Formación Data Analyst

Data analyst perso
¿Un programa hecho para mi?

No te pierdas nuestros próximos lanzamientos!

6 meses

Formación
en continuo

10 hs por semana

Diciember 07, 2021

Enero 11, 2022

9 semanas

Formación
Bootcamp

35 hs por semana

Diciembre 07, 2021

Enero 11, 2022

Tipo de tareas
Hacer un estudio de mercado gracias a la extracción de datos de sitios web y de redes sociales.
Elaborar los criterios de segmentación de una base CRM.

Construir dashboards para difundir una visión adecuada de los resultados de actividad entre los diferentes equipos.

Selección de datos

Limpieza

Estudio exploratorio y descriptivo

Creación de informes

Mis objetivos

Saber representar problemas, dominar la visualización de datos y sus herramientas.

Crea cuadros de mando, pruebas de hipótesis

Usar hojas de cálculo para efectuar análisis simples en pequeñas cantidades de datos y luego lanzarse en los Data Analytics

Utilizar SQL para análisis más grandes

Reconocimiento
Al finalizar el curso Data Analyst, recibirá una constancia de formación de MINES ParisTech PSL Executive Education en el marco de nuestro partenariado.

Podrá beneficiarse del reconocimiento de un actor referencial en los dominios de la innovación, las matemáticas y la ingeniería numérica.
Financiación
Financia cualquiera de nuestros cursos con Fundae.

Gracias a nuestros estrechos vínculos con las empresas y nuestra elevada tasa de empleo, Fundae, financia a algunos de nuestros alumnos

El plan de estudios
de Data Analyst

Data analyst cursus ES
Data analyst cursus ES

PRECIO DEL CURSO 4500€*
*POSIBILIDAD DE PAGAR EN VARIOS PLAZOS más información

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¿Todavía dudas sobre el programa que más te conviene?

Un miembro del equipo de DataScientest estará encantado de orientarte hacia la formación correcta.

¿Tiene alguna pregunta?

El trabajo de un Data Analyst :

Las nuevas tecnologías han evolucionado de modo que ahora tenemos una cantidad astronómica de datos. ¿Una de las primeras fuentes? Las empresas. A partir de entonces, su desafío se convirtió en lograr comprender y clasificar estos datos. Para ello, han surgido nuevas profesiones. Entre ellos, la profesión de Analista de Datos es una de las primeras en emerger del ámbito de los Datos, para el bien de las empresas.

Para identificar mejor las habilidades más importantes para un analista de datos en 2020, entrevistamos a 25 responsables Data de los grupos CAC 40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA, etc.)

Ellos priorizaron el siguiente orden:

  • Conocimiento de la empresa y su oficio
  • Dominio de las estadísticas
  • Automatización y programación de oficinas
  • Soft Skills: marketing, inglés y conceptos legales

Evidentemente, el objetivo del Data Analyst es dominar al máximo cada una de estas habilidades: lo imprescindible, por supuesto, es una formación específica para esta profesión que lo vuelve profesional y destacará cada uno de estos aspectos.

Descubra nuestro folleto si desea conocer la profesión de Analista de Datos en su totalidad: misiones, habilidades requeridas, salarios. Haga clic aquí !

Para obtener más información, vea el video.

Las misiones típicas del analista de datos son variadas y requieren diversas habilidades:

  • Producción, maquetación y comunicación de informes para la toma de decisiones.
  • Análisis, estudio y procesamiento de datos
  • Detección de modelos a partir de datos recopilados
  • Adquisición de datos en colaboración con otros profesionales de datos (arquitecto de datos, datos steward, etc.)

Dependiendo del tipo y tamaño de la estructura en la que trabaja el analista de datos, sus funciones y tareas pueden obviamente cambiar o inclinarse más hacia una forma de acción.

 

Las misiones del analista de datos también se basan en los cuatro tipos diferentes de análisis:

  • “Análisis descriptivo”: ¿Qué pasó?
  • “Análisis de diagnóstico”: ¿Por qué sucedió esto?
  • “Análisis predictivo”: ¿Qué es probable que suceda?
  • “Análisis prescriptivo”: ¿Qué acciones se deben tomar?

¿Quieres saber más sobre las misiones de Data Analyst? Haga clic aquí !

 Para obtener más información, vea este video.

