160 horas
Live
Data Science es una disciplina científica que se dedica al análisis de fuentes de datos para sacar información y descubrir patrones con los que se pueda tomar decisiones. A su vez, combina dicha información para hacerla contenido de valor, con herramientas como la estadística para optimizar el trabajo. ¿Quieres aplicarlo en tu empresa?
Este programa es para ti, si eres analista, gerente, científico de datos o personal encargado de generar análisis descriptivos, inferenciales, predictivos y prescriptivos; dashboards para la toma de decisiones y cuentas con conocimientos básicos de estadística.
Ser referente para la certificación de las personas que se desempeñan en la función de Data Science Jr. asistiendo en la toma de decisiones basadas en la aplicación de herramientas tecnológicas y matemáticas para desarrollar modelos de Ciencia de Datos.Competencias / Habilidades:Analítica de datos: análisis descriptivo, análisis inferencial, comunicar los resultados del análisis de datos para apoyar la toma de decisiones con un alto grado de éxitoIngeniería de características:-Preprocesar los datos incluyendo limpieza, transformación y preparación para que sean utilizables-Evaluar las características para producir un conjunto óptimo de variables o predictoresCiencia de datos-Construir modelos de aprendizaje automático para predecir el futuro basándose en patrones anteriores (análisis predictivo)-Generar conocimiento que pueda utilizarse para resolver problemas de negocioProyecto / Resultado: Modelo optimizado de machine learning en dominio autónomo para potenciar las decisiones empresariales.
Minería de datos
Análisis de datos
Algoritmos
Machine Learning
Todo tu aprendizaje es significativo gracias al uso de casos reales y la creación de un proyecto transversal.
Interactúa con los mejores maestros y compañeros de todo el mundo, participando en sesiones virtuales en vivo.
Aprovecha las ventajas de la tecnología de una plataforma digital para enriquecer aún más tu experiencia educativa.
Experimenta un modelo educativo que te pone en el centro a ti.
M1
Fundamentos de Python
10 Hrs.
Diseñar programas en lenguaje de programación python sobre el ambiente de programación notebook, para que se cumpla con los requerimientos de la aplicación de Ciencia de Datos .
M2
Plataformas de aplicación sobre Python
10 Hrs.
Diseñar programas en las plataformas de Panda y Numpy de python sobre el ambiente de programación notebook, para que se cumpla con los requerimientos de la aplicación de Ciencia de Datos requerida.
M3
Manipulación de datos en Python
10 Hrs.
Manipular una base de datos en la plataforma de Panda de python que involucre llamadas (queries) a las bases de datos y estatuos para concatenar y unir bases de datos.
M4
Plataformas de visualización
10 Hrs.
Explotar las ventajas que tienen Python y las plataformas de visualización Matplotlib, Pandas y Seaborn, para generar diversos tipos de gráficos que permitan analizar e interpretar resúmenes de datos del mundo real, cumpliendo con los requerimientos de la interfaz de la visualización requerida.
M5
Ingeniería de características
10 Hrs.
Seleccionar las características de las bases de datos más importantes por su importancia para la visualización o por su importancia en mejorar la exactitud, precisión de un modelo de datos.
M6
Aprendizaje no-supervisado
10 Hrs.
Desarrollar modelos inteligentes no supervisado de datos utilizando scikit-learn de Python, seleccionando el número de agrupaciones adecuadas y analizando la efectividad del modelo utilizando medidas de calidad, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.
M7
Aprendizaje supervisado
10 Hrs.
Desarrollar modelos inteligentes supervisado de datos utilizando scikit-learn de Python; seleccionar el modelo adecuado y analizar la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.
M8
Visualización de máquinas inteligentes
10 Hrs.
Utilizar herramientas visuales de maquinas inteligentes para desarrollar modelos de datos mas exactos y/o precisos, que cumplan con los requerimientos de la necesidad del problema a resolver.
M9
Plataformas y máquinas inteligentes en Big Data
10 Hrs.
Desarrollar modelos inteligentes supervisados de grandes volúmenes de datos utilizando pySpark de Python; seleccionar el modelo adecuado y analizar la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.
M10
Análisis de imágenes
10 Hrs.
Desarrollar modelos de clasificación de imágenes utilizando técnicas de aprendizaje profundo; reconocer los tipos de clasificación: binaria, multiclase, detección de objetos, segmentación semántica.
