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CONVIÉRTETE EN DATA SCIENTIST EN 10 MESES

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

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

Modalidad part-time de 10 meses

Esta modalidad es compatible con tu vida laboral y familiar.

  • Dos sesiones a la semana
  • Sesiones de dos horas
  • Las sesiones se graban y te entregamos guías de repaso y profundización
  • Desarrollo de ejercicios prácticos (1 desafío práctico x semana)
  • Sesiones en vivo con profesores expertos
  • Cada módulo tiene una certificación

Requiere de una dedicación de 12 horas semanales.

Programa financiado por el Ministerio de Tecnologías de la Información y Comunicación de Paraguay.


Ministerio de tecnologías de la información y comunicación

+10.000

Estudiantes
en carreras

+81%

Empleabilidad
a 3 meses de graduados

+9

Años
cambiando vidas

*¿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 al análisis de datos, Programación con Python para el análisis de datos, Análisis estadístico con Python, Machine Learning, y Modelos avanzados y Redes Neuronales.

¿Por qué convertirte en Científico de Datos?

Chart

Salario atractivo

El salario medio de los Data Scientist en Latinoamérica es de más de 38.000 dólares al año.

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 en 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. Te acompañaremos para que puedas mantenerte al día y recuperar clases.

Beca del 100% a través del financiamiento del MITIC de Paraguay.

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 / 10 meses / Part-time

Programa intensivo de 40 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

Tus clases


Opción 1

Sede: Online

Sesiones: Lunes y Miércoles

Horarios: 19:00 a 21:00 hrs (Hora Paraguay)

Duración: 10 meses

Opción 2

Sede: Online

Sesiones: Martes y Jueves

Horarios: 19:00 a 21:00 hrs (Hora Paraguay)

Duración: 10 meses

¿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

Duración: 24 horas de clases sincrónicas + 36 horas de estudio asincrónico

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

Duración: 28 horas de clases sincrónicas + 48 horas de estudio asincrónico

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

Duración: 28 horas de clases sincrónicas + 48 horas de estudio asincrónico

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

Machine Learning

Duración: 32 horas de clases sincrónicas + 54 horas de estudio asincrónico

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 5

Modelos avanzados y Redes Neuronales

Duración: 28 horas de clases sincrónicas + 48 horas de estudio asincrónico

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

Descargar Programa

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

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Contactar un Consejero

¿Tienes dudas? ¿No sabes qué hacer? ¿No entiendes los conceptos?. Solicita el contacto de un consejero para que te guíe y resuelva todas tus preguntas.

Los requisitos para optar a las becas del MITIC son:

  • Ser de nacionalidad paraguaya o residente permanente.

  • Tener mayoría de edad, 18 años cumplidos al momento de finalizar la postulación.

  • Deberás realizar un pago inicial del 5% del valor de la capacitación, que será reintegrado por el MITIC una vez que obtengas tu certificado de egreso.

Más Info

Requisitos

¿Qué conocimientos previos y
herramientas 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.
Necesitarás un computador para poder conectarte a las clases, ver los materiales y realizar los proyectos.

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