Acerca de Técnico en Data Science
Descripción de la Carrera
El programa de Técnico en Data Science de Teclab Instituto Técnico Superior permite predecir, analizar y procesar datos utilizando lenguajes específicos y técnicas de Machine Learning, formando parte de la transformación digital de las empresas.
Creada en colaboración con AWS Academy, esta carrera ofrece una triple titulación internacional en México, Argentina y Chile. Los cursos son impartidos por profesores expertos mediante clases en vivo. La duración del programa es de 2 años, es completamente online y otorga un título oficial.
Teclab se destaca como un referente en la formación de profesionales en Data Science, permitiendo a los estudiantes entender y analizar grandes cantidades de datos, implementar modelos descriptivos y predictivos, y desarrollar un perfil altamente especializado con excelentes oportunidades laborales.
Habilidades que Desarrollarán los Estudiantes
Los estudiantes del Técnico en Data Science adquirirán las siguientes competencias:
- Analizar y explorar datos a partir de hipótesis y descubrimientos relevantes, utilizando herramientas especializadas.
- Procesar datos para realizar análisis exploratorios y entrenar modelos predictivos, aplicando librerías básicas y servicios en la nube.
- Realizar operaciones concretas con grandes volúmenes de datos, utilizando lenguajes de programación específicos.
- Procesar y entrenar modelos, enfocándose en la obtención de métricas y validación de datos.
- Dominar principios matemáticos y estadísticos básicos, aplicándolos eficazmente para resolver problemas y presentar datos.
- Analizar y aportar soluciones eficaces y ágiles, facilitando el proceso de toma de decisiones.
Recursos y Acompañamiento
En Teclab, los estudiantes cuentan con un equipo dedicado a potenciar su carrera en todo momento, ofreciendo:
- Clases en vivo
- Coaches de apoyo
- Clases grupales
- Chat de WhatsApp
- Aprendizaje colaborativo
- Masterclasses
- Foro de consultas
- Desarrollo de marca personal
Plan de Estudios
Año 1
Primer Cuatrimestre
- Bimestre 1
- Análisis y Visualización de Datos
- Organización del Tiempo y del Trabajo
- Bimestre 2
- Procesamiento de Datos
- Scripting
Segundo Cuatrimestre
- Bimestre 3
- Base de Datos y Big Data
- Matemática y Estadística
- Bimestre 4
- Introducción al Machine Learning
- Agilidad para el Aprendizaje (Learning Agility)
Año 2
Tercer Cuatrimestre
- Bimestre 5
- Machine Learning: Clasificación y Regresión
- Gestión Operativa en la Nube (Cloud Practitioner)
- Bimestre 6
- Procesamiento Natural del Lenguaje (NLP)
- Decisiones y Resoluciones Eficientes
Cuarto Cuatrimestre
- Bimestre 7
- Comunicación Efectiva
- Práctica Profesional
- Bimestre 8
- Machine Learning en la Nube
- Práctica Profesional