M11
Analítica de texto
10 Hrs.
Desarrollar modelos inteligentes supervisado de datos de texto utilizando la plataforma máquinas inteligentes en Python; seleccionar el modelo adecuado y analizar la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.
M12
Analítica de redes sociales
10 Hrs.
Desarrollar modelos Redes de datos utilizando la NetworkX en Python; analizar la robustez de las redes, encontrar las personas que mas se comunican, así como los líderes de las conversaciones en una red social.
M13
Data Science and AI: Del Concepto a Desarrollo de Aplicaciones - PIDA
40 Hrs.
Aplicación de proyecto.
Campus |
Fecha de inicio |
Horarios de sesiones |
---|---|---|
Programas en Línea |
08 Septiembre, 2025 | Consultar horarios > |
Programas en Línea |
27 Octubre, 2025 | Consultar horarios > |
Duración
160 Hrs
Modalidad
Live
Grettel Barceló Alonso es Ingeniera en Sistemas Computacionales, con Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica, opción Computación, en el Centro de Investigación y Estudios Avanzados (CINVESTAV) y es Doctora en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación (CIC). Es autora de diversos artículos científicos en revistas de circulación internacionalmente indizadas. Ha participado como conferencista en congresos nacionales e internacionales en áreas de Sistemas Basados en Conocimiento y Procesamiento de Lenguaje Natural y es egresada del programa de ciencia de datos aplicada del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Obtuvo el 1er. lugar en la categoría social y educativa del certamen nacional Mujeres Mexicanas Inventoras e Innovadoras con el proyecto Ambiente integral para el aprendizaje y la enseñanza del Álgebra y el 2do lugar en el Best PhD Thesis Award on Artificial Intelligence del 2010 por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial. Es socia y accionista de la empresa ITA S.A. de C.V., dedicada a brindar soluciones integrales de alto nivel en inteligencia artificial y minería de datos. Su principal línea de desarrollo está enfocada a sistemas educativos en el área de matemáticas, con un total de 41 sistemas actualmente comercializados en modelo SaaS – Software as a Service. En relación a proyectos sociales, ha contribuido como Consultora Senior con organizaciones estatales, como la Secretaría de Salud del Estado de Hidalgo, la Comisión para la Protección contra Riesgos Sanitarios, el Instituto Estatal del Transporte, la Secretaría de Planeación y Desarrollo Regional y Metropolitano, la Subdirección de de Recursos Humanos del Estado de Hidalgo, el Hospital del Niño DIF, entre otras. En la iniciativa privada, ha brindado consultoría y capacitación a empresas como AT&T, Grupo PepsiCo, Apex Global, HP, AMD y Wheel the World. Reconocida en el 2018 como Profesora Inspiradora por el Tecnológico de Monterrey, donde se desempeña como directora de la Ingeniería en Tecnologías de Información, coordinadora del diplomado Data Science & AI: Del Concepto a desarrollo de aplicaciones de Educación Continua y Directora Nacional Asociada de la Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada. Además, es diseñadora de las subcompetencias Plataformas de visualización en Pyhton y Auto Machine Learning en el rol Data Scientist para la plataforma The Learning Gate.
