Curso
Data Scientist

Perso data scientist
¿Un programa hecho para mi?

No te pierdas nuestros próximos lanzamientos!

Tipo de tareas
Comprender y modelar problemas específicos del puesto
Definir con precisión el perímetro de los datos necesario para su resolución.
Diseñar y crear prototipos de circuitos de Machine Learning para aportar valor a los datos empresariales.
Interactuar con los equipos del producto para la puesta en producción, el seguimiento y el control de los sistemas en producción.

Selección de datos

Modelización

Machine Learning

Transmisiónes

Mis objetivos
Estudiar los datos de la empresa que definirán los que se extraerán y procesarán
Unirse a los equipos de Data en interacción con los Data Engineers y los Data Analysts
Desarrollar modelos predictivos para anticipar la evolución de los datos y las tendencias relacionadas con la actividad empresarial.
Modelizar los resultados del análisis de datos para hacerlos legibles, explotables y procesables
Recuperar y analizar datos relevantes relacionados con el proceso de producción de la empresa, con las ventas o incluso con un conjunto de datos de clientes.
Reconocimiento
Al finalizar el curso Data Scientist, 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 Scientist

Data scientist ES
Cursus DS ES

PRECIO DEL CURSO 5000€ *
*POSIBILIDAD DE PAGAR EN VARIOS PLAZO: 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 Data Scientist :

Data Scientist es el “trabajo más sexy del siglo XXI” según Harvard Business Review. Incluso si hoy hay consenso sobre esta declaración, la definición de científico de datos está luchando por ser universal.
Las colosales cantidades de datos de las que disponen las empresas son minas de información: se trata de saber extraer su potencial y sacar conclusiones útiles gracias a la Data Science o ciencia de datos. La tarea del científico de datos es configurar algoritmos basados ​​en datos para responder a todo tipo de problemas que van desde la optimización de stock hasta la predicción del clima. En una encuesta que realizamos entre 30 grupos CAC 40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA, etc.), las cuatro habilidades de científicos de datos más importantes estaban en orden:
  • Dominio del aprendizaje automático y las estadísticas matemáticas
  • Programación y TI
  • Fluidez en la comunicación oral y escrita 
  • Conocimiento del oficio
Si bien puede resultar difícil encontrar un científico de datos que domine a la perfección estos cuatro aspectos, una formación especializada le permite estar al nivel en estos puntos clave para cumplir con las expectativas de los reclutadores y tener éxito en su proyecto profesional. Para más información consulte este video

A partir de datos brutos, el científico de datos desarrolla algoritmos con el objetivo de responder a cuestiones como:

  • La clasificación (spam o no spam)
  • La recomendación (como para catálogos de Netflix o Amazon)
  • La detección de modelos (sin grupos conocidos de antemano)
  • La detección de anomalías (lucha contra el fraude)
  • El reconocimiento de imagen, texto, audio …
  • Los procesos automatizados (validación de pagos con tarjeta bancaria)
  • La segmentación (marketing basado en segmentos demográficos)
  • La optimización (gestión de riesgos)
  • La previsión (ventas y/o ingresos)

DataScientest le hace vivir un dia en la piel de un data scientist a través de este video

Casi podríamos hablar del “Ciclo” de un data scientist. Durante el cual, el método científico que aplica esta compuesto por:

  • adquisición, recopilación y almacenamiento de datos
  • Identificación de necesidades (hacer las preguntas correctas)
  • Integración y digestión de datos
  • Comprobación de la validez de los datos con su calificación, eliminación si es necesario
  • Primer análisis de datos (estadísticas exploratorias) utilizando herramientas de análisis de datos
  • Elegir uno o más modelos y algoritmos
  • Aplicar métodos y técnicas de ciencia de datos (machine learning, modelado estadístico, IA)
  • Medir y mejorar los resultados
  • Entregar, formatear y comunicar resultados a través de Business Intelligence

Nuestra curso :

Todas las profesiones con formación científica pueden ser contempladas por estas formaciones, porque el conocimiento suele ser suficiente para desarrollar las habilidades necesarias para las profesiones de data science y para seguir nuestros cursos de formación. Para comprender y conocer los requisitos previos necesarios, ¡descubra este artículo!

Para comenzar la formación de científico de datos, el mínimo requerido es al menos un Bac+3 en matemáticas o Bac+5 en ciencias. Las nociones de comunicación y marketing son siempre un plus en vistas del trabajo de transmisión y comunicación que requiere esta profesión.

Estos prerrequisitos existen porque aunque la formación se centra en la ciencia de datos y no en las matemáticas, son necesarios para una buena comprensión de los principios lógicos de los conceptos abordados. Aquellos que ya hayan estudiado y abordado la estadística (expectativa, varianza, álgebra, etc.) irán mucho más rápido y podrán aprender nuevos conceptos con mucha más facilidad.

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.

A continuación, lo dirigiremos a 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 relativamente básicas (nivel L1/L2 en matemáticas)

Una vez pasada la prueba, 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 y mientras reflexiona, no está comprometido de ninguna manera con DataScientest y puede decidir en cualquier momento detener su solicitud si lo desea.

Solo después de que el proyecto haya sido confirmado, comenzará su fase de inscripción con nuestros equipos que se ocuparán de iniciar su formación en la data science y de poner junto a usted todo en marcha.

