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MODULOS

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Data Scientist

Es un programa de educación intensivo que ofrece las competencias prácticas para trabajar en el campo de la ciencia de datos.

Colaboración

Trabajo interdisciplinario ampliando tu red de contactos.

Habilidades versátiles

Resolviendo problemas complejos utilizando enfoques analíticos.

Perfil de participantes

Este programa está dirigido a estudiantes y profesionales involucrados en procesos de negocios y toma de decisiones en la industria, interesados en ampliar sus conocimientos y desarrollar habilidades para convertirse en Científicos de Datos. Requisitos. Se recomienda tener experiencia o conocimientos básicos de programación en Python. Material online estará disponible para aquellos que deseen iniciar o nivelar sus conocimientos del lenguaje.

Acompañamiento Profesional

Creación de modelos de datos y visualización en un portafolio en línea [Github] para certificar tu experiencia en ciencia de datos. Implementación de proyectos con necesidades reales del mercado laboral para fortalecer tus habilidades transversales de trabajo en equipo y comunicación de resultados. Simulación de entrevistas laborales con profesionales expertos en el área.

Formación

Clases: Modalidad presencial y virtual

Metodología de aprendizaje: Aprendizaje basado en proyectos (ABP) con
prácticas de laboratorios en cada sesión.

Duración: 26 semanas | 12 horas / semana.

Horarios

Día

Hora

Modalidad

Lunes

19h00 – 21h00

Virtual (Transversales)

Martes

19h00 – 20h30

Virtual

Jueves

19h00 – 21h00

Virtual (Revisión)

Viernes

19h00 – 20h30

Virtual

Sábado

9h00 – 12h00

Presencial

Modulo 01

BUSINESS INTELLIGENCE

Descubre las razones que han hecho que la ciencia de datos revolucione la toma de decisiones en los negocios en la última década. Aprende a formular las preguntas correctas para los problemas complejos de la industria aplicando inteligencia basada en datos.
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Modulo 02

CODING FOR ANALYTICS AND UNSUPERVISED LEARNING

Agrega dinamismo, versatilidad e interoperabilidad a tu sitio web utilizando diferentes fuentes de datos. Analiza conjuntos de datos a través del lenguaje Python, aprende las técnicas de exploración más efectivas y, conoce cómo y cuándo aplicar modelos de aprendizaje no supervisado.

Modulo 03

SOCIAL NETWORK AND TEXT ANALYTICS

Estudia datos de redes sociales, de personas y de negocios utilizando data de la web, para entender como sus relaciones pueden arrojar comportamientos, detectar comunidades y más. Aprende además a valorar un texto según su sentimiento, encontrar patrones y crear nubes de palabras.
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Modulo 04

VISUALIZACIÓN: DASHBOARDS, TEMPORAL AND GEOGRAPHICS VIZ, STORYTELLING

 Visualiza datos temporales, geográficos y estadísticos a través de Google Data Studio y PowerBI de forma efectiva para cada caso de uso. Aprende también cómo contar una historia con tus datos para impactar con los resultados.

Modulo 05

MACHINE LEARNING AND PREDICTIONS

Predice patrones de comportamiento, tendencias y más a través de modelos de aprendizaje de máquina utilizando Python. Descubre los mejores algoritmos para cada caso de uso y cómo implementarlos. Dominarás varias de las técnicas más avanzadas de ciencia de datos e inteligencia artificial.

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WASP

Modulo 06

INGENIERÍA Y ANALÍTICA DE GRANDES CANTIDADES DE DATOS

Examina datos a gran escala utilizando Apache Spark en Python. Llevarás todos lo conocimientos adquiridos a lo largo del bootcamp al mundo de Big Data. Aprenderás cuales son las más modernas herramientas y arquitecturas para el manejo y analítica de grandes cantidades de datos y debatiremos sobre los desafíos de manejar Big Data.

Herramientas

Durante el programa aprenderás las herramientas y metodologías más utilizadas en el proceso de desarrollo de software.

Admisión

Proceso de solicitud

Inscripción en línea

Completa el formulario de inscripción.

Postular

Desafío

Resuelve el desafío usando lenguaje de programación.

