Marketing by
Data Science for Business
Programa Machine Learning Predictivo de DS4B

La formación en Data Science que da resultados

Aprende el Data Science y  Machine Learning que demanandan realmente las empresas.
Mira la diferencia:
Victor: "La metodología que aprendí en DS4B fue la clave para que me dieran el puesto a mi"
Carles: "Cambié mi forma de pensar, mi CV y mi mensaje a negocio y conseguí un trabajo como Data Analyst"
Andrés: "Con otras formaciones no había conseguido aplicar nada. Aquí con muy poco he tenido resultados espectaculares"
La única formación en español que enseña Data Science 100% orientado a negocio con metodologías y casos reales
Destinada a formar Data Scientist que sepan resolver problemas reales de negocio
Soy Isaac González, fundador de DS4B
He ocupado puestos como Director de Data & Analytics, Director de consultoría o Senior Manager de Advanced Analytics.

En empresas como Accenture, EY y Neometrics.

Y realizado proyectos de Data Science y Machine Learning para las mayores empresas del país.

Soy el autor del libro "Big Data para Ceos y Directores de Marketing", #1 en ventas en su categoría en Amazon.es
Cuando buscaba Data Scientist para mis equipos constantemente tenía el mismo problema: hay gente muy buena técnicamente pero muy pocos saben cómo usarlo para generar resultados. Así que decidí crear un programa específico para formar en lo que demanda el mercado
Resolverás un caso de negocio real de principio a fin, haciéndo énfasis en el valor de negocio
  • Es la diferencia que incrementará tu valor profesional: las empresas pagan dinero por saber cómo conseguir resultados, no por saber académicamente tal o cual lenguaje o técnica analítica
  • Te trasmito directamente toda mi experiencia de casi 20 años haciendo estos proyectos en las mayores empresas
Aprenderás METODOLOGÍA que hará tus proyectos más rápidos y seguros
  • Ninguna otra formación tiene este enfoque: todas se centran en las técnicas, pero quien haya tenido experiencia real sabe que lo importante es la metodología
  • Aprenderás la metodología exacta con la que yo hago mis proyectos
Usarás Rstudio con los paquetes más imporantes actualmente para data science (Tidyverse)
  • Usaremos principalmente tydiverse: y paquetes como Skimr, Dplyr, Tidyr, y Ggplot2
  • ​Perderás el miedo al código
  •  Multiplicarás la velocidad de tu aprendizaje de R
Si has intentado ya aprender Data Science por tu cuenta, o haciendo cursos gratuitos, o incluso masters y no has conseguido resultados no tires la toalla, estoy seguro de que puedes hacerlo si te enseñan bien
  • Intentar aprender en Youtube, blogs, etc. es una pérdida de tiempo: Data Science es un ámbito muy amplio y complejo. Si intentas aprender sin una guía y una dirección malgastarás muchas horas y esfuerzo y acabarás frustándote
  • Los moocs son muy teóricos y limitados: ¿has intentado hacer cursos en Coursera, Datacamp y similares? seguramente te habrás dado cuenta de que suelen ser muy poco prácticos y de que sólo te enseñan cosas tácticas muy específicas (¿alguien está pensando en curtosis y asimetría?) o programación pura y dura, sin que puedas tener la visión total de cómo se hacer realmente un proyecto de Data Science
  • ¿Bootcamps?: Muuuuyyyy caaaaaros para lo que ofrecen a cambio ...
  • ​¿Masters?: Están bien, te dan un título y una visión global, pero no pasarás más de una o dos semanas en cada tema. Tendrás una buena foto global, pero luego necesitas verticalizar en la parte que más te haya gustado y aprender realmente COMO hacer las cosas

¿Por qué este programa es tan diferente?