Grettel Barceló Alonso es Ingeniera en Sistemas Computacionales, con Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica, opción Computación, en el Centro de Investigación y Estudios Avanzados (CINVESTAV) y es Doctora en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación (CIC). Es autora de diversos artículos científicos en revistas de circulación internacionalmente indizadas. Ha participado como conferencista en congresos nacionales e internacionales en áreas de Sistemas Basados en Conocimiento y Procesamiento de Lenguaje Natural y es egresada del programa de ciencia de datos aplicada del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Obtuvo el 1er. lugar en la categoría social y educativa del certamen nacional Mujeres Mexicanas Inventoras e Innovadoras con el proyecto Ambiente integral para el aprendizaje y la enseñanza del Álgebra y el 2do lugar en el Best PhD Thesis Award on Artificial Intelligence del 2010 por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial. Es socia y accionista de la empresa ITA S.A. de C.V., dedicada a brindar soluciones integrales de alto nivel en inteligencia artificial y minería de datos. Su principal línea de desarrollo está enfocada a sistemas educativos en el área de matemáticas, con un total de 41 sistemas actualmente comercializados en modelo SaaS – Software as a Service. En relación a proyectos sociales, ha contribuido como Consultora Senior con organizaciones estatales, como la Secretaría de Salud del Estado de Hidalgo, la Comisión para la Protección contra Riesgos Sanitarios, el Instituto Estatal del Transporte, la Secretaría de Planeación y Desarrollo Regional y Metropolitano, la Subdirección de de Recursos Humanos del Estado de Hidalgo, el Hospital del Niño DIF, entre otras. En la iniciativa privada, ha brindado consultoría y capacitación a empresas como AT&T, Grupo PepsiCo, Apex Global, HP, AMD y Wheel the World. Reconocida en el 2018 como Profesora Inspiradora por el Tecnológico de Monterrey, donde se desempeña como directora de la Ingeniería en Tecnologías de Información, coordinadora del diplomado Data Science & AI: Del Concepto a desarrollo de aplicaciones de Educación Continua y Directora Nacional Asociada de la Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada. Además, es diseñadora de las subcompetencias Plataformas de visualización en Pyhton y Auto Machine Learning en el rol Data Scientist para la plataforma The Learning Gate.
$78,890 MXN*
Desde $6575 MXN mensuales pagando con Tarjetas de crédito participantes
*Precio Total (Servicios exentos de IVA). Para pago en dólares consulta con tu asesor el precio total (aplica sólo para participantes de LATAM).
Consulta a tu asesor para recibir información de nuestros apoyos.
Acreditar el dominio de las competencias del certificado (promedio de 80 o superior)
Demostrar la capacidad de producir resultados a través de un proyecto integrador de dominio autónomo (promedio de 80 o superior)
Esta certificación acredita la materia Analítica de datos y transformación digital (IN5150) de la Maestría en Gestión de la Ingeniería, si aplicas y eres admitido en el posgrado dentro de los 3 años posteriores a su fecha de emisión.
Esta certificación acredita la materia Analítica de datos y transformación digital (IN5150) de la Maestría en Ingeniería con especialidad en Sistemas de Calidad y Productividad, si aplicas y eres admitido en el posgrado dentro de los 3 años posteriores a su fecha de emisión.
Esta certificación acredita la materia Analítica de datos y transformación digital (IN5150) de la Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada, si aplicas y eres admitido en el posgrado dentro de los 3 años posteriores a su fecha de emisión.
Esta certificación acredita la materia Analítica de datos y transformación digital (IN5150) de la Maestría en Administración de Tecnologías de Información, si aplicas y eres admitido en el posgrado dentro de los 3 años posteriores a su fecha de emisión.
Demuestra el aprendizaje, las habilidades y las competencias adquiridas a través de insignias digitales. Estos reconocimientos además de ser un testimonio de tus logros, también cuentan con el respaldo de la Tecnología Blockchain, lo que hace que tu insignia digital sea única en el mundo.
M1 | Fundamentos de Python | |
---|---|---|
Sesiones | 1: Septiembre 08, 2025 - 18:00 a 20:30 | |
2: Septiembre 22, 2025 - 18:00 a 20:30 | ||
3: Septiembre 29, 2025 - 18:00 a 20:30 | ||
M2 | Plataformas de aplicación sobre Python | |
Sesiones | 1: Octubre 06, 2025 - 18:00 a 20:30 | |
2: Octubre 13, 2025 - 18:00 a 20:30 | ||
M3 | Manipulación de datos en Python | |
Sesiones | 1: Octubre 20, 2025 - 18:00 a 20:30 | |
2: Octubre 27, 2025 - 18:00 a 20:30 | ||
M4 | Plataformas de visualización | |
Sesiones | 1: Noviembre 03, 2025 - 18:00 a 20:30 | |
2: Noviembre 10, 2025 - 18:00 a 20:30 | ||
M5 | Ingeniería de características | |
Sesiones | 1: Noviembre 24, 2025 - 18:00 a 20:30 | |
2: Diciembre 01, 2025 - 18:00 a 20:30 | ||
M6 | Aprendizaje no-supervisado | |
Sesiones | 1: Diciembre 08, 2025 - 18:00 a 20:30 | |
2: Diciembre 15, 2025 - 18:00 a 20:30 | ||
M7 | Aprendizaje supervisado | |
