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/*Carrera Data Science*/

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

*¿En qué consiste la carrera Data Science?

Carrera intensiva diseñada para que los participantes adquieran las competencias para realizar análisis de grandes cantidades de datos, sin importar su naturaleza, implementando modelos descriptivos y predictivos. El plan formativo del Data Science consta de 6 módulos: Introducción a la programación con Python, Fundamentos de Data Science, Machine Learning, SQL para Data Science, Big Data 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

¿Cómo es una semana de clases?

Semana 1 - Kickoff y preparación

Conoceremos el programa en profundidad, revisaremos las instalaciones necesarias y descubriremos la metodología de estudio. En estas sesiones te mostraremos la manera de sacarle el máximo provecho al contenido y conocerás el detalle de los contenidos y sus alcances para tu vida profesional. Conocerás al equipo docente, equipo de coordinación y a tus compañeros y compañeras. ¡La mejor forma de aprender es en comunidad!

Semana 2 a 32 semanas - Sesiones de trabajo

Cada semana deberás dedicar de tres a seis horas de estudio, con la que te prepararás para las dos clases en vivo donde se desarrollará trabajo práctico.

Sesión online de estudio - 6 horas semanales

Cada semana tendrás una unidad de contenido que revisar. Son una serie de lecturas, videos y/o ejercios donde cada uno debe prepararse para la sesión de trabajo práctico en vivo.

  • Videos
  • Lecturas
  • Quizzes
  • Preguntas a la comunidad

Sesiones en vivo - 3 horas cada una

Ya sea en modalidad presencial o remota, semanalmente tendrás 2 sesiones de clases en vivo con tu equipo docente y compañeros. Comenzará la sesión grupal con una exposición acerca de los contenidos que estudiaste online. Luego de eso, con la ayuda de tus docentes y compañeros, se desarrollarán trabajos prácticos que buscan consolidar todo lo aprendido. En Desafío Latam se aprende haciendo.

  • Sesiones en vivo
  • Desafíos prácticos
  • Consultas directas ayudante/docente

¿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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