Entrevistas

Entrevista con el coordinador de admisiones.

Matriculación

Formaliza el registro y completa el pago.

Inversión

La Certificación Data Science tiene un costo de USD 3.200

Valores

Becas

Sigue el proceso de admisión y según tu perfil podrás obtener un porcentaje de beca auspiciada por una de nuestras empresas aliadas.

Descuentos

Descripción

Valor

Alumni ESPOL

Grupo de 3 personas

10%

Miembro IEEE

15%

Pago al contado

15%

Politécnico

(Al contado)

25%

Instructores Expertos

Instructores de la Certificación

Dra. Carmen Vaca

Ph. D en Information Engineering Politécnico de Milán. Directora de Coding Bootcamps Espol. Experiencia en Yahoo! Labs (Barcelona), Max Planck Institute (Alemania).

Ing. Fabricio Layedra Montoya

Ingeniero en Ciencias de la Computación en ESPOL, con enfoque en analítica de datos. Consultor en inteligencia de negocios para la toma de decisiones con experiencia en industrias inmobiliarias. Microsoft Research Intern 2019

Ing. Eunice Gálvez Nan

Ingeniera en Ciencias de Computación en ESPOL, actualmente trabaja como oficial de metodologías y modelos de riesgos en la banca. Ex co-embajadora de WiDS@ ESPOL 2022, Women in Data Science

Ing. Leonardo Kuffo

Ms.C. en Big Data Engineering de la Universidad de Amsterdam. Ha trabajado en Amazon: Holanda Netherlands, Ingeniero de Datos, Shipify (Ingeniero SW). Actualmente trabaja en investigación en sistemas de bases de datos en CWI, Netherlands. Durante su carrera universitaria en ESPOL, trabajó en proyectos de investigación en análisis de opiniones en redes sociales

Econ. Denisse Orozco

Economista graduada de la ESPOL con experiencia como científica de datos Senior en el sector bancario. En su rol actual, se centra en mejorar la interpretabilidad y simplificación de los modelos de scoring de Machine Learning, buscando un mejor rendimiento y mayor accesibilidad para los usuarios en general. Previo a esto, realizó una pasantía en el Banco Mundial, específicamente en el Development Impact Evaluation (DIME), donde brindó apoyo en proyectos relacionados a la automatización de procesos de data wrangling. Además de su trayectoria profesional, también ha sido co-embajadora de WiDS@ESPOL en 2021 y vicepresidenta del Grupo de Investigación de Tecnologías Web, Móviles y Ciencia de Datos (TAWS) en 2020.

Ing. Galo Castillo López

Cientifico de datos con experiencia en las industrias de las telecomunicaciones y videojuegos. Entre 2019 y 2021 trabajó como científico de datos en Claro Ecuador. Posteriormente culminó una pasantía en Inria Paris, investigando en procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje supervisado. Actualmente, Galo se desempeña como científico de tdatos en la industria de los videojuegos en Francia y finaliza una maestría en Inteligencia Artificial en Université Paris-Saclay.

Ing. Rodrigo Castro Reyes

Ingeniero en Ciencias de la Computación, especialización Sistemas Tecnológicos de ESPOL. Consultor en proyectos tecnológicos enfocados en la recolección y procesamiento de datos para la gestión de riesgos y mitigación del cambio climático. CEO de BioDynamics, una startup tecnológica especializada en la construcción de tecnología para impulsar la productividad y sostenibilidad de la agroindustria
Postularse

Instructores Expertos

Asistentes Académicos

Msig. Adriana Collaguazo

Magíster en Sistemas de Información Gerencial de ESPOL. Ingeniera en Sistemas Computacionales de la UCSG. Experiencia laboral en Telconet. Profesora e investigadora en áreas de Machine Learning, IoT, y Aplicaciones de Ingeniería de Software. Certificación de SCRUM Foundation Professional.

Ing. Carlos Orellana

Científico de Datos. Ing. en Ciencias Computacionales de la ESPOL. Ha tenido experiencia con procesamiento de lenguaje natural aplicado a grandes corpus de documentos de texto.
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Escuela Superior Politécnica del Litoral
Campus Gustavo Galindo
Guayaquil – Ecuador
+593979631573

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