El curso :

Los bloques para la formación Data Scientist son los siguientes:

  • Introducción a Python, 
  • Visualización de datos (Dataviz), 
  • Machine Learning
  • Database/Big Data
  • Extracción y gestión de datos de texto
  • Business Intelligence

La duración total de un curso es de 250 horas.

Si el contenido se mantiene igual, el número de horas de clases difiere en función del formato: 35 hs por semana para el formato bootcamp y 10 hs para el formato continuo.

Obviamente ! Y quién mejor para brindar apoyo que nuestros profesores, quienes también diseñaron el programa. Están disponibles y atentos a cualquier pregunta, ya sea teórica o práctica, y sabrán responder pedagógicamente cualquier pregunta.

Además, para garantizar la finalización y el compromiso de todos, nuestros maestros monitorean de cerca su progreso. Tan pronto como deje de conectarse durante un período prolongado de tiempo, su responsable de cohorte se comunicará con usted: ¡no lo dejaremos caer!

Por último, nuestros formadores corrigen los prácticos, exámenes y defensas personalmente para que cada uno pueda progresar a su propio ritmo de forma eficaz. 

¡En DataScientest estamos convencidos de que un aprendizaje de calidad requiere un seguimiento personalizado!

Para descubrir el programa en Bootcamp desde la mirada de un aprendiz mire este video

Según los responsables de datos de los grandes grupos CAC 40, para un Data Analyst, es más importante saber comunicar, tanto al oral como al escrito que dominar el negocio principal de la empresa para un data scientist.

Por lo tanto, hemos adaptado nuestro plan de estudios que ahora enfatiza estas soft skills con:

  • Clases de datos sobre gestión de proyectos o incluso herramientas de gestión que ahora forman parte del programa de estudios
  • Para quienes lo deseen, la posibilidad de participar en talleres de CV y ​​coaching de carrera a través de los career managers y el equipo de RRHH de DataScientest

A lo largo de su formación, y a medida que se desarrollen sus habilidades, llevará adelante un proyecto de data analyst.

No será un proyecto de ciencia de datos estandarizado e impuesto: dependerá de usted (en parejas o grupos de 3) determinar el tema y presentarlo a nuestros equipos que lo validarán o no. Obviamente, esto agrega dificultad: datos sin limpiar, modelos no entrenados previamente, pero nuestros maestros están allí para ayudarlo en cada etapa de este proyecto.

Esta es una forma extremadamente eficaz de pasar de la teoría a la práctica y asegurarse de aplicar los temas tratados en clase.

También es un proyecto muy apreciado por las empresas porque asegura la calidad de la formación y los conocimientos adquiridos al finalizar la formación de Data Scientist. Conocimientos que no solo son técnicos ya que también se destacan las soft skills adquiridas como:

  • Saber transmitir información
  • Saber presentar y popularizar su trabajo
  • Saber cómo mejorar los datos a través de la visualización de datos (tablero, etc.)

En resumen, este es un proyecto que requerirá una inversión real: al menos un tercio de su tiempo dedicado a la formación se dedicará a este proyecto.

Cada paso importante destaca un nuevo aspecto discutido en clase. El proyecto está salpicado de revisiones y defensas con su director pedagógico para asegurar su progreso y comprensión a lo largo de su formación profesional.

A lo largo de su formación, y a medida que se desarrollen sus habilidades, llevará adelante un proyecto de data analyst.

No será un proyecto de ciencia de datos estandarizado e impuesto: dependerá de usted (en parejas o grupos de 3) determinar el tema y presentarlo a nuestros equipos que lo validarán o no. Obviamente, esto agrega dificultad: datos sin limpiar, modelos no entrenados previamente, pero nuestros maestros están allí para ayudarlo en cada etapa de este proyecto.

Esta es una forma extremadamente eficaz de pasar de la teoría a la práctica y asegurarse de aplicar los temas tratados en clase.

También es un proyecto muy apreciado por las empresas porque asegura la calidad de la formación y los conocimientos adquiridos al finalizar la formación de Data Scientist. Conocimientos que no solo son técnicos ya que también se destacan las soft skills adquiridas como:

  • Saber transmitir información
  • Saber presentar y popularizar su trabajo
  • Saber cómo mejorar los datos a través de la visualización de datos (tablero, etc.)

