Cursos y Carreras

Formación en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

  • Optimizamos tu aprendizaje para que vayas de 0 a 100.

  • Sumamos referentes de la industria para que estés siempre actualizado.

  • Ofrecemos un aprendizaje comunitario y basado en Proyectos.

  • Accedé a todos los cursos y carreras con la Membresía Humai.

Nuestra metodología

Cursadas mixtas

Clases y contenido en el Campus Virtual + clases en vivo con profesores.

Proyecto aplicado

Elige un tema para desarrollar en Humai LAB durante la cursada para agregar a tu portfolio.

Comunidad en Discord y eventos

Espacio de interacción con otros estudiantes y expertos para compartir conocimientos.

Certificación

Obtené certificados avalados por la Universidad Nacional de Cuyo.

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Profesores de calidad

Nuestros docentes son referentes de la industria y expertos en diversas áreas, que están transformando el futuro. Con experiencia real y una visión innovadora, te acercan las últimas tendencias y conocimientos aplicados para que aprendas de quienes están marcando el camino.

Sebastián Mesch Henriques

Sebastián Mesch Henriques

Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales

Charly Perez Molero

Charly Perez Molero

Ing. Químico. Solucionador de problemas natural y autodidacta destacado. Desde enseñar los fundamentos de la programación hasta realizar análisis de datos, desarrollo web y desarrollo de software.

Pablo Marinozi

Pablo Marinozi

Ingeniero en Sistemas, Doctorando en Ciencias Informáticas en la UNLP y Docente de Machine Learning, Computer Vision y Deep Learning en la UTN de Mendoza. Investigando sobre redes neuronales que procesen imágenes 3D para su aplicación en Viticultura de Precisión.

Felipe Aguirre

Felipe Aguirre

Licenciado en psicología, interesado en la intersección entre salud mental y neurociencias con inteligencia artificial, especialmente con el Procesamiento de Lenguaje Natural. Desarrollador de Python y docente. Cursó la especialización en Estadística para Ciencias de la Salud en la UBA, y se encuentra cursando la Maestría en IA en UDESA.

Catalina Galván

Catalina Galván

Bioingeniera por la UNER (2019). Actualmente, estudiante del Doctorado en Ingeniería de la UNL. Cuenta con una beca doctoral del CONICET en el Instituto de Matemática Aplicada del Litoral, CONICET-UNL. Además, es docente de la Facultad de Ingeniería Química de la UNL. Su principal tema de investigación consiste en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático robustos para interfaces cerebro-computadora basadas en imaginería motora.

Nahuel Passano

Nahuel Passano

Machine Learning Engineer en MecanTronic. Desarrollador de IA en Infiniem Labs. Estudiante avanzado de Ingeniería de Sonido en UNTREF.

Miranda Chab

Miranda Chab

Veterinaria (UBA) especializada en Salud Pública y Medicina Preventiva. Data Scientist. Docente de Data Science en Python y R.

Ramiro Savoie

Ramiro Savoie

Soy el responsable del diseño e implementación de arquitecturas Cloud con experiencia en AWS y GCP. Hago puestas productivas de proyectos de datos y de ML y en migraciones a entornos nube e implementaciones custom híbridas.

Luciano Savoie

Luciano Savoie

Ingeniero Electrónico. Docente universitario de Álgebra y Geometría Analítica. Docente preuniversitario de Electrotecnia, Máquinas Eléctricas y Electrónica Aplicada. Experiencia en diseño, desarrollo y puesta en marcha de circuitos impresos (PCB).

Luciano Robino

Luciano Robino

Licenciado en física egresado de Instituto Balseiro. Magíster en física emitido por la misma institución. Actualmente cursa la carrera de licenciatura en computación en Facultad de Ingeniería, UNCuyo. Ha trabajado en el módulo de Matemática del ingreso a la Facultad de Ciencias Económicas, UNCuyo. En sus ratos libres estudia japonés.

Gustavo Juantorena

Gustavo Juantorena

Biólogo especializado en Neurociencias. Actualmente se encuentra realizando un doctorado en Ciencias de la Computación en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (UBA), donde estudia patrones de movimientos manuales y oculares durante la resolución de tareas neuropsicológicas con el objetivo de aplicar técnicas de Machine Learning que puedan ayudar a un mejor diagnóstico de ciertas patologías psiquiátricas.

Gabriel Goren Roig

Gabriel Goren Roig

Licenciado en Física y doctorando en Matemática (UBA). Interesado en el desarrollo de lenguajes matemáticos para modelar el mundo, actualmente investiga en aplicaciones de lógica y teoría de categorías.

