¡Conviértete en un Data Scientist de élite con nuestro curso en línea en inglés, respaldado por la Universidad París Sorbona! Este programa es tu pasaporte para adquirir las habilidades más vanguardistas en la ciencia de datos con el mejor bootcamp de Europa desde la comodidad de tu hogar.
1. Programación (50h)
Fundamentos Python,Numpy, Pandas
2. Dataviz (30h)
Matplotlib, Seaborn, Bokeh
3. Machine Learning (45h)
Clasificación, regresión, Clustering con scikit-learn
4. Advanced Machine Learning (45h)
Series temporales, Text Mining, Reducción de dimensión
5. Data Engineering (25h)
Base de datos, SQL, PySpark
6. Deep Learning (60h)
Redes de neuronas, CNN y RNN con Keras, TensorFlow y PyTorch
7. Système complexe et IA (25h)
Reinforcement Learning, Deep RL
2. Dataviz (30h)
Matplotlib, Seaborn, Bokeh
4. Advanced Machine Learning (45h)
Series temporales, Text Mining, Reducción de dimensión
6. Deep Learning (60h)
Redes de neuronas, CNN y RNN con Keras, TensorFlow y PyTorch
Combinando el aprendizaje flexible en una plataforma y Masterclasses en inglés dirigidas por un Científico de Datos, esta es la mezcla que ha conquistado a más de 10.000 antiguos alumnos, ¡dando a nuestros cursos una tasa de finalización de +98%!
Nuestro método de enseñanza es aprender haciendo:
En DataScientest, comprendemos que invertir en tu educación es una decisión importante. Por eso, hemos creado varias opciones de financiación para que puedas realizar nuestros cursos con total tranquilidad. Nuestra misión es adaptarnos a tus necesidades y posibilidades financieras. Elige entre:
Data Scientist es el «trabajo más sexy del siglo XXI» según la Harvard Business Review. Aunque hoy en día hay consenso sobre esta declaración, la definición de Data Scientist está luchando por ser universal.
Las enormes 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 Data Scientist es configurar algoritmos basados en datos para responder a todo tipo de problemas que van desde la optimización de existencias hasta la predicción meteorológica.
En una encuesta que realizamos entre 30 grupos CAC40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA, etc.), las cuatro habilidades del Data Scientist más importantes eran en orden:
– Dominio del Machine Learning y las estadísticas matemáticas
– Programación e informática
– Fluidez en la comunicación escrita y oral
– Conocimiento del oficio
Si bien puede resultar difícil encontrar a un Data Scientist que domine a la perfección estos cuatro aspectos, una formación especializada permite conseguir el nivel adecuado en estos puntos clave para cumplir con las expectativas de las personas que contratan y tener éxito en el proyecto profesional.
Para obtener más información, consulta el vídeo
A partir de datos brutos, el Data Scientist desarrolla algoritmos con el objetivo de responder a retos como:
DataScientest te permite vivir un día en la piel de un Data Scientist a través de este vídeo.
En vez de hablar de un día normal del Data Scientist, vamos a presentar su “ciclo” de trabajo.
Durante el día, el método científico que aplica está compuesto por los siguientes elementos:
Para empezar el curso de Data Science, en el proceso de admisión el nivel de estudios mínimo necesario es una diplomatura en matemáticas o estadística (nivel europeo 6). Las nociones de comunicación siempre son una ventaja. Para comprender y conocer los requisitos previos necesarios, ¡descubre este artículo!
Estos requisitos previos existen porque aunque la formación se centra en la Data Science y no en las matemáticas, son necesarias para una buena comprensión de los principios lógicos de los conceptos abordados.
Después de la inscripción en el sitio, nos pondremos en contacto contigo una primera vez para presentarte qué es DataScientest, qué podemos ofrecerte, pero también para hablar de tu recorrido y de tus deseos. La idea es alinear desde el principio tus expectativas con nuestras formaciones.
A continuación, te dirigiremos hacia una prueba técnica de posicionamiento que nos permite saber cuáles son las bases desde las que partes. Se trata esencialmente de pruebas de matemáticas de probabilidad, estadística, análisis o álgebra relativamente básica (nivel matemático L1/L2).
Una vez pasada la prueba, un miembro de nuestro equipo de admisión se pondrá en contacto contigo para hablar sobre tu resultado, tus motivaciones y la pertinencia de tu proyecto pedagógico.
