 5h.

Modalidad: online con sesiones en vivo.
👉 Reserva tu plaza ahora.

Precio e inscripción

Precio: S/ 2500 inc. IGV (720 USD), después del 30/01/2026
Precio: S/ 2250 inc. IGV (USD 647) hasta el 30/01/2026.
Precio: S/ 2200 inc. IGV (USD 637), por participante, hasta el 30/01/2026, para 3 o más inscritos.
Formas de pago (transferencia en cuenta corriente).

Preguntas frecuentes (FAQ)

P1: ¿Necesito saber programar para hacer este Bootcamp?

No. Empezamos desde cero. Te acompañamos paso a paso para que aprendas desde la práctica.

P2: ¿Qué herramientas necesito instalar?

Solo un navegador y acceso a internet. Usamos Google Colab y JupyterLab en la nube.

P3: ¿El caso es realmente con una empresa?

Sí. Contamos con empresas aliadas que brindan datos reales y participan en la evaluación final.

P4: ¿Puedo aplicar si ya estudié algo de Python antes?

Claro. Este Bootcamp profundiza en aplicaciones reales y modelo de negocio, ideal para reforzar tu perfil.

P5: ¿Puedo hacerlo si trabajo a tiempo completo?

Sí. Las clases se concentran en fines de semana y puedes repasar con grabaciones.

¿Tienes consultas antes de inscribirte?

Escríbenos por WhatsApp o enviarnos un email a: info@customertaret.academy Te responderemos en menos de 24 h.

¿Por qué unirte a este BootCamp?

✅ Aprende a trabajar con datos reales desde el negocio.
✅ Domina Python paso a paso: con Google Colab y métodos avanzados de «data blending» y depuración de datos.
✅ Aplica modelos predictivos avanzados con enfoque práctico.
✅ 100% orientado a decisiones reales.
✅ Incluye un caso final con empresa real y presentación ante jurado profesional.
✅ Introducción a la IA y Generative AI desde la visión estratégica.
✅ Modalidad online en vivo, compatible con agendas ejecutivas.

📌 60 horas en 7 módulos aplicados. Cupos limitados. Inicio en octubre.