Wendy Brau

Wendy Brau

Lic. y Magíster en Economía y Magíster en Ciencia de Datos. Actualmente, consultora en el grupo de investigación Development Impact Evaluation (DIME) del Banco Mundial.

Iván Belenky

Iván Belenky

Comenzó sus estudios en Ingeniería Electrónica en la UBA. Luego de dos años, ganó una beca completa para estudiar Ingeniería Nuclear en el Instituto Balseiro. Terminó su carrera de grado desarrollando su proyecto final en la división satelital de INVAP.

Franco Jofré

Franco Jofré

Ingeniero de Sonido, trabajé en procesamiento de señales, consultoría acústica y actualmente como investigador, desarrollando soluciones de NLP para el sector privado.

Tomás Manzur

Tomás Manzur

PhD en Sociología. Profesional con más de 10 años de experiencia en consultoría estratégica, aplicación de metodologías cuantitativas y cualitativas en investigaciones sociales, y en redacción de textos científicos, técnicos y de divulgación. Actualmente se desempeña como Data Engineer en Minimalistech. Posee habilidades técnicas avanzadas en programación, ingeniería de datos, limpieza y transformación, análisis, visualización y storytelling.

Florencia Garro

Florencia Garro

Ingeniera biomédica recibida en la Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. Especialista en interfaces cerebro-computadora y neurotecnología. Actualmente realizando un doctorado en el Instituto Italiano de Tecnología, en Génova, investigando la combinación de biomarcadores electrofisiológicos y cinemáticos aplicados a rehabilitación motora basada en robots.

Nicolas Bruno

Nicolas Bruno

Lic. en Psicología (UBA) y Mg. en Ciencias Cognitivas (ENS-Paris). Realizando un Doctorado en Neurociencias (CONICET) sobre la conciencia. Docente de Neurociencias en distintas universidades argentinas. Software developer para desarrollo de eye-trackers.

Lautaro Borrovinsky

Lautaro Borrovinsky

BSc en Matemática y Ciencias de la Computación de la Universidad Hebrea de Jerusalén, (casi) MSc en Inteligencia de Datos de la Universidad Nacional de La Plata, haciendo la tesis en Procesamiento de Lenguaje Natural, Senior Data Scientist en Equifax y tecladista del grupo Los Clásicos.

María Frances Gaska

María Frances Gaska

Docente y Arquitecta de Soluciones de IA y ML. Arquitecta de Soluciones de IA en Amazon Web Services, cuenta con amplia experiencia como desarrolladora de IA, aplicada a chatbots entre otras, y fue Docente titular de cursos de Data Science en distintas instituciones.

Leonardo Córdoba

Leonardo Córdoba

Data Scientist Sr. Ideación, desarrollo y puesta en producción de modelos de ML, tanto en productos de software como de consultoría en diversas áreas de la industria.Se ha desempeñado también como docente e investigador.Lic.en Economía y Especialista en Data Mining de la UBA.

Gastón Bujia

Gastón Bujia

Doctorando en Ciencias de la Computación. Lic.en Matemática, UBA.Durante su tesis de grado estudió modelos para Sistemas de Recomendación.Investigando sobre modelos bayesianos en relación a neurociencias cognitivas.

Mathías Gatti

Mathías Gatti

Mentor de Data Science y Desarrollador Freelance. Lic. en Cs. de la Computación, UBA, con tesis en neurociencias.

Tomás Cufaro

Tomás Cufaro

Docente Humai. Ingeniero de Inteligencia Artificial y Machine learning con background en Ingeniería de Sonido. Desarrollo sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial end to end. Ingeniero análitico en Planday desde Dinamarca, Copenhagen.

Fernando Márquez

Fernando Márquez

Médico especialista en Neurología. Fellowship de Neurorehabilitación en FLENI. Experiencia integrando la Neurología, la Neurorehabilitación, la Ciencia de Datos y la Tecnología.

Felipe Plazas

Felipe Plazas

Docente con más de 5 años en posiciones de datos en empresas de Fintech. Especializado en el diseño y construcción de arquitecturas de datos para la toma de decisiones basadas en información. Destaca por su colaboración con estudiantes para generar impacto empresarial a través del análisis de datos. Experto en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático junto a equipos de ciencia de datos. Domina Python, Airflow, Tableau y soluciones de AWS como S3, Lambda, Redshift, DynamoDB y EC2. Siempre actualizado e interesado en explorar nuevas tecnologías.

