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CONVIÉRTETE EN DATA ANALYST EN 33 SEMANAS

Desde cero, con clases en vivo, y compatible con tu vida

Fórmate lo justo y necesario en uno de los roles mejor pagados,
¡Tú éxito es nuestro éxito!

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Estudiantes
en carreras

+81%

Empleabilidad
a 3 meses de graduados

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Años
cambiando vidas

*¿En qué consiste la carrera Data Analytics?

Es una carrera intensiva, diseñada para que puedas obtener las competencias necesarias para que en el menor tiempo posible, puedas trabajar como Data Analyst.

Tiene una duración de 33 semanas, divididos en 4 módulos: Introducción al análisis de datos con Python, Visualización y comunicación de insights, Programación con Python para el análisis de datos y Análisis estadístico con Python.

¿Por qué convertirte en Analista de Datos?

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Salario atractivo

El salario media de los Analistas de Datos en Latinoamérica es de más de más 29 mil dólares al año (2.400 por mes).

Flexibilidad

Es un trabajo que se adapta a tu estilo de vida: remoto y flexible.

Oportunidad

No es una 'carrera de moda' de un año en específico. Se espera que la demanda por data scientist crezca aceleradamente es esta y la próxima década.

Más Info

¿Por qué estudiar con nosotros?

Creemos en ti. Sabemos que mientras te esfuerces, podrás sumarte al mundo TI.

La duración justa para que desarrolles lo esencial para emplearte, sin contenidos de más ni de menos.

Exigentes, pero entendemos situaciones complejas. Si no puedes avanzar en un módulo, puedes retomarlo en el futuro.

Precio justo y variedad de opciones de pago: paga anticipado con descuento, en mensualidades o postula a una de nuestras becas.

Tu éxito es nuestro éxito: te acompañamos y apoyamos en tu despegue laboral.

Nuestra metodología

Conoce las etapas de nuestras carreras

Bootcamp

Metodología de estudio intensivo, donde obtendrás las competencias y herramientas necesarias para ingresar al mundo laboral TI.

Proyecto

Crea un proyecto real aplicando los conocimientos adquiridos, lo que se asemeja a una situación de trabajo real en la industria TI.

Despegue Laboral

Te acompañamos en el proceso de búsqueda laboral, entregándote las herramientas necesarias para enfrentar ese proceso y conseguir trabajo.

Modalidad de clases para tu comodidad y aprendizaje

B-Learning / 33 semanas / Part-time

Programa intensivo de 33 semanas con clases en vivo y de material de estudio online. A la semana tendrás que dedicar al menos 6 horas de estudio online, y tendrás 2 sesiones de clases en vivo de 2 horas. Esta modalidad permite complementar trabajo u otros estudios. Tendrás la flexibilidad necesaria para revisar los contenidos teóricos, para luego venir a sumarte a clases con compañeros y equipo docente a desarrollar desafíos prácticos.

Esta modalidad está disponible:

  • Remoto

Próximas Fechas

Generación - Abril

Sede: Online

Fecha Inicio: 17 de Abril 2023

Dias de clases: Lunes y Miércoles

Horario: 19:00 a 21:00 hrs (hora Chile)

Duración: 33 semanas

Generación - Abril

Sede: Online

Fecha Inicio: 18 de Abril 2023

Dias de clases: Lunes y Miércoles

Horario: 22:00 a 00:00 hrs (hora Chile)

Duración: 33 semanas

Generación - Abril

Sede: Online

Fecha Inicio: 17 de Abril 2023

Dias de clases: Lunes y Miércoles

Horario: 16:00 a 18:00 hrs (hora México)

Duración: 33 semanas

Generación - Abril

Sede: Online

Fecha Inicio: 18 de Abril 2023

Dias de clases: Lunes y Miércoles

Horario: 19:00 a 21:00 hrs (hora México)

Duración: 33 semanas

Generación - Abril

Sede: Online

Fecha Inicio: 17 de Abril 2023

Dias de clases: Lunes y Miércoles

Horario: 17:00 a 19:00 hrs (hora Colombia)

Duración: 33 semanas

Generación - Abril

Sede: Online

Fecha Inicio: 18 de Abril 2023

Dias de clases: Lunes y Miércoles

Horario: 20:00 a 22:00 hrs (hora Colombia)

Duración: 33 semanas

Generación - Abril

Sede: Online

Fecha Inicio: 17 de Abril 2023

Dias de clases: Lunes y Miércoles

Horario: 17:00 a 19:00 hrs (hora Peru)

Duración: 33 semanas

Generación - Abril

Sede: Online

Fecha Inicio: 18 de Abril 2023

Dias de clases: Lunes y Miércoles

Horario: 20:00 a 22:00 hrs (hora Peru)

Duración: 33 semanas

Generación - Abril

Sede: Online

Fecha Inicio: 17 de Abril 2023

Dias de clases: Lunes y Miércoles

Horario: 19:00 a 21:00 GMT-3

Duración: 33 semanas

Generación - Abril

Sede: Online

Fecha Inicio: 18 de Abril 2023

Dias de clases: Lunes y Miércoles

Horario: 22:00 a 00:00 GMT-3

Duración: 33 semanas

¿Para quién es la carrera Data Analytics?

¿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.

Módulo 1

Introducción al 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

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 3

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 4

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

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Revisa el detalle de los contenidos, metodología educacional, formato de clases.

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Requisitos

¿Qué conocimientos
previos necesito?

Se pide que estudiantes vengan con 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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