Principalmente porque genera resultados reales. Como los siguientes:
Si eres un profesional, incluso con mucha experiencia, pero que quieres actualizarte o dar un giro a tu carrera en este programa te enseñará a aportar un valor REAL a la empresa
Daniel, gran experiencia internacional en multinacionales: "Aunque tenía mucha experiencia y el título de un Master necesitaba sentirme seguro de que sé hacer realmente las cosas, en entrevistas y en el primer día en un nuevo trabajo"
Jorge, reconversión tras 15 años en el turismo: "Me ha servido para encontrar un nuevo camino, una reconversión profesional aportando lo que sé de mi sector más la tecnología que ya está aquí para encontrar mejores trabajos"
Si tienes que liderar en tu empresa procesos de transformacion digital necesitarás tener un conocimiento real y práctico sobre los proyectos analíticos
Andrés es el responsable de liderar analytics en el departamento de IT de su empresa: "Este curso te das las claves para abordar e implementar en tu empresa un proyecto de Machine Learning"
Pedro está liderando un proceso de transformación digital en su empresa: "Había hecho muchos cursos, pero siempre notaba que falta algo para usarlo en mi empresa. Cuando conocí DS4B me dí cuenta de que era la visión de negocio"
Si hace poco que has terminado la carrera no pierdas tu tiempo. Debes hacer formaciones que te enseñen a HACER algo de valor por el que una empresa esté dispuesta a pagarte un sueldo
Jorge, ADE: "Los Moocs eran demasiado teóricos, no iban a la chicha y no les veía la aplicación. Este programa se aleja de la visión académica del resto, es muy útil, va directamente a lo que hace falta "
Guillermo, recién licenciado en Economía: "Había hecho varios cursos de R, pero mi objetivo era encontrar alguien que explicara cómo aplicarlo a problemas reales. Ha sido el primer curso en el que realmente lo he visto"
Si has hecho un master en Big Data o similar pero sientes que ha sido demasiado genérico y quieres profundizar en la parte de Data Science y Machine Learning para realmente saber HACERLO
Luis: "El Master de Big Data me permitió conocer las herramientas actuales, pero yo necesitaba profundizar y centrarme en la parte de machine learning con un enfoque que me permitiera implantar un modelo predictivo"
Alberto: "Isaac me dió clase en el Master de Big Data, me encantó su clase y quise seguir profundizando. Su metodología es muy sencilla, muy intuitiva, muy fácil y muy cómoda. Estoy aprendiendo mucho"
Si te dedicas a la investigación, academia o ciencias sociales este programa te supondrá una actualización a las técnicas más actuales para el análisis de datos
Tomás, médico: "En medicina usamos mucha estadística, pero la clásica. En la literatura había visto que machine learning es lo que viene. Ahora ya tengo la capacidad de hacer modelos predictivos sobre un montón de info que tengo disponible"
Orlando, investigador asuntos sociales: "En demografía comencé a escuchar que mucha gente estaban migrando a R. De ahí mi necesidad de aprender de la forma más acelerada posible"
Es la formación perfecta para ti si eres:
Un recién licenciado que quiere iniciar su carrera en Data Science
Un profesional con experiencia que quiere reconvertir su perfil a una de las áreas con mayor demanda laboral
Un profesional del ámbito de datos, que aunque no quiera ser Data Sciencist, quiere aprender machine learning para aplicarlo en su trabajo
Oferta actual:
  • Gran Descuento: 595€ en lugar de 895€ que es su precio habitual. Son 300€ de ahorro!!
  • ​MAS 3 bonus sólo disponibles comprando a través de esta oferta: Ver los bonus más abajo
  • Oferta limitada: DS4B se reserva el derecho de retirar la oferta sin previo aviso
El programa está pensado para completar en 12 semanas con una dedicación de unas 2-3 horas semanales
Pero podrás adaptarlo 100% a tus necesidades, ya que todo el contenido está disponible en una plataforma online sin límite de tiempo
  • 69 lecciones en video: sólo del programa principal, más todos los bonus ofertados en el momento de comprar el programa, que superan las 100 lecciones!!
  • Todos los códigos en formato notebook: podrás primero centrarte en entender qué se hace y por qué, y después replicar tú el código hasta convertirte en una máquina de Data Science
  • Sin límite de tiempo: el contenido estará siempre disponible para tí en la plataforma
  • Incluso puedes aprovechar la oferta ahora y ponerte dentro de un tiempo: si tienes claro que Data Science es lo tuyo pero ahora no tienes disponibilidad puedes comprar ahora y aprovechar la oferta y los bonus, y empezar el programa dentro de 3, 6 meses o cuando tú quieras!
  • ​O convertirte en un master data scientist en un mes!: si tienes prisa por incrementar tus habilidades y te pones full time 8h al día, en un mes puedes haber pasado de 0 a 100 en machine learning
Esto es lo que vas a aprender en el programa:
  • SEMANA 1: Introducción y preparación - En esta primera semana vamos a instalar todo lo necesario y a conocer el caso de negocio. Comenzaremos desde lo más básico, cómo instalar y configurar Rstudio. Entendermos el tipo de proyecto que vamos a realizar y por qué es de los más importantes en la aplicación práctica de Data Science en las empresas. Y veremos la metodología general a llevar a cabo en proyectos reales y cómo la vamos a aplicar a este caso concreto.
  • SEMANA 2: La batería exacta de calidad de datos que reducirá el mayor riesgo de un proyecto (el estado de los datos) - Te anticipo una cosa, los datos nunca están bien de inicio. Y aquí es cuando la gente que ha aprendido en cursos con datos de juguete y ya preparados se da su primera bofetada de realidad. Te voy a enseñar la batería exacta de calidad de datos (que yo llamo sota-caballo-rey) que te ahorrará cientos de horas de trabajo al inicio del proyecto y minimizará los riesgos del mismo. Esto es clave sobre todo si trabajas para clientes, porque si pasas mucho tiempo al inicio del proyecto con temas de calidad y sin entregar resultados, el cliente se empezará a poner nervioso y a pensar que no sabes lo que estás haciendo.
  • SEMANA 3: La metología de tranformación de datos que se está usando en los proyectos reales con grandes empresas - Esta es una de las fases más diferentes cuando comparamos las metodologías académicas con las usadas en proyectos de negocio, y por tanto más diferenciales de nuestra aproximación. Las empresas buscan además de una buena capacidad predictiva obtener conclusiones e insights de negocio, poder explicar los resultados y aprovechar todo el conocimiento de negocio creando nuevas variables específicas del sector, etc. Por eso nuestra aproximación es distinta y es por si misma uno de los valores añadidos que los clientes suelen valorar más.
  • SEMANA 4: Las mejores técnicas que he descubierto en estos casi 20 años para preseleccionar variables - En entornos reales solemos tener muchos cientos o incluso miles de variables que considerar en el proyecto. Esta semana vamos a aprender cómo identificar a priori las variables que van a ser más predictoras para nuestro caso de uso antes incluso de que tengamos que trabajar sobre ellas (y no, no es usando la correlación como hace la mayoría de la gente y se deja la mitad de variable predictivas fuera) si no con técnicas avanzadas capaces de detectar relaciones no lineales. Entre ellas la técnica maestra de los modelizadores de riesgos que la mayoría de los modelizadores de marketing ni siquiera saben que existe.
  • SEMANA 5: Cómo construir variables sintéticas que le encantarán a tu cliente o jefe (en ocasiones más incluso que el modelo final) - Éstas son variables que construimos a partir de las variables originales, y que nos ayudan a aprovechar al máximo la información contenida en las originales, su histórico, su tendencia, etc, al mismo tiempo que las dejamos estructuradas en un formato correcto para posteriormente entrenar los modelos de machine learning. En uno de mis últimos proyectos una de estas variables dejó al cliente tan contento que sentía que ya sólo con eso había valido la pena el precio del proyecto, lo cual hizo mucho más sencilla y relajada la segunda parte del mismo.
  • SEMANA 6: El paquete casi desconocido que nos permite discretizar de forma orientada a la target - Hay data scientist a los que lo les gusta discretizar, generalmente porque dicen que se pierde información al hacerlo. Mi experiencia es la contraria si se hace de la manera correcta. Esta semana descubrirás por qué y la forma que muy pocos saben sobre cómo hacerlo de la forma correcta con este paquete que mejora la capacidad predictiva a la vez que reduce casi a la mitad la complejidad de gestión de los datos.
  • SEMANA 7: Los conceptos fundamentales de Machine Learning que te llevarían meses estudiar por tu cuenta - Vamos a dedicar esta semana a que aprendas los principios de machine learning. Cosas que necesitas conocer y dominar para entender por qué se hacen las cosas, y que te harán sonar como un auténtico profesional, cosas como: problema sesgo-varianza, sobre ajuste, hyperparametrización, desbalanceo de clases, etc Pero enfocados desde el punto de vista de proyectos de negocio y no académicos.
  • SEMANA 8: La técnica Champion de la mayoría de data scienitst: la regresión logística - Suele ser la primera técnica que usa el data scientist en sus proyectos, y después intenta batir sus resultados con otros algoritmos (challengers).
    En proyectos de negocio, en la mayoría de los casos termina funcinando mejor una estrategia de incorporar más datos y trabajarlos correctamente como hemos visto en las semanas anteriores para luego hacer una técnica "sencilla" como la regresión logística, que una estrategia de centrarse mucho en la parte de modelización para generar algoritmos más avanzados como redes neuronales, etc. descuidando el tema datos y preparación
  • SEMANA 9: Las técnicas avanzadas de evaluación de modelos y cómo usarlas para ajustar tu modelo a cada caso de negocio - Antes de continuar con el  resto de los algoritmos vamos a aprender cómo se realiza la evaluación de un modelo, y vamos a aplicar esas métricas para evaluar la regresión logística que construimos la semana anterior. También te explicaré la métrica que nunca debes usar para evaluar los modelos (muchos cometen este error y se destapan como falsos data scientist). Y sobre todo dos métricas poco conocidas y usadas, pero que son la clave de cómo dejar parametrizado un modelo para que realmente el cliente o tus jefes consigan los resultados que quieren.
  • SEMANA 10: El proceso paso a paso para modelizar correctamente con árboles de decisión - Seguramente, tras la regresión logística, los árboles de decisión sean el segundo algoritmo más usado, especialmente en contextos de marketing. Y sobre todo es debido a que la salida que generan, en forma de una serie de reglas si-entonces es fácilmente entendible por cualquier tipo de usuario final. Pero cuidado, si no se entrenan de la forma correcta los árboles tienden a sobreajustar y pueden arruinar tu credibilidad. Aquí aprenderás cómo poder usar todo su poder de explicación y comunicación pero de forma segura.
  • SEMANA 11: Todo lo que necesitas sobre cómo aplicar Random Forest en entornos profesionales para crear modelos precisos y robustos - Hasta ahora hemos visto dos algoritmos muy "de negocio" como son la regresión logística y los árboles de decisión. En el sentido de que son fácilmente comprensibles y su salida es muy interpretable. Pero creo que un data scientist debería complementar su repertorio también con algún algoritmo más del estilo "caja negra", que normalmente consiguen mejores resultados predictivos a cambio de que no podamos explicar en detalle lo que están haciendo. Uno de los más usados en la realidad son los Random Forest, que estudiaremos esta semana.
  • SEMANA 12: Cómo explotar los modelos desde el punto de vista de negocio - Aquí es donde pueden caer incluso los data scientist con un mayor conocimiento técnico. Hay que entender que si no hablas el lenguaje de tu cliente o jefe da igual lo buenos que sean los modelos que has desarrollado. Saber hacer el puente entre desarrollar potentes modelos y saber explotarlos para generar resultados es lo que va a empujar tu carrera en el mundo empresarial. En esta semana te enseñaré a business cases, proyectar cuentas de resultados, calcular el ROI (retorno de inversión), proyectar curvas de coste e ingresos esperados, y también varios gráficos que podrás copy-pastear para que tus jefes entiendan por fin todo lo que pueden ganar con tu trabajo :-)
  • NUEVO!! SEMANA 13: Formas de poner un modelo en producción - Una duda frecuente es: "vale, pero ahora que ya tengo mi supermodelo, ¿qué hago con él? ¿Cómo se usa?". Es que se llama "poner en producción". Realmente ya no es tarea del data scientist, si no del data engineer, pero conviene que al menos conozcas conceptualmente las formas en las que tu modelo será explotado. En este módulo te enseñaré lo que tienes que hacer para pasar tu código de desarrollo a una versión limpia para producción que después el data engineer podrá implementar directamente o traducir a otro lenguaje de su elección. Y sobre todo los puntos que tienes que tener en cuenta para que tu modelo esté "vivo" y funcione en real, esto es, que pase de ser algo que ha sido entrenado sobre unos datos de "foto fija" a algo que tendrá que convivir con un flujo frecuente de nuevos datos. En muy pocas formaciones se explica esto, y cuando se hace, es siempre desde el punto de vista técnico, pero no desde el funcional que es lo que le interesa a un data scientist y es justo lo que aprenderás aquí.
En definitiva, al terminar este programa habrás aprendido a hacer el tipo de proyectos de machine learning más demandado por las empresas, que te permitirá hacer proyectos como:
  • Prevención de abandono de clientes
  • ​Campañas comerciales personalizadas para cada cliente
  • Scoring de riesgos
  • Identificación de fraude
  • ​Mantenimiento preventivo
  • ​Etc.