Alejandro Kaspar

Alejandro Kaspar

Bruno Zorzet

Bruno Zorzet

PhD Student in Engineering at Research Institute for Signals, Systems and Computational Intelligence

Aldo Escobar

Aldo Escobar

Ingeniero en Sistemas de Información (UTN FRT). Magister in Management + Analytics (UTDT). Actualmente trabajando como ingeniero de datos consultor en Mutt Data y con más de 6 años de experiencia en la industria de datos. Digital Nomad/Traveler.

Diego Shalom

Diego Shalom

Licenciado y Doctor en Física (Instituto Balseiro, UNCuyo), Investigador Independiente Conicet, Profesor Adjunto en el Departamento de Física, FCEyN, UBA

Agustín Rodriguez

Agustín Rodriguez

Soy un ingeniero y desarrollador entusiasta de Argentina, profundamente apasionado por la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Actualmente me desempeño como AI Engineer y mi ambición es crear aplicaciones que aprovechen el poder de estas tecnologías para mejorar vidas y que generen resultados positivos tanto para empresas como para personas. Con formación en Ingeniería Aeronáutica y Mecánica, comencé mi trayectoria en el desarrollo de software con Python en 2020. Desde entonces, he estado continuamente estudiando y ampliando mis conocimientos, siempre buscando nuevos desafíos que impulsen mi pasión por la tecnología.

Lucas Argento

Lucas Argento

Fullstack Machine Learning Engineer con background de ingeniería industrial y experiencia E2E en proyectos de ML y AI. Actualmente trabajando en problemas de ML Engineering y aplicaciones con agentes y LLMs.

Natalia Corvalán

Natalia Corvalán

Doctoranda en Comunicación. Especialista en Educación y Nuevas Tecnologías. Docente universitaria e investigadora en formación docente, inteligencia artificial generativa y cultura digital. Integra proyectos de innovación pedagógica en el nivel superior.

Cristian Sepúlveda-Irribarra

Cristian Sepúlveda-Irribarra

Historiador, profesor de Historia y Geografía. Doctor en Historical Theology (EE.UU.) y Doctor(c) en Educación en la Diversidad (Argentina). Experto en Entornos Virtuales de Aprendizaje y excoordinador pedagógico del aula virtual de la PUCV. Docente de grado y posgrado en diversas universidades, evaluador académico y colaborador en programas de la UNESCO y la OEI. Actualmente, académico en la Universidad de las Américas, miembro de IEFID, RIECH y del Laboratorio de Educación Hospitalidad Digital. Investiga metodologías activas, pedagogías alternativas e integración tecnológica en educación. Asesor pedagógico en consultora T-educa.

Martina Grané

Martina Grané

Neuropsicóloga, especializada en evaluación y rehabilitación cognitiva. Docente en la Universidad Favaloro, parte del equipo de INECO, donde realiza evaluaciones neuropsicológicas y rehabilitación para personas con distintas dificultades cognitivas, así como en la coordinación de grupos de estimulación cognitiva

María Tresca

María Tresca

Licenciada en Psicopedagogía con formación en neuropsicología y psicología cognitiva. Co-fundadora y directora de *Aprendizaje sobre Ruedas*, asesora y capacitadora en aprendizaje e inclusión educativa por más de 25 años. Docente de grado y posgrado en diversas universidades, incluyendo UCA, Universidad Favaloro y Universidad Austral. Participó en el diseño de la Resolución 311/16 sobre inclusión educativa del Ministerio de Educación. Ha sido expositora en congresos internacionales y autora de libros sobre estrategias de estudio y aprendizaje.

 Natalia Fernández Laya

Natalia Fernández Laya

Licenciada en Educación, Magister en Tecnología Educativa y Competencias Digitales, Especialista de Educación y Nuevas Tecnologías, entre algunas otras formaciones. Desde hace más de 25 años me especializo en la transformación digital. Trabajé en docencia universitaria por más de 15 años y mis últimos 14 años en el Instituto Internacional de Planeamiento Educativo de la UNESCO, en la Oficina para América Latina y el Caribe. He acompañado a los ministerios de educación de la región en la integración de tecnologías en sus sistemas educativos. También he publicado artículos, relatorías y capítulos en libros, y he participado como conferencista en congresos y eventos, contribuyendo al debate sobre educación y tecnología

Magali Dominguez Lalli

Magali Dominguez Lalli

Analista de Datos y experta en BI. Multitasking y responsable. Apasionada por el turismo, la tecnología y lo que ofrecen, con ganas constantes de crecer y encarar nuevos desafíos profesionales.