Una vez confirmado el proyecto, pasarás a la fase de inscripción con nuestro equipo que se encargará de que empieces tu formación en Data Science y de ponerla en marcha contigo en todos sus aspectos.
DataScientest es la única organización que ofrece formación híbrida. Estos cursos en línea se traduce en un 85 % de aprendizaje en la plataforma con asistencia de profesores y un 15 % en sesiones de master class por videoconferencia, con el fin de combinar flexibilidad y rigor sin comprometer ningún aspecto. Es una elección que hemos madurado con detenimiento y 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.
Para comprender mejor nuestro modo de aprendizaje en 2 minutos, descubre este video
Al final del curso en línea, tendrás :
La apreciación de los resultados se hace a través de un proceso de evaluación que permite determinar si el alumno ha adquirido las competencias, objetivo del curso.
El equipo pedagógico evalúa dos aspectos:
Para obtener la certificación, el alumno tendrá que validar las puestas en situación profesional y defender el proyecto ante el tribunal. Hará falta alcanzar la nota mínima de 10/20 para aprobar.
El plan de estudios está compuesto por varios módulos :
Los temas para el curso de Data Scientist son los siguientes : Programación en Python, Visualización de datos, Machine Learning, Machine Learning avanzado, Big Data/Database, Deep Learning, sistemas complejos e Inteligencia artificial (IA).
¡Haz clic aquí para solicitar el temario del curso!
Todos los cursos han sido creados por nuestros Data Scientists expertos. DataScientest se compromete a no recurrir nunca a proveedores de servicios externos ni a comprar contenido. El contenido es el resultado de un trabajo riguroso en estrecha colaboración con los principales grupos europeos a los que acompañamos a diario.
La duración total de un curso es de 400 horas, e incluye 280 horas de formación y 120 horas de proyecto.
Las clases se basan en el principio de sprints :
Dependiendo del tipo de formación elegida (bootcamp o continua), el aprendizaje se desarrolla en una o varias semanas.
Aunque el contenido sigue siendo el mismo, la cantidad de horas de clase varía según el formato : 35 horas semanales para los bootcamps y 10 horas para la formación continua.
¡Evidentemente! Y quién mejor para ayudarte que nuestros profesores, que son también quienes han diseñado el programa. Están disponibles y atentos a cualquier pregunta, ya sea teórica o práctica, y sabrán responder cualquier duda pedagógicamente.
Además, para garantizar la finalización y el compromiso de todos, nuestros profesores hacen un seguimiento de cerca de tu progreso. Tan pronto como dejes de conectarte durante un periodo prolongado de tiempo, tu tutor se pondrá en contacto contigo para ver qué te ocurre y no dejar que te quedes atrás.
Por último, nuestros profesores cualificados se encargan de corregir a mano los trabajos, exámenes y orales, de tal modo que nuestros alumnos puedan progresar a su propio ritmo de forma eficaz. ¡En DataScientest estamos convencidos de que solo un seguimiento personalizado garantiza un aprendizaje de calidad!
A lo largo de tu formación, y a medida que vayas desarrollando tus competencias, tendrás que sacar adelante un proyecto de Data Science.
Este proyecto podrá proceder de nuestro catálogo, compuesto de temas variados, con problemáticas técnicas de empresa y que utiliza datos ricos y complejos. También podrás proponer un proyecto personal, siempre que nuestro equipo pedagógico pueda acceder a los datos y que lo valide.
Esta es una manera muy eficaz de pasar de la teoría a la práctica y de asegurar que aplicáis los temas tratados en clase.
También es un proyecto muy apreciado por las empresas porque da fe de la calidad de la formación y los conocimientos adquiridos al finalizar de este curso de Data Science. Conocimientos no solo técnicos, ya que también se destacan las soft skills adquiridas como :
En resumen, es un proyecto que requerirá mucha dedicación: al menos un tercio del tiempo que dediques al curso será en este proyecto.
Un mentor de DataScientest te acompañará durante el proyecto y se reunirá contigo regularmente para garantizar que avanzar y para guiarte.
Según los responsables de Data de los grandes grupos del CAC40, para un Data Scientist es más importante saber comunicar, tanto oralmente como por escrito, que controlar el negocio principal de la empresa.