En resumen, este es un proyecto que requerirá una inversión real: al menos un tercio de su tiempo dedicado a la formación se dedicará a este proyecto.

Cada paso importante destaca un nuevo aspecto discutido en clase. El proyecto está salpicado de revisiones y defensas con su director pedagógico para asegurar su progreso y comprensión a lo largo de su formación profesional.

Si está registrado en Pôle Emploi, es potencialmente elegible para AIF. Podrá entonces  beneficiarse de una ayuda de hasta 2.000 €.

Tienes la opción de pagar en 3, 6 o 10 cuotas mensuales. Para conocer las condiciones de este sistema de pago, haga clic aquí.

Finalmente, si actualmente tiene un negocio, puede ser elegible para recibir asistencia de la FNE o durante todo el año a través de la OPCO.

Cualquiera que sea el caso, nuestros equipos están allí para guiarlo a través de sus trámites administrativos para las diversas ayudas financieras.

Para encontrar todas las posibilidades de financiación, nada más sencillo: hemos creado una página dedicada al tema ¡Haz clic aquí para descubrirla!

Nuestra formación :

Esta formación se propone generalmente a individuos con un nivel BAC+2 en ciencias o negocios.  La sensibilidad a las cuestiones comerciales es esencial y se aprecian las nociones de estadística y marketing. Más específicamente, las habilidades apreciadas al inicio de la formación son:

  • Buenas bases de matemáticas y estadística.
  • Nociones de automatización y programación de oficinas
  • Habilidades blandas como marketing, inglés, recursos humanos, ventas y conceptos legales.

Para comprender y conocer todos los requisitos previos necesarios, ¡descubra este artículo!

Luego de su inscripción en el sitio, nuestros equipos se comunicarán con usted para presentarle DataScientest, nuestras ofertas y que nos presente también su formación y sus deseos. La idea es alinear desde este momento sus expectativas con nuestras formaciones.

Para identificar su nivel al comienzo de la formación, deberá pasar una prueba técnica de posicionamiento que nos permite saber cuáles son las bases con las que usted comienza. Se trata esencialmente de pruebas de matemáticas de probabilidad o estadística y de álgebra básicas (nivel L1/L2 en matemáticas).

Luego, un miembro de nuestro equipo de admisiones tomará contacto con usted para conversar sobre su resultado, sus motivaciones y la pertinencia de su proyecto pedagógico.

Durante esta etapa no está comprometido de ninguna manera con DataScientest y puede decidir en cualquier momento detener su solicitud si lo desea.

La inscripción no se concreta hasta que el proyecto esté confirmado. Desde este momento, nuestros equipos se ocuparán de iniciar su formación data analyst y de organizar junto a usted todo los aspectos prácticos ya sea una formación profesional en continuo o en formato bootcamp.

Para combinar flexibilidad y motivación, la pedagogía de DataScientest se basa en una formación profesional híbrida. Esto permite combinar flexibilidad y rigor sin comprometer uno u otro, combinando distancia y presencial para que la motivación siempre esté ahí. Esto se traduce en un 85% de aprendizaje en la plataforma coaching y un 15% en una sesión de clase magistral de videoconferencia.

¡En este artículo encontrará más detalles sobre los beneficios de este aprendizaje único!

Tenga en cuenta que es posible realizar esta formación de forma remota. Las lecciones se imparten por videoconferencia pero el seguimiento sigue siendo el mismo con profesores disponibles y atentos a tu progreso a lo largo de tu titulación profesional.

Para entender nuestra forma de aprender en 2 minutos, mira este video.

Nuestra formación de analista de datos está diseñada para permitirle saber:

  • Leer y comprender el código Python
  • Manejar y administrar tablas de datos (habilidad clave en Machine Learning)
  • Poner la visualización de datos al servicio del análisis de datos
  • Producir gráficos estadísticos simples cruzando la visualización y el análisis de datos
  • Implementar un algoritmo clásico de machine learning y utilizarlo en datos de texto
  • Evaluar un modelo con la ayuda de la validación cruzada y diferentes métricas
  • Identificar problemas de machine learning no supervisados
  • Procesar conjuntos de datos masivos y aplicar modelos de machine learning a grandes bases de datos
  • Dominar las herramientas avanzadas de análisis de datos para guiar la estrategia empresarial

Haga clic aquí para descargar nuestra ficha de analista de datos

  • Control continuo para validar el bloque 2 del título RNCP nivel 6
  • Defensa oral ante un jurado de profesionales

La obtención del reconocimiento requiere la validación del bloque 2 del título de nivel 6 del RNCP.