Gala Cacchione

Gala Cacchione

Periodista y productora especializada en tecnología y cibercultura. Cubre temas relacionados con la cultura digital, el arte electrónico, la tecnopolítica y la historia de las TIC en diferentes espacios.

Francisco Julian Pellegrini

Francisco Julian Pellegrini

Productor y comunicador especializado en contenidos digitales. Fundador de La Radio Rebelde, exdirector de contenidos digitales en la Secretaría de Prensa de la Nación y actual realizador audiovisual con IA en productoras como Bucle y Craneo Films.

Sergio Paoletti

Sergio Paoletti

Técnico en Sonido dedicado a la grabación, mezcla y producción musical, se desarrolló como educador en diversas instituciones terciarias y es técnico residente en Estudio Urbano del ministerio de Cultura GCBA desde el 2010. Forma parte también del equipo de educadores y desarrollo de la Fundación Sociedades Digitales, en el área de IA Arte, Música y Sonido. Coordina el área de Audio y Música en LAIA.

Nuestras carreras

Certificate en IA y Datos, eligiendo la carrera que más se adapte a tus objetivos. Vas a encontrar cursos troncales, otros optativos, y la posibilidad de llevar a cabo un proyecto en el Lab.

LAB

Te invitamos a aprender haciendo en un espacio diseñado para el aprendizaje basado en proyectos, donde crearás iniciativas únicas para enriquecer tu portfolio. Acá, el conocimiento fluye en equipo, impulsando tu crecimiento personal y profesional con impacto en tu comunidad.

Proyectos destacados

Detección de TDAH mediante señales de fMRI utilizando modelos de clasificación de machine learning

Detección de TDAH mediante señales de fMRI utilizando modelos de clasificación de machine learning

Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli

Proyecto llevado a cabo en el marco de la edición 2024 del Workshop internacional Brainhack School. El trabajo consistió en desarrollar modelos de clasificación de aprendizaje automático para detectar el TDAH a través del análisis de señales de rs-fMRI.

Asistente Virtual Tienda de computadoras

Asistente Virtual Tienda de computadoras

Agustina Seminara

En este proyecto se desarrolló un asistente virtual de una tienda de computadoras utilizando un Modelo Grande de Lenguaje (LLM) con el objetivo de que pueda responder las consultas de los usuarios, proporcionar y realizar recomendaciones personalizadas

Clasificador de productos según nomenclatura ALADI

Clasificador de productos según nomenclatura ALADI

Ignacio

Este proyecto consistió en entrenar un Modelo Grande de Lenguaje (LLM) para generar un chatbot que funcione como un asistente virtual para páginas web como por ejemplo el Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (SENASA). La idea nace de la dificultad que algunos usuarios experimentan al intentar registrar sus productos con la nomenclatura correcta en los organismos correspondientes.

Construcción de un sistema de monitoreo ambiental utilizando Raspberry Pi

Construcción de un sistema de monitoreo ambiental utilizando Raspberry Pi

Sofia Havrylenko

En este proyecto se construyó un sistema de monitoreo ambiental con una Raspberry Pi Pico, utilizando un sensor DHT11 para medir temperatura y humedad, y una pantalla LCD I2C para mostrar estos datos en tiempo real. Además, se incorporaron LEDs para controlar la temperatura y humedad, y se realizan mediciones que se actualizan en la pantalla.

Mapa interactivo de ingredientes

Mapa interactivo de ingredientes

Javier Federico Goldschmidt

Este proyecto es un mapa interactivo de ingredientes de , que tiene por objetivo facilitar la exploración de recetas y promover una alimentación variada y saludable. Haciendo web scraping, se recolectan datos de sitios de recetas, con los cuales se creó un grafo grafo donde los ingredientes se visualizan según su frecuencia de uso y sus combinaciones en distintas recetas. Al seleccionar ingredientes en el grafo, se muestran recetas relacionadas y sugerencias de ingredientes complementarios. Además, muestra valores nutricionales a cada ingrediente

Detector de malezas en monocultivos

Detector de malezas en monocultivos

Yamila Sasal, Miguel Balderrama

En este proyecto se busco crear un detector de malezas que permita al productor tomar decisiones que se ajusten a la realidad del cultivo, que permitan la detección de focos y minimicen las consecuencias negativas de las malezas. De esta forma se reduciría el número de aplicaciones de fitosanitarios (tales como insecticidas, bactericidas, fungicidas y plaguicidas), permitiendo monitorear lotes de forma remota y tomar de decisiones conociendo la distribución de malezas en su cultivo (cantidad y distribución espacial).