Por lo tanto, hemos adaptado nuestro plan de estudios para poder practicar esas soft skills con:
Para quienes lo deseen, la posibilidad de participar en talleres de CV y coaching profesional con nuestros asesores laborales y el equipo de RR. HH. de DataScientest
La validación de las competencias desarrolladas durante nuestro curso de Data Scientist te permitirá obtener un certificado de Mines ParisTech PSL Executive Education y validar el bloque 3 de la certificación RNNP 36129 “Jefe de proyectos en inteligencia artificial” reconocida en Francia y que constituye una gran ventaja a nivel laboral.
Además, como líder B2B en formación en Data Science, DataScientest goza de gran notoriedad entre las empresas que le confían la formación en Data Science para sus equipos. Esta confianza forja incluso más el reconocimiento de sus diplomas.
Financia cualquiera de nuestros cursos con Fundae.
Te ofrecemos la posibilidad de pagar en 3, 6, 10 o 12 cuotas mensuales, tanto para cubrir la totalidad de los gastos del curso como para cubrir lo que falte por financiar.
En cualquier caso, nuestros equipos están a tu disposición para guiarte a través de los trámites administrativos para las diferentes ayudas financieras.
Descubre todas las posibilidades de financiación fácilmente: hemos creado una página dedicada al tema.
La capacidad de dominar los datos resulta 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 añadido que aportan las ciencias de datos.
Los datos ofrecen nuevas oportunidades y abren puertas.
Para responder a esta pregunta, hemos hecho nuestra propia encuesta a alrededor de 40 empresas asociadas.
En función del sector y de la empresa, el salario de un Data Scientist junior varía entre 35 y 50 000 € anuales.
Después de 4 años de experiencia, ese salario aumenta considerablemente y se sitúa entre 50 y 65 000 € anuales.
Al convertirte en Data Scientist, ejercerás una de las profesiones principales del Machine Learning.
Para dominar todo el espectro del Machine Learning y en particular la parte de la ingeniería y la puesta en producción de modelos, el Data Scientist puede seguir nuestro nuevo plan de estudios Machine Learning Engineer y adquirir las competencias del Data Engineer.
Combinado con la certificación Amazon Certified Cloud Practitioner, este plan de estudios te permitirá seducir en pocos meses a las principales empresas europeas.
Nuestras encuestas revelan que la tasa de inserción global (en todos los perfiles profesionales) 6 meses después de finalizar la formación es del 100 % mientras que la tasa de inserción en este perfil en cuestión es del 67 %. Esta encuesta se ha realizado a un 91 % de Data Scientists.
Ponemos a disposición de nuestros antiguos alumnos beta tests para que puedan seguir adquiriendo conocimientos sobre el sector incluso después de su formación.
Paralelamente, enviamos regularmente newsletters redactados por nuestros Data Scientists y suponen una fuente fiable de información especializada en Data Science.
Por último, la comunidad DataScientest no deja de crecer y con ella sus antiguos alumnos. Para mantener el contacto y permitir que los antiguos alumnos se comuniquen entre ellos, DataScientest ha creado un grupo de LinkedIn para todos sus antiguos alumnos, que comparte y debate sobre diversos temas relacionados con la Data Science.
La comunidad DatAlumni es una comunidad de LinkedIn que reúne a antiguos alumnos de DataScientest. En esa página, se comparten preguntas, consejos y novedades tecnológicas de las que todos pueden beneficiarse.
Además, DataScientest lanzará en las próximas semanas un directorio que permitirá conectar a los antiguos alumnos, e incluirá la empresa y el puesto de cada uno.
Inicialmente, DataScientest acompañó la transición data de las empresas. Esto permitió 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 encontrar buenos perfiles se refleja en la encuesta que hemos hecho a 30 grupos del CAC40. Incluso con grandes restricciones presupuestarias, solo el 4 % cree que reduciría su número de Data Scientists: en comparación, el 28 % seguiría tratando de aumentar su número en más del 20 %.
Aprovechando nuestro pasado con grandes empresas, hemos firmado colaboraciones relacionadas con la contratación de nuestros antiguos alumnos. Todas las empresas asociadas se comprometen a incluir en sus procesos a todos nuestros alumnos al final de su formación: esto, junto con la ayuda para redactar su CV y hacer entrevistas, significa que estarás siempre entre los primeros puestos para conseguir el trabajo de tus sueños.
Gracias a nuestra experiencia con las grandes empresas, organizamos de manera regular salones de contratación con nuestros colaboradores, dirigidos a nuestros alumnos y antiguos alumnos.
El día que empieces el curso, te presentaremos una plataforma dedicada a los servicios laborales que contiene los talleres esenciales para la búsqueda de empleo.