Sesiones | 1: Enero 05, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Enero 12, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M8 | Visualización de máquinas inteligentes | |
Sesiones | 1: Enero 19, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Enero 26, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M9 | Plataformas y máquinas inteligentes en Big Data | |
Sesiones | 1: Febrero 09, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Febrero 16, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M10 | Análisis de imágenes | |
Sesiones | 1: Febrero 23, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Marzo 02, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M11 | Analítica de texto | |
Sesiones | 1: Marzo 23, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Abril 06, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M12 | Analítica de redes sociales | |
Sesiones | 1: Abril 13, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Abril 20, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M13 | Data Science and AI: Del Concepto a Desarrollo de Aplicaciones - PIDA | |
Sesiones | 1: Mayo 04, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Mayo 11, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
3: Agosto 03, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Septiembre 08, 2025 - 18:00 a 20:30 |
2: Septiembre 22, 2025 - 18:00 a 20:30 | |
3: Septiembre 29, 2025 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Octubre 06, 2025 - 18:00 a 20:30 |
2: Octubre 13, 2025 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Octubre 20, 2025 - 18:00 a 20:30 |
2: Octubre 27, 2025 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Noviembre 03, 2025 - 18:00 a 20:30 |
2: Noviembre 10, 2025 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Noviembre 24, 2025 - 18:00 a 20:30 |
2: Diciembre 01, 2025 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Diciembre 08, 2025 - 18:00 a 20:30 |
2: Diciembre 15, 2025 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Enero 05, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Enero 12, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Enero 19, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Enero 26, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Febrero 09, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Febrero 16, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Febrero 23, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Marzo 02, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Marzo 23, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Abril 06, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Abril 13, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Abril 20, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Mayo 04, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Mayo 11, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
3: Agosto 03, 2026 - 18:00 a 20:30 |
M1 | Fundamentos de Python | |
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Sesiones | 1: Octubre 27, 2025 - 19:00 a 21:30 | |
2: Noviembre 03, 2025 - 19:00 a 21:30 | ||
3: Noviembre 10, 2025 - 19:00 a 21:30 | ||
M2 | Plataformas de aplicación sobre Python | |
Sesiones | 1: Noviembre 24, 2025 - 19:00 a 21:30 | |
2: Diciembre 01, 2025 - 19:00 a 21:30 | ||
M3 | Manipulación de datos en Python | |
Sesiones | 1: Diciembre 08, 2025 - 19:00 a 21:30 | |
2: Diciembre 15, 2025 - 19:00 a 21:30 | ||
M4 | Plataformas de visualización | |
Sesiones | 1: Enero 05, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
2: Enero 12, 2026 - 19:00 a 21:30 | ||
M5 | Ingeniería de características | |
Sesiones | 1: Enero 19, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
2: Enero 26, 2026 - 19:00 a 21:30 | ||
M6 | Aprendizaje no-supervisado | |
Sesiones | 1: Febrero 09, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
2: Febrero 16, 2026 - 19:00 a 21:30 | ||
M7 | Aprendizaje supervisado | |
Sesiones | 1: Febrero 23, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
2: Marzo 02, 2026 - 19:00 a 21:30 | ||
M8 | Visualización de máquinas inteligentes | |
Sesiones | 1: Marzo 23, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
2: Abril 06, 2026 - 19:00 a 21:30 | ||
M9 | Plataformas y máquinas inteligentes en Big Data | |
Sesiones | 1: Abril 13, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
2: Abril 20, 2026 - 19:00 a 21:30 | ||
M10 | Análisis de imágenes | |
Sesiones | 1: Abril 27, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
2: Mayo 04, 2026 - 19:00 a 21:30 | ||
M11 | Analítica de texto | |
Sesiones | 1: Mayo 11, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
2: Mayo 18, 2026 - 19:00 a 21:30 | ||
M12 | Analítica de redes sociales | |
Sesiones | 1: Mayo 25, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
2: Junio 01, 2026 - 19:00 a 21:30 | ||
M13 | Data Science and AI: Del Concepto a Desarrollo de Aplicaciones - PIDA | |
Sesiones | 1: Junio 15, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
2: Junio 22, 2026 - 19:00 a 21:30 | ||
3: Septiembre 14, 2026 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Octubre 27, 2025 - 19:00 a 21:30 |
2: Noviembre 03, 2025 - 19:00 a 21:30 | |
