Jornada de puertas abiertas 15 de septiembre

FORMACIÓN PROFESIONAL

Curso de Data Scientist

Bootcamp (3 meses)
O
Tiempo parcial​ (9 meses)

Conviértete en Data Scientist con nuestro curso de data science. Certificado por la Escula des Mines ParisTech

PRÓXIMO INICIO
06/09/22
*Certificación AWS Cloud Practitioner incluida
logo sorbonne
Certificado expedido por la Universidad París Sorbonne

Contenido del curso

Este curso incluye una formación AWS Cloud Practitioner que expide una certificación oficial AWS

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

Los objetivos del Data Scientist

El científico de datos desarrolla modelos analíticos complejos para extraer información de las bases de datos. Pueden utilizarse para predecir el comportamiento de los consumidores o para identificar riesgos empresariales u operativos.

Estudiar

Estudiar los datos de la empresa para establecer los datos que se extraerán y procesarán.

Desarrollar

Recuperar y analizar los datos pertinentes relacionados con el proceso de producción de la empresa, las ventas o el conjunto de datos de los clientes.

Predecir

Desarrollar modelos predictivos para anticipar una evolución o determinar un valor objetivo de interés para la empresa.

Modelizar

Explotar los resultados del análisis y la modelización de datos para hacerlos legibles, utilizables y procesables por otros departamentos de la empresa.

¿Tienes preguntas? Tenemos las respuestas.

Contenido del acordeón

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:

  •   La clasificación (spam o no spam)
  •   La recomendación (como para los catálogos de Netflix o Amazon)
  •   La creación de grupos (clustering) (sin agrupaciones conocidas previamente)
  •   La detección de anomalías (lucha contra el fraude)
  •   El reconocimiento de imagen, texto, audio, etc.
  •   Los procesos automatizados (validación de pagos con tarjeta bancaria)
  •   La segmentación (marketing basado en segmentos demográficos)
  •   La optimización (gestión de riesgos)
  •   La previsión (ventas o ingresos)

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:

  •   Adquisición, recopilación y almacenamiento de datos
  •   Identificación de necesidades (hacer las preguntas correctas)
  •   Tratamiento e integración de datos
  • Comprobación de la validez de los datos con su calificación, eliminación si es necesario
  •   Primer análisis de datos (estadísticas de exploración) utilizando herramientas de análisis de datos
  •   Elegir uno o más modelos y algoritmos
  • Aplicar métodos y técnicas de Data Science (Machine Learning, modelización estadística, IA)
  •   Medir y mejorar los resultados
Contenido del acordeón

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 capacidad de estudiar los datos de la empresa de tal manera que podrás definir los que se deben extraer y procesar en el futuro.
  • La capacidad de recuperar y analizar datos relevantes vinculados con el proceso de producción de la empresa, las ventas o incluso relacionados con los datos de clientes.
  • Los medios para elaborar modelos predictivos con el fin de anticipar la evolución de los datos y las tendencias relacionadas con la actividad de la empresa.
  • El conocimiento para modelizar los resultados del análisis de datos y hacer que sean legibles y utilizables para la dirección de la empresa
  • Competencias en aprendizaje profundo, Los algoritmos de aprendizaje profundo extraen características de alto nivel de los datos utilizando múltiples capas de neuronas artificiales y redes neuronales convolucionales como en el mundo real.

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:

  •   La puestas en situación profesional
  •   La defensa final ante un tribunal sobre el proyecto desarrollado en las puestas en situación profesional

 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 :

  • En primer lugar, la plataforma de aprendizaje te permite practicar y validar los módulos que te permitirán obtener las certificaciones al final del programa.
  • Luego, el proyecto confirma las competencias adquiridas, hay que terminarlo, presentar un avance y entregarlo a nuestro equipo pedagógico.
  • Además de los cursos en diferido, cada sprint incluye una master class por videoconferencia que te permite afianzar las competencias desarrolladas, determinar los objetivos para el siguiente sprint y asimilar las nociones directamente con tus profesores.

 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 :

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

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:

  • Presentaciones escritas y orales del proyecto que permiten desarrollar esas competencias
  •   Master classes sobre gestión de proyectos o incluso herramientas de gestión que ahora forman parte del temario
  • Master classes sobre «las mejores prácticas en visualización de datos» que completan el curso

 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.

Contenido del acordeón

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.

Para descubrir los detalles de la encuesta, así como la remuneración de las profesiones de la Data Science, descubre este artículo.

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.

Contenido del acordeón

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.

