Título ofrecido:Técnico en Data ScienceTítulo oficial
Título oficial
Título Intermedio:Data Analyst Assistant
Duración:2 Años
Tipo:Carreras Técnicas
Modalidad:En línea
Aprende a predecir, analizar y procesar datos utilizando lenguajes específicos y técnicas de Machine Learning con esta carrera de alta especialización, creada en alianza con AWS Academy.
¿Dónde puedes trabajar?
El Técnico Superior en Ciencia de Datos (Data Science) es uno de los perfiles tecnológicos más valorados por todas las industrias y por todas las áreas de las empresas, por lo que su inserción podrá darse en cualquier sector y/o área organizacional.
Si bien en la actualidad el sector IT, finanzas e e-commerce son los que más demandan estos profesionales, otros sectores como la ciencia, la medicina y la biología han comenzado a incorporarlos en sus proyectos para el estudio de enfermedades
¿Qué puestos podrás ocupar?
Con tu título podrás ocupar puestos como: Data Analyst, Analista Técnico de Datos/Big Data Analyst, Data Scientist.
Competencias profesionales de tu carrera
- Analizar y explorar datos a partir de hipótesis y del descubrimiento de aspectos relevantes, utilizando a tal fin herramientas especializadas
- Transmitir la información necesaria en forma precisa y programar con orientación a Data Science.
- Procesar datos que permitan realizar análisis exploratorios y entrenamiento de modelos predictivos aplicando librerías de base.
- Realizar operaciones concretas con grandes volúmenes de datos, utilizando lenguajes de programación específicos.
- Gestionar bases de datos orientadas al Big Data, utilizando a tal fin tecnologías de procesamiento.
- Utilizar técnicas básicas del procesamiento natural del lenguaje y de reprocesamiento de texto, a los efectos de mejorar las tareas y la funcionalidad de las aplicaciones.
- Procesar datos, entrenar modelos y generar predicciones a partir de los servicios en la nube.
- Dominar principios matemáticos y estadísticos básicos y aplicar eficazmente sus procedimientos para la resolución de problemas, descripción y presentación de datos.
1° Bimestre
- Análisis y Visualización de Datos
- Organización del Tiempo y del Trabajo
2° Bimestre
- Procesamiento de Datos
- Scripting
3° Bimestre
- Base de datos y Big data
- Matemática y Estadística
4° Bimestre
- Introducción al Machine Learning
- Learning Agility
5° Bimestre
- Machine Learning: Clasificación y Regresión
- Gestión Operativa en la Nube
6° Bimestre
- Procesamiento Natural del Lenguaje (NPL)
- Decisiones y Resoluciones Eficientes
7° Bimestre
- Comunicación Efectiva
- Gestión de Proyectos
8° Bimestre
- Machine Learning en la Nube
- Inserción y Desarrollo Profesional
9° Bimestre
- Práctica profesional
10° Bimestre
- Práctica profesional
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