Las habilidades se adquieren a través de diversos trabajos prácticos llevados a cabo en un entorno dedicado y mediante la implementación de un seguimiento continuo de los conocimientos

La carrera de un Data Scientist:

La capacidad de dominar los datos es una habilidad preciada y muy buscada en diversas profesiones de nuestros días. Las ciencias de datos se vuelven cada vez más primordiales para la transformación de las empresas. Formarse en estas profesiones significa entonces, abrirse a nuevas oportunidades y muchas ventajas.

El salario de un Data Analyst Junior es en promedio entre 40 y 45.000€ anuales según el sector y la empresa.

Tras 3 años de experiencia, el estatuto de Data Analyst se acompaña de un mejor salario de entre 50 a 55.000 € anuales. Estos datos provienen de la encuesta disponible completa en este artículo!

Al terminar su formación como Data Analyst, puede profundizar aún más en la profesión y formarse como Data Scientist, disponible también en DataScientest.com y en otras plataformas. 

Para más información, mire este video.

Según la encuesta realizada entre todos los aprendices del curso Data Analyst, el 93% de ellos encontraron empleo inmediatamente después de completar su formación.

Nuestros servicios de ayuda post-formación:

Unas beta-test se ponen a disposición de nuestros exalumnos con el fin de obtener conocimiento de la data incluso después del final de la formación.

Paralelamente, nuestros científicos de datos envían regularmente newsletters que son una fuente confiable de información especializada en la ciencia de datos.

Por último, la comunidad DataScientest no para de crecer, y con ella, el conjunto de sus exalumnos. Para mantener contacto y permitir a los nuevos y antiguos aprendices comunicarse entre ellos, DataScientest ha lanzado un grupo de LinkedIn para todos sus Alumni en donde compartir e intercambiar sobre diversos temas relacionados con la Data Science.

La comunidad DatAlumni es una comunidad de LinkedIn que reúne a ex alumnos de DataScientest. En esta página, se comparten preguntas, consejos y novedades tecnológicas para beneficio de todos.

Sumado a esto, DataScientest lanzará en las próximas semanas un trombinoscopio que conectará exalumnos, este incluirá la empresa y el puesto de cada uno.

Inicialmente, DataScientest apoyó la transición data de las empresas.

Esto ha permitido crear fuertes vínculos entre los grandes grupos que han asegurado el crecimiento de nuestra estructura.

Posteriormente, son ellos quienes motivaron el lanzamiento de nuestra oferta a particulares con el fin de compensar la falta de perfiles competentes.

Esta necesidad de buenos perfiles se refleja en la encuesta que realizamos entre alrededor de cincuenta Chief Data Officer y gerentes de 30 empresas CAC 40.

Incluso con grandes restricciones presupuestarias, solo el 4% cree que reduciría su número de científicos de datos: en comparación, el 28% todavía buscaría aumentar su número en más del 20% …

Aprovechando nuestro pasado con grandes empresas, firmamos alianzas relacionadas con la contratación de nuestros egresados. Todas las empresas asociadas se comprometen a incluir a todos nuestros estudiantes al final de su formación en sus procesos: esto, junto con la ayuda para crear currículums y pasar entrevistas, significa que usted estará en la mejor posición para conseguir el trabajo de sus sueños!

No solo podemos ayudarlo, sino que también estamos en una posición ideal para hacerlo y permitirle tener éxito en su integración profesional.

Durante su formación, se organizan talleres profesionales todos los meses para ayudarlo a escribir un buen CV orientado a la data y capacitarlo para los tests de reclutamiento en data science. También puede beneficiarse del asesoramiento personalizado de nuestro equipo de carrera.

Dependiendo del sector en el que desee orientarse, nuestro equipo podrá asesorarle y orientarle gracias a su colaboración con numerosas empresas.

Para descubrir la lista de nuestras empresas asociadas, haga clic aquí

Para conocer todas las acciones de DataScientest de apoyo a la carrera, haga clic en este enlace

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