3: Noviembre 10, 2025 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Noviembre 24, 2025 - 19:00 a 21:30 |
2: Diciembre 01, 2025 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Diciembre 08, 2025 - 19:00 a 21:30 |
2: Diciembre 15, 2025 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Enero 05, 2026 - 19:00 a 21:30 |
2: Enero 12, 2026 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Enero 19, 2026 - 19:00 a 21:30 |
2: Enero 26, 2026 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Febrero 09, 2026 - 19:00 a 21:30 |
2: Febrero 16, 2026 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Febrero 23, 2026 - 19:00 a 21:30 |
2: Marzo 02, 2026 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Marzo 23, 2026 - 19:00 a 21:30 |
2: Abril 06, 2026 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Abril 13, 2026 - 19:00 a 21:30 |
2: Abril 20, 2026 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Abril 27, 2026 - 19:00 a 21:30 |
2: Mayo 04, 2026 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Mayo 11, 2026 - 19:00 a 21:30 |
2: Mayo 18, 2026 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Mayo 25, 2026 - 19:00 a 21:30 |
2: Junio 01, 2026 - 19:00 a 21:30 |
Sesiones | 1: Junio 15, 2026 - 19:00 a 21:30 |
2: Junio 22, 2026 - 19:00 a 21:30 | |
3: Septiembre 14, 2026 - 19:00 a 21:30 |
M1 | Fundamentos de Python | |
---|---|---|
Sesiones | 1: Noviembre 19, 2025 - 18:00 a 20:30 | |
2: Noviembre 26, 2025 - 18:00 a 20:30 | ||
3: Diciembre 03, 2025 - 18:00 a 20:30 | ||
M2 | Plataformas de aplicación sobre Python | |
Sesiones | 1: Diciembre 10, 2025 - 18:00 a 20:30 | |
2: Diciembre 17, 2025 - 18:00 a 20:30 | ||
M3 | Manipulación de datos en Python | |
Sesiones | 1: Enero 07, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Enero 14, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M4 | Plataformas de visualización | |
Sesiones | 1: Enero 21, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Enero 28, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M5 | Ingeniería de características | |
Sesiones | 1: Febrero 04, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Febrero 11, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M6 | Aprendizaje no-supervisado | |
Sesiones | 1: Febrero 18, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Febrero 25, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M7 | Aprendizaje supervisado | |
Sesiones | 1: Marzo 04, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Marzo 11, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M8 | Visualización de máquinas inteligentes | |
Sesiones | 1: Marzo 18, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Marzo 25, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M9 | Plataformas y máquinas inteligentes en Big Data | |
Sesiones | 1: Abril 08, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Abril 15, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M10 | Análisis de imágenes | |
Sesiones | 1: Abril 22, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Abril 29, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M11 | Analítica de texto | |
Sesiones | 1: Mayo 06, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Mayo 13, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M12 | Analítica de redes sociales | |
Sesiones | 1: Mayo 20, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
2: Mayo 27, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
M13 | Data Science and AI: Del Concepto a Desarrollo de Aplicaciones - PIDA | |
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2: Junio 17, 2026 - 18:00 a 20:30 | ||
3: Septiembre 09, 2026 - 18:00 a 20:30 |
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2: Noviembre 26, 2025 - 18:00 a 20:30 | |
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2: Diciembre 17, 2025 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Enero 07, 2026 - 18:00 a 20:30 |
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Sesiones | 1: Enero 21, 2026 - 18:00 a 20:30 |
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Sesiones | 1: Febrero 04, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Febrero 11, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Febrero 18, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Febrero 25, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Marzo 04, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Marzo 11, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Marzo 18, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Marzo 25, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Abril 08, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Abril 15, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Abril 22, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Abril 29, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Mayo 06, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Mayo 13, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Mayo 20, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Mayo 27, 2026 - 18:00 a 20:30 |
Sesiones | 1: Junio 10, 2026 - 18:00 a 20:30 |
2: Junio 17, 2026 - 18:00 a 20:30 | |
3: Septiembre 09, 2026 - 18:00 a 20:30 |