Podrás acceder a ella de manera continua, incluso una vez terminado el curso.
Mathilde y Morgane, nuestras asesoras laborales, están a tu disposición a lo largo de tu formación. Puedes concertar una cita individual con una de ellas para que te asesore y responda a las preguntas que puedas tener sobre tu proyecto de carrera.
Además, organizamos talleres laborales todos los meses.
A todo lo anterior se unen otros talleres por definir en función de las necesidades de cada uno. Además, ponemos en marcha acciones concretas para acompañarte en tu búsqueda de empleo: salón de contratación organizado por DataScientest con sus empresas colaboradoras, organización de webinarios con ponentes expertos en data, acciones de comunicación para impulsar tu visibilidad (concurso de CV, DataDays, artículos sobre proyectos publicados en el blog y medios externos de referencia).
Para estar al día de todas las acciones de DataScientest en el acompañamiento profesional,
Data Scientist es el «trabajo más sexy del siglo XXI» según la Harvard Business Review. Aunque hoy en día hay consenso sobre esta declaración, la definición de Data Scientist está luchando por ser universal.
Las enormes 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 Data Scientist es configurar algoritmos basados en datos para responder a todo tipo de problemas que van desde la optimización de existencias hasta la predicción meteorológica.
En una encuesta que realizamos entre 30 grupos CAC40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA, etc.), las cuatro habilidades del Data Scientist más importantes eran en orden:
– Dominio del Machine Learning y las estadísticas matemáticas
– Programación e informática
– Fluidez en la comunicación escrita y oral
– Conocimiento del oficio
Si bien puede resultar difícil encontrar a un Data Scientist que domine a la perfección estos cuatro aspectos, una formación especializada permite conseguir el nivel adecuado en estos puntos clave para cumplir con las expectativas de las personas que contratan y tener éxito en el proyecto profesional.
Para obtener más información, consulta el vídeo
A partir de datos brutos, el Data Scientist desarrolla algoritmos con el objetivo de responder a retos como:
DataScientest te permite vivir un día en la piel de un Data Scientist a través de este vídeo.
En vez de hablar de un día normal del Data Scientist, vamos a presentar su “ciclo” de trabajo.
Durante el día, el método científico que aplica está compuesto por los siguientes elementos:
Para empezar el curso de Data Science, en el proceso de admisión el nivel de estudios mínimo necesario es una diplomatura en matemáticas o estadística (nivel europeo 6). Las nociones de comunicación siempre son una ventaja. Para comprender y conocer los requisitos previos necesarios, ¡descubre este artículo!
Estos requisitos previos existen porque aunque la formación se centra en la Data Science y no en las matemáticas, son necesarias para una buena comprensión de los principios lógicos de los conceptos abordados.
Después de la inscripción en el sitio, nos pondremos en contacto contigo una primera vez para presentarte qué es DataScientest, qué podemos ofrecerte, pero también para hablar de tu recorrido y de tus deseos. La idea es alinear desde el principio tus expectativas con nuestras formaciones.
A continuación, te dirigiremos hacia una prueba técnica de posicionamiento que nos permite saber cuáles son las bases desde las que partes. Se trata esencialmente de pruebas de matemáticas de probabilidad, estadística, análisis o álgebra relativamente básica (nivel matemático L1/L2).
Una vez pasada la prueba, un miembro de nuestro equipo de admisión se pondrá en contacto contigo para hablar sobre tu resultado, tus motivaciones y la pertinencia de tu proyecto pedagógico.
Una vez confirmado el proyecto, pasarás a la fase de inscripción con nuestro equipo que se encargará de que empieces tu formación en Data Science y de ponerla en marcha contigo en todos sus aspectos.
DataScientest es la única organización que ofrece formación híbrida. Estos cursos en línea se traduce en un 85 % de aprendizaje en la plataforma con asistencia de profesores y un 15 % en sesiones de master class por videoconferencia, con el fin de combinar flexibilidad y rigor sin comprometer ningún aspecto. Es una elección que hemos madurado con detenimiento y 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.
Para comprender mejor nuestro modo de aprendizaje en 2 minutos, descubre este video
Al final del curso en línea, tendrás :
La apreciación de los resultados se hace a través de un proceso de evaluación que permite determinar si el alumno ha adquirido las competencias, objetivo del curso.
El equipo pedagógico evalúa dos aspectos:
Para obtener la certificación, el alumno tendrá que validar las puestas en situación profesional y defender el proyecto ante el tribunal. Hará falta alcanzar la nota mínima de 10/20 para aprobar.