DataScientest es la única organización que ofrece formación híbrida, es decir, tanto presencial como remota. Esto se traduce en un 85% de aprendizaje en la plataforma coaching y un 15% de sesiones de masterclass de videoconferencia, con el objetivo de combinar flexibilidad y rigor sin comprometer uno u otro. Es una elección cuidadosamente pensada que motiva nuestra pedagogía para permitir que el aprendizaje se concrete con motivación. Hemos detallado las ventajas de esta combinación única en un artículo sobre el tema.

Además, es muy posible seguir la formación de forma remota: los cursos presenciales se sustituyen por cursos de videoconferencia. Sin embargo, el seguimiento sigue siendo el mismo: los profesores están atentos y te siguen durante todo el proceso.

Para comprender mejor nuestro modo de aprendizaje en 2 minutos, descubra este video

Al final de su formación, tendrá:

  • Un certificado emitido por MINES ParisTech | Educación Ejecutiva de PSL.
  • La capacidad de estudiar los datos de la empresa que le permitirán definir lo que extraer y procesar en el futuro.
  • La capacidad de recuperar y analizar datos relevantes relacionados con el proceso de producción de la empresa, ventas o relacionados con los datos del cliente.
  • Los medios para desarrollar modelos predictivos con el fin de anticipar la evolución de los datos y tendencias relacionadas con la actividad de la empresa.
  • El conocimiento para modelar los resultados del análisis de datos para hacerlos legibles y utilizables por los gerentes
  • 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

El curso :

El curso se basa en varios bloques, a su vez divididos en módulos.

Los bloques para la formación Data Scientist son los siguientes: Introducción a Python, Visualización de datos (Dataviz), Machine Learning Estadístico, Machine Learning avanzado, Gran dimensión, Deep learning y finalmente sistemas complejos e Inteligencia artificial (IA). ¡Haga clic aquí para solicitar el programa de formación completo!

Todos los cursos fueron creados por nuestros expertos científicos de datos. DataScientest se compromete a no utilizar nunca proveedores de servicios externos ni a comprar contenido. El contenido es el resultado de un riguroso trabajo realizado en estrecha colaboración con los principales grupos europeos.

La duración total de un curso es de 400 horas, incluidas 280 horas de formación y 120 horas del proyecto.

Las lecciones se basan en el principio de sprints:

  • En primer lugar, la plataforma de aprendizaje te permite practicar y obtener certificaciones que te permitirán validar tu diploma en perfectas condiciones.
  • Luego, el proyecto confirma las habilidades adquiridas, se debe completar, hacer una actualización y se envía un entregable a nuestros equipos docentes.

Dependiendo del tipo de formación elegida (bootcamp o formación continua), la formación se desarrolla durante una o más semanas.

Si el contenido sigue siendo el mismo, la cantidad de horas de lecciones varía según el formato: 35 horas semanales para bootcamps y 10 horas para la formación en 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 trabajos, exámenes y defensas también son corregidos a mano por nuestro panel de profesores calificados: todo se hace para que cada uno pueda progresar a su propio ritmo de forma eficaz. ¡En DataScientest estamos convencidos de que solo el seguimiento personalizado garantiza un aprendizaje de calidad!

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

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.

Según los responsables de datos de los grandes grupos CAC 40, la comunicación, tanto oral como escrita, es más importante 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:

  • Presentaciones escritas y orales del proyecto.
  • Clases de datos sobre gestión de proyectos o incluso herramientas de gestión que ahora forman parte del programa de estudios
  • Masterclasses sobre “mejores prácticas en visualización de datos” que completan el curso

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

Al igual que nuestra formación Data Engineer, nuestra formación Data Scientist cuenta con un certificado académico de MINES ParisTech | PSL Executive Education..

Por lo tanto, puede beneficiarse del reconocimiento de un referente en los dominios de la innovación, las matemáticas y la ingeniería numérica.

Además, como líder B2B en formación en data science, DataScientest goza de gran notoriedad entre las empresas que le confían formación en data science para sus equipos. Esta confianza forja a fortiori el reconocimiento de sus títulos.

Finalmente, el diploma de científico de datos está en proceso de validación por el RNCP hasta un diploma de nivel 7 (Bac +5) y debería ser validado en las próximas semanas.

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!

La carrera de un Data Scientist :

La capacidad de dominar los datos se vuelve cada vez más valiosa en ciertas profesiones como investigador o actuario. Tanto estas, como la mayoría de las profesiones cuantitativas relacionadas con la estadística, se benefician enormemente del valor agregado que aporta la ciencia de datos.

¡La data les ofrece nuevas oportunidades!

Para responder a esta pregunta, realizamos nuestra propia encuesta a alrededor de 40 empresas asociadas.

Para descubrir los detalles de la encuesta, así como la remuneración de las profesiones de ciencia de datos, ¡descubra este artículo! 

En función del sector y de la empresa, el salario de un científico de datos junior varía entre 35 y 50.000 € anuales. 

Tras 4 años de experiencia, su salario aumenta considerablemente llegando a estar entre 50 a 60.000 € anuales.

Al convertirse en Data Scientist, ejercera una de las profesiones principales del Machine Learning.

Luego de una formación inicial como Data Scientist, para convertirse en un verdadero el Data Engineer, se recomienda una nueva formación: disponible también en DataScientest.com. 

Para más información, mire este video.

Según la encuesta realizada entre todos los aprendices del curso Data Scientist, 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.

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 formacion, 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

¿Alguna pregunta? ¿Desea saber más?
Nuestro equipo está aquí para eso: