/*Carrera Data Science*/

Acepta el desafío, y transforma tu carrera. ¡Tú eres el próximo talento digital!

Programa intensivo para adquirir algunas de las competencias más importantes para la transformación digital

<Empieza el desafío>

*¿En qué consiste la carrera Data Science?

Carrera intensiva diseñada para que los participantes adquieran las competencias para realizar análisis de datos sin importar su naturaleza, implementando modelos descriptivos y predictivos. El plan formativo del Data Science consta de 5 módulos: Introducción a la programación con Python, Fundamentos de Data Science, Machine Learning, SQL para Data Science y Proyecto Data Science.

Modalidad de clases para tu comodidad y aprendizaje

B-Learning / / Part-time

Programa intensivo de 32 semanas cada una con 2 sesiones en vivo. Semanalmente tendrás una clase y una tutoría y requerirás de al menos 6 horas de autoestudio para el material complementario y el desarrollo de desafíos semanales, para los que tendrás el apoyo del equipo docente y tus compañeros y compañeras. Esta modalidad te permite compatibilizar trabajo actual u otros estudios mientras adquieres las competencias necesarias para encontrar un trabajo en tecnología.

Esta modalidad está disponible:

  • Remoto

*Próximas fechas

¿Para quién es la carrera Data Science?

¿Para quién?

Business Intelligence:

Para la toma de decisiones de cualquier empresa es importante tener un entendimiento profundo de lo que está pasando. Con Python puedes aprende a manejar y generar modelos esos datos de una manera eficiente y sin licencias requeridas.

¿Para quién?

Economistas y Ciencias Sociales:

La manera de trabajar ha cambiado. La cantidad de información disponible para el estudio de fenómenos económicos y sociales hace indispensable el conocimiento de habilidades para el manejo de esta información.

¿Para quién?

Informáticos:

Para complementar los conocimientos técnicos será importante entrar al mundo de la estadística y la aplicación real de modelos para el análisis de los datos. Aprende a utilizar Python para el análisis de datos.

¿Para quién?

Investigación Científica:

Los científicos cada vez deben manejar una mayor cantidad de datos para el entendimiento de nuestro mundo. Aprende a manipular gran cantidad de datos, a realizar análisis econométricos con las herramientas de las tecnologías de la información y a crear modelos predictivos con Machine Learning.

Aprende Haciendo

Trabajamos con una metodología activa, la cual se centra en el aprendizaje basado en competencias, que son las habilidades o resultados esperados posibles de alcanzar en la formación de la disciplina, siendo el estudiante protagonista de su aprendizaje y el de sus compañeros, mediante un proceso constructivo y no receptivo.

Módulos

¡ Por cada módulo obtienes un certificado !

Módulo 1

SQL para el análisis de datos

Diseñar un plan técnico de análisis de datos, aplicando metodologías y tipos de analítica de acuerdo a requerimientos entregados. Modelar relaciones entre diversas fuentes de información aplicando las estructuras de datos. Generar consultas agrupadas sobre múltiples tablas en SQL para extraer información de bases de datos.

  • SQL
Módulo 2

Programación con Python para el análisis de datos

Aplicar técnicas de obtención, limpieza y preparación de datos a través de Python para resolver problemas.

  • Python
  • Jupyter Notebook
  • Pandas
  • Seaborn
Módulo 3

Análisis estadístico con Python

Realizar análisis estadístico de datos utilizando Python para su posterior visualización y validación de hipótesis. Generar modelos predictivos utilizando scikit-learn de acuerdo a requerimientos.

  • Statsmodels
  • Scikit-learn
Módulo 4

Visualización y comunicación de insights

Comunicar los insights obtenidos a partir del análisis estadístico a través de visualizaciones que favorezcan la toma de decisiones.

  • Google Sheets
  • Tableau
Módulo 5

Machine Learning

Aplicar herramientas estadísticas que corresponda, en función de la naturaleza de los datos y el problema. Implementar y comparar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado ajustado a la naturaleza de los datos, comunicando resultados.

  • Scikit-learn
  • Regresión
  • SVM
  • K-Means
Módulo 6

Modelos avanzados y Redes Neuronales

Implementar ensambles de modelos en problemas complejos, ajustando diferentes factores para optimizar la predicción. Diseñar e implementar modelos de redes neuronales, optimizando su resultados a partir de métricas y adaptándolas a diferentes problemas.

  • Random Forest
  • Gradient Boosting
  • Series de Tiempo
  • Tensorflow
  • Keras
Más Info

¿Qué puedo hacer como
Data Scientist?

El egresado de Data Science cubre la creciente necesidad de la sociedad de comprender y analizar grandes cantidades de datos que se generan, ya que posee las herramientas teóricas y prácticas para implementar modelos descriptivos y predictivos acorde a las diversas áreas de la industria de acuerdo a la naturaleza de los datos (ciencias, administración, finanzas, marketing). Podrá manejar y extraer la información, facilitando la lectura del código para apoyar en la toma de decisiones que mejoren y optimicen la calidad de vida.

<Beneficios de Metodología>

1

Modelo educacional de vanguardia

Modelo educacional de vanguardia

2

Material de Estudio acorde a las necesidades del mercado

Flexibilidad horaria

3

Proceso entretenido y en compañía

4

Conceptos teóricos claros

Conceptos teóricos claros

5

Se centra en generar competencias, actitudes y experiencias.

generar competencias, actitudes y experiencias

6

Muchas horas de práctica.

7

Trabajo en equipo. Proyectos desde cero.

8

Empleabilidad sobre el 80% de nuestros egresados.

Comunidad :)

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Requisitos

¿Qué conocimientos
previos necesito?

Para el proceso de postulación se incluye una evaluación online de conocimientos previos donde se mide: Conocimientos matemáticos y Estadísticas (Ecuación de la recta, funciones, logaritmos, estadística univariada, probabilidad básica), manejo del computador (Manejo de carpetas, archivos e instalación de programas.), conocimientos básicos de programación. Si no crees que tienes los conocimientos previos, inscríbete y solicita información del material de estudio.

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