El plan de estudios está compuesto por varios módulos :
Los temas para el curso de Data Scientist son los siguientes : Programación en Python, Visualización de datos, Machine Learning, Machine Learning avanzado, Big Data/Database, Deep Learning, sistemas complejos e Inteligencia artificial (IA).
¡Haz clic aquí para solicitar el temario del curso!
Todos los cursos han sido creados por nuestros Data Scientists expertos. DataScientest se compromete a no recurrir nunca a proveedores de servicios externos ni a comprar contenido. El contenido es el resultado de un trabajo riguroso en estrecha colaboración con los principales grupos europeos a los que acompañamos a diario.
La duración total de un curso es de 400 horas, e incluye 280 horas de formación y 120 horas de proyecto.
Las clases se basan en el principio de sprints :
Dependiendo del tipo de formación elegida (bootcamp o continua), el aprendizaje se desarrolla en una o varias semanas.
Aunque el contenido sigue siendo el mismo, la cantidad de horas de clase varía según el formato : 35 horas semanales para los bootcamps y 10 horas para la formación continua.
¡Evidentemente! Y quién mejor para ayudarte que nuestros profesores, que son también quienes han diseñado el programa. Están disponibles y atentos a cualquier pregunta, ya sea teórica o práctica, y sabrán responder cualquier duda pedagógicamente.
Además, para garantizar la finalización y el compromiso de todos, nuestros profesores hacen un seguimiento de cerca de tu progreso. Tan pronto como dejes de conectarte durante un periodo prolongado de tiempo, tu tutor se pondrá en contacto contigo para ver qué te ocurre y no dejar que te quedes atrás.
Por último, nuestros profesores cualificados se encargan de corregir a mano los trabajos, exámenes y orales, de tal modo que nuestros alumnos puedan progresar a su propio ritmo de forma eficaz. ¡En DataScientest estamos convencidos de que solo un seguimiento personalizado garantiza un aprendizaje de calidad!
A lo largo de tu formación, y a medida que vayas desarrollando tus competencias, tendrás que sacar adelante un proyecto de Data Science.
Este proyecto podrá proceder de nuestro catálogo, compuesto de temas variados, con problemáticas técnicas de empresa y que utiliza datos ricos y complejos. También podrás proponer un proyecto personal, siempre que nuestro equipo pedagógico pueda acceder a los datos y que lo valide.
Esta es una manera muy eficaz de pasar de la teoría a la práctica y de asegurar que aplicáis los temas tratados en clase.
También es un proyecto muy apreciado por las empresas porque da fe de la calidad de la formación y los conocimientos adquiridos al finalizar de este curso de Data Science. Conocimientos no solo técnicos, ya que también se destacan las soft skills adquiridas como :
En resumen, es un proyecto que requerirá mucha dedicación: al menos un tercio del tiempo que dediques al curso será en este proyecto.
Un mentor de DataScientest te acompañará durante el proyecto y se reunirá contigo regularmente para garantizar que avanzar y para guiarte.
Según los responsables de Data de los grandes grupos del CAC40, para un Data Scientist es más importante saber comunicar, tanto oralmente como por escrito, que controlar el negocio principal de la empresa.
Por lo tanto, hemos adaptado nuestro plan de estudios para poder practicar esas soft skills con:
Para quienes lo deseen, la posibilidad de participar en talleres de CV y coaching profesional con nuestros asesores laborales y el equipo de RR. HH. de DataScientest
La validación de las competencias desarrolladas durante nuestro curso de Data Scientist te permitirá obtener un certificado de Mines ParisTech PSL Executive Education y validar el bloque 3 de la certificación RNNP 36129 “Jefe de proyectos en inteligencia artificial” reconocida en Francia y que constituye una gran ventaja a nivel laboral.
Además, como líder B2B en formación en Data Science, DataScientest goza de gran notoriedad entre las empresas que le confían la formación en Data Science para sus equipos. Esta confianza forja incluso más el reconocimiento de sus diplomas.
Financia cualquiera de nuestros cursos con Fundae.
Te ofrecemos la posibilidad de pagar en 3, 6, 10 o 12 cuotas mensuales, tanto para cubrir la totalidad de los gastos del curso como para cubrir lo que falte por financiar.
En cualquier caso, nuestros equipos están a tu disposición para guiarte a través de los trámites administrativos para las diferentes ayudas financieras.