Nuestros cursos

Certificate en IA y Datos, eligiendo la carrera que más se adapte a tus objetivos. Vas a encontrar cursos troncales, otros optativos, y la posibilidad de llevar a cabo un proyecto en el Lab.

CURSO

Análisis de Datos con Python

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Nivel: inicial

CURSO

Introducción a la Programación con Python

¡Empezá hoy!

Nivel: inicial

CURSO

Fundamentos de Aprendizaje Automático / Machine Learning

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Nivel: intermedio

CURSO

Automatización y Web Scraping

¡Empezá hoy!

Nivel: intermedio

CURSO

Data Analytics & BI

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Nivel: inicial

CURSO

Inferencia Causal

Inicio el: 26-11-2024

Nivel: experto

CURSO

Bases de Datos

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Nivel: inicial

CURSO

Desarrollo con Python

¡Empezá hoy!

Nivel: intermedio

CURSO

IA en Educación

Inicio el: 31-03-2025

Nivel: Todo Público

CURSO

Fundamentos de la Inteligencia Artificial

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Nivel: Todo Público

CURSO

ChatGPT y Prompt Engineering

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Nivel: Todo Público

CURSO

Herramientas de IA

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Nivel: Todo Público

Inteligencia Artificial para TODO PÚBLICO

Descubrí el poder de la IA sin necesidad de programar. Aprendé a aplicar herramientas innovadoras para potenciar tu profesión y dar tus primeros pasos en el mundo de la inteligencia artificial.

¿Qué dicen nuestros estudiantes?

Julieta Santos

Me gustó mucho el curso de machine learning. Aprendí muchas cosas nuevas y les profesores son excelentes. El curso me pareció muy interesante y me motiva a seguir aprendiendo en el marco de la diplomatura de IA. Es un curso muy intenso y exige mucha dedicación, creo que es una buena opción para introducirse en el área de machine learning porque abarca muchos conceptos y modelos en los cuales uno puede seguir profundizando luego.

-Julieta Santos

Facudo Miglio

Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy contento y conforme con el curso (probablemente vuelva a hacerlo en alguna próxima oportunidad). Comentario no menor, me parece algo absolutamente disruptivo el costo del curso o de la suscripción mensual, muy asequible, para la calidad de contenido y de profesionales que uno recibe a cambio. Y una apreciación muuy subjetiva, es que se nota el amor y pasión que hay atrás de cada clase y curso.

-Facudo Miglio

Rodrigo Robert

Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El material en Git tb es muy bueno, muy claro, todo explicado. Los profes son super ideoneos, generosos en su conocimiento y disponibilidad, se puede ver en las clases y el foro discord. Felicitaciones equipo, hacen un trabajo muy bueno! De lo que llevo los he recomendado 100 veces a los colegas e intersados.

-Rodrigo Robert

Tomás Manzur

Realicé el curso de Machine Learning como alumno de Humai. Me pareció excelente, muy bien organizado el programa, los temas muy bien explicados y los profes unos genios. Anteriormente había realizado los cursos de Intro a Python, Automatización y Análisis de Datos como autodidacta, los materiales me resultaron excelentes. Agradezco mucho que hayan disponibilizado gratuitamente esos materiales.

-Tomás Manzur

Matias Esmay

¡Me encantan! con el material grabado para las clases asincrónicas, el soporte en Discord y los grupos de ayuda entre alumnxs; las clases en vivo toman otro color y se vuelven muy enriquecedoras, mindblowing a veces. Las plataformas donde se realizan los ejercicios son totalmente actuales y el nivel de interactividad en clases es algo a replicar, definitivamente.

-Matias Esmay

Lucas Tarcetti

El curso es excelente, muy bien dado por personas que de verdad saben el tema. Tanto las clases sincrónicas como asincrónicas fueron excelentes y me sirvieron para aprender muchas cosas que no conocía. Aprender más sobre la potencialidad de pandas es buenísimo, y ver las distintas herramientas gráficas que hay y sus capacidades también.

-Lucas Tarcetti

¿Puedo acceder a una beca?

En Humai, queremos que todos accedan a la formación en ciencia de datos con los mejores profesionales. Por eso, ofrecemos becas en todos nuestros cursos. Enterate de nuestras opciones en redes sociales o escribinos para más información. ¡No te quedes afuera!

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¿Cómo puedo pedirla?

Lo único que tenés que hacer es comunicarte con el equipo de Humai a través de nuestro mail y vamos a revisar tu caso

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