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CONVIÉRTETE EN DATA SCIENTIST EN 1 AÑO

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!

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Modalidad part-time de 1 año

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
  • 1 semana de break después de cada módulo
  • Cada módulo tiene una certificación

Requiere de una dedicación de 12 horas semanales.

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+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 6 módulos: Introducción al análisis de datos, Visualización y comunicación de insights, 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?

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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. 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.

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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 / 1 año / Part-time

Programa intensivo de 50 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

¿No sabes si aceptar el Desafío?

Vive la experiencia: estudia dos semanas con nosotros, y si no te gusta, te devolvemos tu dinero. Confiamos en nuestra metodología, y sabemos que te gustará. ¡Atrévete y transforma tu carrera!

Próximas Fechas

Generación - Junio

Sede: Online

Fecha Inicio: 26 de Junio 2023

Sesiones: Lunes y Miércoles

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

Duración: 1 año

<+ Info>

Generación - Junio

Sede: Online

Fecha Inicio: 27 de Junio 2023

Sesiones: Martes y Jueves

Horario: 21:00 a 23:00 hrs (hora Chile)

Duración: 1 año

<+ Info>

Generación - Junio

Sede: Online

Fecha Inicio: 26 de Junio 2023

Sesiones: Lunes y Miércoles

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

Duración: 1 año

<+ Info>

Generación - Junio

Sede: Online

Fecha Inicio: 27 de Junio 2023

Sesiones: Martes y Jueves

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

Duración: 1 año

<+ Info>

Generación - Junio

Sede: Online

Fecha Inicio: 26 de Junio 2023

Sesiones: Lunes y Miércoles

Horario: 18:00 a 20:00 hrs (Hora Colombia)

Duración: 1 año

<+ Info>

Generación - Junio

Sede: Online

Fecha Inicio: 27 de Junio 2023

Sesiones: Martes y Jueves

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

Duración: 1 año

<+ Info>

Generación - Junio

Sede: Online

Fecha Inicio: 26 de Junio 2023

Sesiones: Lunes y Miércoles

Horario: 18:00 a 20:00 hrs (Hora Peru)

Duración: 1 año

<+ Info>

Generación - Junio

Sede: Online

Fecha Inicio: 27 de Junio 2023

Sesiones: Martes y Jueves

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

Duración: 1 año

<+ Info>

Generación - Junio

Sede: Online

Fecha Inicio: 26 de Junio 2023

Sesiones: Lunes y Miércoles

Horario: 19:00 a 21:00 GMT-4

Duración: 1 año

<+ Info>

Generación - Junio

Sede: Online

Fecha Inicio: 27 de Junio 2023

Sesiones: Martes y Jueves

Horario: 21:00 a 23:00 GMT-4

Duración: 1 año

<+ Info>

¿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

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
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

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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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