  • ​Además de aprender a analizar datos con R y hacer gráficos muy potentes para las visualizaciones
Pero aún hay más. Sólo a través de la promo del desafío machine learning voy a incluir 3 bonus completamente gratuitos
BONUS #1: Curso acelerado de R para principantes
  • Por si nunca has abierto antes R: ni siquiera programado en ningún lenguaje
  • Máxima eficiencia: contenido filtrado para Data Scientist, sin aprender mil cosas inútiles
  • Ser un absoluto principiante no es problema, con este curso puente acelerado pasarás de 0 a 100 en menos de 2 semanas
BONUS #2: Curso avanzado de AutoML con H2O
  • Pero si ya tienes un nivel de R intermedio también hay un bonus para tí
  • Automatic Machine Learning (AutoML) es uno de los temas punteros en Data Science
  •  Y H2O una de las librerías más avanzadas para hacerlo. Este módulo de bonus te pondrá en la punta de lanza del machine learning!
BONUS #3: Módulo RMarkdown
  • ​Aprenderás a crear entregables automáticamente desde R
  • ​Te enseñaré cómo usarlo para generar una salida profesional a tu proyecto 
  • ​Y a colgarlo online para poder usarlo como tu portfolio de proyectos en procesos de selección para Data Scientist
Oferta actual:
  • Gran Descuento: 595€ en lugar de 895€ que es su precio habitual. Son 300€ de ahorro!!
  • ​MAS 3 bonus sólo disponibles comprando a través de esta oferta: Ver los bonus más abajo
  • Oferta limitada: DS4B se reserva el derecho de retirar la oferta sin previo aviso
Y al finalizar el programa tendrás la opción de realizar un proyecto para demostrar las habilidades aprendidas y conseguir el certificado de competencia en Machine Learning de DS4B
Cientos de personas de diferentes ámbitos y nivel de responsabilidad ya han conseguido resultados en su trabajo y están impulsando sus carreras con DS4B. No te quedes atrás!!. Este programa funciona
Iker, responsable de planificación industrial
"Gestiono una planta de 29 personas, y es increíble lo que se puede conseguir con un par de funciones y algunas automatizaciones sencillas"

"Después de 7 años enterrado entre hojas Excel, cuando conocí a Isaac dije: acabamos de descubrir un filón"

"Hay mucho ruido, y luego cuando miras ves que no sirve absolutamente para nada. Lo que me ha gustado de esta formación es que no hay nada de ruido, estamos trabajando sobre el trigo directamente"

"Esto es algo que tiene un nicho enorme, y que ahora mismo somos 4 gatos"
Juan Carlos, Consultor BI
"Yo lo que necesitaba es saber cómo funciona un modelo. Todo el mundo habla de ello pero yo no había visto en la práctica qué es un modelo"
"Tanto en formación por mi cuenta como en un master que hice de Big Data todo había sido muy teórico"
"Llegar a verlo todo aquí, desde el principio hasta el final ha sido el hecho diferencial. Y por fin puedo decir que lo he visto"
"Era lo que estaba buscando finalmente y lo que siempre había echado en falta"
Roberto, responsable de sistemas de información en una ingeniería civil
"Llega un momento en el que tengo la sensación de que sólo nos dedicamos a visualización de datos"
"Tengo claro que sólo hacer tablas dinámicas y gráficos no es todo lo que puedo aportar"
"He conseguido saber de todo este mundo, qué me interesa, qué es lo que me puede aportar y que no. Y eso es un gran valor, saber qué es a lo que tienes que dedicar el tiempo"
"Todo lo que explicas en la pizarra es lo que Googleando no lo vas a encontrar nunca"
José Miguel, director financiero en retail
"Esto es directamente aplicable al trabajo que estoy realizando y a mi negocio. La aplicación es muy intuitiva y muy lógica, la ves muy clara"
"Este sector todavía está muy verde. Se empieza ahora a meter muchos recursos en ello, pero realmente es un diamante por pulir"
"Cuando lo vi dije: este es el camino. La idea que tengo es crear un departamento propio de data scientist e implantar toda la metodología que hemos visto en el curso"
"Ahora el puesto estrella es Data Scientist. Trabajas al día siguiente"
Juan Pedro, socio de consultora six-sigma y operaciones
"Estoy evolucionando formándome en machine learning para combinarlo con todo mi conocimiento de six-sigma, lean y business"
"Aprender con tutoriales de Youtube es como irte al bosque e intentar encontrar algo"
"Me ha ayudado mucho este curso porque se basa en ejemplos, en cosas prácticas y porque enseña METODOLOGÍA, que para mi es muy importante"
"Se lo recomendaría a quien quiera aplicar realmente machine learning en su trabajo"
Juan Miguel, desarrollo de negocio en empresa industrial
"No tengo formación en tema informático ni estadístico, pero mis objetivos eran ser capaz de hacer un proyecto real entero sin haberlo hecho nunca"
"Tras hacer el curso y ver todo el nivel de detalle, ya me siento capaz, y de hecho estoy ya haciéndolo"
"Lo diferencial, frente a todo lo que había visto, es la sensación de realidad"
"Hemos visto de forma muy detallada la parte que todas las formaciones pasan de ella y se está viendo lo que es un proyecto de verdad"
Saber hacer algo por lo que una empresa esté dispuesto a pagarte un sueldo es lo que determina realmente tu valor profesional. Aprovecha esta oferta e invierte en tí para construirte ese valor
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¿Lo puede pagar la empresa?
