Curso

Aplicaciones Web para Ciencia de Datos (TLG)

Data Science Nivel: Avanzado

Desarrollar front-end de un dashboard en Web usando Streamlit, Firebase y Python.

Recibe asesoría personalizada

Déjanos tus datos y recibe la información que necesitas sobre el programa y sus beneficios.

Modalidad

Learning Gate

Próxima fecha de inicio

Inscripciones Abiertas

Inversión

$3,850

Cálculo realizado con el tipo de cambio vigente al 24/04/2026 según el Banco de México ($17.41 MXN/USD). El monto final a pagar puede variar conforme al tipo de cambio aplicable al momento de la transacción.

*MSI con tarjetas participantes emitidas en México Ver formas de pago disponibles

Duración

10 horas

Inscribirme al programa

Sobre el programa:

Modalidad

Learning Gate

Fecha
de inicio

Inscripciones Abiertas

Duración

10 horas

Inversión

$3,850

*MSI con tarjetas participantes emitidas en México Ver formas de pago disponibles

Contactar asesor Inscribirme al programa Descargar folleto

Siguenos en:

¿Qué aprenderás?

Persona:
Actualmente, las empresas son más conscientes de que necesitan tomar decisiones basadas en datos para ser más competitivos. Y que deben de contratar recursos humanos que soporten una estrategia basada en datos. Además las herramientas son más poderosas y los problemas a resolver son mas complejos y requieren de personal altamente capacitado. Es justamente, esta necesidad la que se estaría cubriendo.
Organización:
Contar con personal capacitado para soportar estrategias basadas en datos para innovar y/o para resolver problemas complejos que requieren de personal altamente capacitado.

¿A quién va dirigido?

Profesionistas con interés en analizar datos en Tableau o equivalente, así como, desarrollar diagnósticos y predicciones basadas en datos con habilidades para trabajar en equipo y comunicación.

¿Qué lograrás al terminar?

Al finalizar el programa, serás capaz de:

El egresado de este programa, como Científico de Datos, será capaz de diseñar modelos de datos para problemas de alta complejidad máximizando su precisión.

Habilidades que desarrollarás:

Streamlit

Firebase

Python

Desarrollo de Frontend

¿Qué es The Learning Gate?

100% Autogestionable

Competencias y subcompetencias a través de certificaciones, certificados de competencias y microcertificados.

Rutas flexibles de aprendizaje. De acuerdo con el perfil del participante.
Bajo demanda. Módulos de 10 horas que desarrollan una subcompetencia y pueden ser tomados cuando se decida.
Modelo apilable. Varias subcompetencias integran una competencia y varias competencias integran una certificación.
Artículos, conferencias y eventos gratuitos incluidos.

Conoce el modelo de aprendizaje que hay en The Learning Gate

Modelo Flex

Aprende a tu propio ritmo cuando, como y donde quieras.

Sesión de onboarding personal.
Comienza y termina tu certificación de acuerdo con tu ritmo y tu propia agenda.
Elige el Certificado de Competencias o Microcertificado que se adapte mejor a tus intereses.
Mantén completa flexibilidad en tu aprendizaje.

Temario

Expandir todas las secciones

Onboarding: inicia tu experiencia de aprendizaje

Únete a una sesión vía Zoom, diseñada para darte la bienvenida y brindarte todos los elementos que conforman el ecosistema de The Learning Gate, desde la navegación en la plataforma, la comunidad, los diferentes caminos de aprendizaje, los Success Partners que te darán acompañamiento, un espacio para resolver tus dudas y herramientas útiles que podrás aprovechar para potenciar tu experiencia de aprendizaje.

1. Interpretar el programa de una aplicación Dashboard en Web usando plataforma Streamlit de Python y la base de datos no relacional de Firebase para llevarla a producción. 2. Crear un aplicación Dashboard en Web usando plataforma Streamlit de Python y la base de datos no relacional de Firebase para llevarla a producción.

Preguntas frecuentes

Las etapas clave en el desarrollo de una aplicación de data science son: definir el problema, preparar datos, construir el modelo/análisis, diseñar UI/flujo, integrar backend (API), pruebas, despliegue, monitoreo y mantenimiento. También incluye control de versiones y documentación.

Estudiarlo es importante porque muchos proyectos de datos fallan al “quedarse en el notebook”. Aprendes a desplegar y comunicar resultados en un producto usable, con consideraciones de seguridad, operación y mantenimiento.

Sirven para poner el análisis en manos de usuarios: visualizar KPIs, automatizar reportes, ejecutar predicciones y apoyar decisiones con recomendaciones. También permiten probar modelos en escenarios reales con retroalimentación.

El salario depende del rol (Data Scientist con deployment, ML Engineer, Full-stack con data, Analytics Engineer) y experiencia. Para estimarlo en México, busca en portales por títulos como ML Engineer, Data Scientist, Software Engineer (Data/ML) y filtra por ciudad y seniority.

Entre los aspectos más importantes se encuentran: definir claramente el objetivo de la aplicación, asegurar la calidad y seguridad de los datos, ofrecer una experiencia de usuario clara y funcional, y validar que los resultados sean comprensibles y útiles. También es clave considerar el rendimiento, la escalabilidad y el monitoreo, así como evitar modelos tipo “caja negra” sin explicaciones.

Entre los principales beneficios se encuentran: obtener información útil para tomar decisiones, facilitar su uso por parte de los usuarios y comunicar resultados de forma clara mediante dashboards interactivos. Además, permite demostrar valor para el negocio, fortalecer tu portafolio y llevar soluciones analíticas a contextos reales.

Las Aplicaciones Web para Ciencia de Datos son herramientas en línea que permiten interactuar con análisis, modelos o dashboards (por ejemplo, formularios, visualizaciones y predicciones) para que usuarios no técnicos consuman resultados. Conectan datos, lógica analítica y una interfaz usable.

Consulta más