  • Un taller para ayudarte a redactar un buen CV y un buen perfil de LinkedIn orientado al sector de los Data
  • Un taller para trazar tu estrategia de búsqueda de empleo con diferentes temas sobre la presentación, el cambio de carrera, la negociación de salario y el entrenamiento a las pruebas técnicas. A estos temas se añaden otros talleres que se definirán en función de las necesidades de cada uno.

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,

haz clic en este enlace.

Contenido del acordeón

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:

  •   La clasificación (spam o no spam)
  •   La recomendación (como para los catálogos de Netflix o Amazon)
  •   La creación de grupos (clustering) (sin agrupaciones conocidas previamente)
  •   La detección de anomalías (lucha contra el fraude)
  •   El reconocimiento de imagen, texto, audio, etc.
  •   Los procesos automatizados (validación de pagos con tarjeta bancaria)
  •   La segmentación (marketing basado en segmentos demográficos)
  •   La optimización (gestión de riesgos)
  •   La previsión (ventas o ingresos)

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:

  •   Adquisición, recopilación y almacenamiento de datos
  •   Identificación de necesidades (hacer las preguntas correctas)
  •   Tratamiento e integración de datos
  • Comprobación de la validez de los datos con su calificación, eliminación si es necesario
  •   Primer análisis de datos (estadísticas de exploración) utilizando herramientas de análisis de datos
  •   Elegir uno o más modelos y algoritmos
  • Aplicar métodos y técnicas de Data Science (Machine Learning, modelización estadística, IA)
  •   Medir y mejorar los resultados
Contenido del acordeón

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 capacidad de estudiar los datos de la empresa de tal manera que podrás definir los que se deben extraer y procesar en el futuro.
  • La capacidad de recuperar y analizar datos relevantes vinculados con el proceso de producción de la empresa, las ventas o incluso relacionados con los datos de clientes.
  • Los medios para elaborar modelos predictivos con el fin de anticipar la evolución de los datos y las tendencias relacionadas con la actividad de la empresa.
  • El conocimiento para modelizar los resultados del análisis de datos y hacer que sean legibles y utilizables para la dirección de la empresa
  • Competencias en aprendizaje profundo, Los algoritmos de aprendizaje profundo extraen características de alto nivel de los datos utilizando múltiples capas de neuronas artificiales y redes neuronales convolucionales como en el mundo real.

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:

  •   La puestas en situación profesional
  •   La defensa final ante un tribunal sobre el proyecto desarrollado en las puestas en situación profesional

 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 :

  • En primer lugar, la plataforma de aprendizaje te permite practicar y validar los módulos que te permitirán obtener las certificaciones al final del programa.
  • Luego, el proyecto confirma las competencias adquiridas, hay que terminarlo, presentar un avance y entregarlo a nuestro equipo pedagógico.
  • Además de los cursos en diferido, cada sprint incluye una master class por videoconferencia que te permite afianzar las competencias desarrolladas, determinar los objetivos para el siguiente sprint y asimilar las nociones directamente con tus profesores.

 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 :

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

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:

  • Presentaciones escritas y orales del proyecto que permiten desarrollar esas competencias
  •   Master classes sobre gestión de proyectos o incluso herramientas de gestión que ahora forman parte del temario
  • Master classes sobre «las mejores prácticas en visualización de datos» que completan el curso

 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.

Contenido del acordeón

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.

Para descubrir los detalles de la encuesta, así como la remuneración de las profesiones de la Data Science, descubre este artículo.

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.

Contenido del acordeón

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.

  • Un taller para ayudarte a redactar un buen CV y un buen perfil de LinkedIn orientado al sector de los Data
  • Un taller para trazar tu estrategia de búsqueda de empleo con diferentes temas sobre la presentación, el cambio de carrera, la negociación de salario y el entrenamiento a las pruebas técnicas. A estos temas se añaden otros talleres que se definirán en función de las necesidades de cada uno.

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,

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¿Cómo financiar la formación?

Precio de la formación : 5000 €

DataScientest ofrece diferentes opciones de financiación para darte la oportunidad de hacer nuestras formaciones con tranquilidad absoluta. Nuestro objetivo es adaptarnos a tus necesidades y posibilidades financieras.

  • Puedes financiar el curso con Student FinanceNo pagarás nada hasta que encuentres trabajo y tu cuota dependerá de lo que ganes.
  • Gracias a nuestros estrechos vínculos con las empresas y nuestra elevada tasa de empleo, puedes bonificar nuestros cursos con Fundae.
  • Puedes financiar nuestros cursos hasta en 12 meses con Pledg.
  • Financiar el curso con Quotanda sin intereses.

¿Estás interesado?​

Jornada de puertas abiertas :