Sí, hay muchos alumnos del programa a los que la empresa se lo ha pagado. Es un coste insignificante para una empresa (pagan aprox el mismo importe simplemente por entradas de asistencia a ciertos eventos) y muchas veces RRHH tiene que gastar su presupuesto de formación para que no se lo disminuyan el año siguiente. Te recomiendo que hables con tu jefe o RRHH si piensas que te lo pueden abonar. Eso sí, actualmente no se puede bonificar con la Fundación Tripartita.
Normalmente las empresas suelen preferir pagar por transferencia en vez de tarjeta de crédito. No hay problema, mándame un email a isaac@datascience4business, te daré una cuenta de abono y por supuesto su factura correspondiente a nombre de la empresa.
Yo no soy técnico: ¿Seguro que podré aprender?
El formato está pensado para empezar de cero. Obviamente tienes que estar dispuesto a querer aprender código. Pero si quieres hacerlo, gracias al uso de notebooks cualquier usuario no técnico con ganas de aprender puede hacerlo.
Yo sí soy técnico y ya sé algo de R: ¿Me aportará valor a mi?
El mayor valor del programa no está en programar en R que es algo que podrías aprender en muchos sitios. Si no en aprender la metodología a aplicar en situaciones reales, por qué hacerlo y cómo hacerlo. Pero por supuesto además aprenderás los paquetes más avanzados de R para Data Science como dplyr, tydyr, ggplot2, ...
Yo no trabajo en marketing: ¿Me servirá el curso?
La difernencia en DS4B es que aprendes haciendo un caso real de inicio a fin. En este programa el caso es de marketing, pero exactamente la misma metodología se utiliza en otros ámbitos como riesgos (probabilidad de impago), operaciones (mantenimiento preventivo), fraude (bloqueo de tarjetas), etc. Sí interiorizas la metodología sólo es cuestión de cambiar la variable target y el resto sirve al 100%.
¿Cómo es el formato del programa?
En cuanto realices la compra podrás acceder inmediatamente a todo el contenido del programa. A partir de un usuario y claves únicos para tí accederás a una plataforma online donde estarán todos los contenidos por tiempo ilimitado para que puedas completar el programa a tu ritmo, tardes 1 mes o 2 años.
¿Puedo descargar los videos?
Por razones de seguridad y copyright no se pueden descargar los videos. Pero como te comentaba antes estarán a tu disposición para siempre en la plataforma.
¿Puedo descargar el código?
Sí claro, además de ver el código en los videos podrás descargar un notebook con todo el proyecto para que puedas ir replicándolo sin esfuerzo o incluso usarlo en tus proyectos. Pero no se permite usar ningún contenido del programa ni el código para finalidades de enseñanza, ni usar en tus propios cursos, clases o similares.
¿Y si veo que no es lo que yo necesito?
Pues ejecutas la garantía: si en los primeros 15 días por cualquier motivo decides que no lo quieres sólo tienes que enviar un email a isaac@datascience4business.com y te reembolso el 100% del coste, sin preguntas ni explicaciones.
Oferta actual:
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