Descubre todas las posibilidades de financiación fácilmente: hemos creado una página dedicada al tema.
La capacidad de dominar los datos resulta 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 añadido que aportan las ciencias de datos.
Los datos ofrecen nuevas oportunidades y abren puertas.
Para responder a esta pregunta, hemos hecho nuestra propia encuesta a alrededor de 40 empresas asociadas.
En función del sector y de la empresa, el salario de un Data Scientist junior varía entre 35 y 50 000 € anuales.
Después de 4 años de experiencia, ese salario aumenta considerablemente y se sitúa entre 50 y 65 000 € anuales.
Al convertirte en Data Scientist, ejercerás una de las profesiones principales del Machine Learning.
Para dominar todo el espectro del Machine Learning y en particular la parte de la ingeniería y la puesta en producción de modelos, el Data Scientist puede seguir nuestro nuevo plan de estudios Machine Learning Engineer y adquirir las competencias del Data Engineer.
Combinado con la certificación Amazon Certified Cloud Practitioner, este plan de estudios te permitirá seducir en pocos meses a las principales empresas europeas.
Nuestras encuestas revelan que la tasa de inserción global (en todos los perfiles profesionales) 6 meses después de finalizar la formación es del 100 % mientras que la tasa de inserción en este perfil en cuestión es del 67 %. Esta encuesta se ha realizado a un 91 % de Data Scientists.
Ponemos a disposición de nuestros antiguos alumnos beta tests para que puedan seguir adquiriendo conocimientos sobre el sector incluso después de su formación.
Paralelamente, enviamos regularmente newsletters redactados por nuestros Data Scientists y suponen una fuente fiable de información especializada en Data Science.
Por último, la comunidad DataScientest no deja de crecer y con ella sus antiguos alumnos. Para mantener el contacto y permitir que los antiguos alumnos se comuniquen entre ellos, DataScientest ha creado un grupo de LinkedIn para todos sus antiguos alumnos, que comparte y debate sobre diversos temas relacionados con la Data Science.
La comunidad DatAlumni es una comunidad de LinkedIn que reúne a antiguos alumnos de DataScientest. En esa página, se comparten preguntas, consejos y novedades tecnológicas de las que todos pueden beneficiarse.
Además, DataScientest lanzará en las próximas semanas un directorio que permitirá conectar a los antiguos alumnos, e incluirá la empresa y el puesto de cada uno.
Inicialmente, DataScientest acompañó la transición data de las empresas. Esto permitió 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 encontrar buenos perfiles se refleja en la encuesta que hemos hecho a 30 grupos del CAC40. Incluso con grandes restricciones presupuestarias, solo el 4 % cree que reduciría su número de Data Scientists: en comparación, el 28 % seguiría tratando de aumentar su número en más del 20 %.
Aprovechando nuestro pasado con grandes empresas, hemos firmado colaboraciones relacionadas con la contratación de nuestros antiguos alumnos. Todas las empresas asociadas se comprometen a incluir en sus procesos a todos nuestros alumnos al final de su formación: esto, junto con la ayuda para redactar su CV y hacer entrevistas, significa que estarás siempre entre los primeros puestos para conseguir el trabajo de tus sueños.
Gracias a nuestra experiencia con las grandes empresas, organizamos de manera regular salones de contratación con nuestros colaboradores, dirigidos a nuestros alumnos y antiguos alumnos.
El día que empieces el curso, te presentaremos una plataforma dedicada a los servicios laborales que contiene los talleres esenciales para la búsqueda de empleo.
Podrás acceder a ella de manera continua, incluso una vez terminado el curso.
Mathilde y Morgane, nuestras asesoras laborales, están a tu disposición a lo largo de tu formación. Puedes concertar una cita individual con una de ellas para que te asesore y responda a las preguntas que puedas tener sobre tu proyecto de carrera.
Además, organizamos talleres laborales todos los meses.
A todo lo anterior se unen otros talleres por definir en función de las necesidades de cada uno. Además, ponemos en marcha acciones concretas para acompañarte en tu búsqueda de empleo: salón de contratación organizado por DataScientest con sus empresas colaboradoras, organización de webinarios con ponentes expertos en data, acciones de comunicación para impulsar tu visibilidad (concurso de CV, DataDays, artículos sobre proyectos publicados en el blog y medios externos de referencia).
Para estar al día de todas las acciones de DataScientest en el acompañamiento profesional,
