Tecnicatura Superior en Data Science - A distancia - Teclab Instituto Técnico Superior - Teclab

Detalle

Nos aliamos con AWS Academy, el programa educativo de Amazon, para crear la carrera de Técnico en Data Science. ¡Ahora vos también podés ser parte de la transformación digital de las empresas!

Sólo estudiando en Teclab la carrera de Técnico Superior en Data Science vas a tener el beneficio de aprender directamente con la plataforma y servicios de Amazon, la plataforma cloud más importante y más difundida a nivel mundial. Además, vas a poder acceder a una serie de certificaciones que te permitirán ganar seniority y potenciar tu perfil profesional.

El rol de Data Scientist es muy buscado por las compañías que aplican este nivel de tecnología, porque, entre otras cosas, les permite identificar preferencias de compra y comportamiento de consumo con mayor rapidez que sus competidores gracias al análisis de datos, pudiendo implementar modelos descriptivos y predictivos para optimizar su producción, sus recursos y sus inversiones, aumentando considerablemente las ganancias. Por este motivo, entre otros, Data Science es una de las profesiones con mayor crecimiento y mejores salarios del mercado hoy en día.

¿Qué competencias tendrás como egresado?

Luego de los dos años de cursada de la carrera, aprenderás a:

• Analizar y explorar datos a partir de hipótesis y del descubrimiento de aspectos relevantes, utilizando herramientas especializadas.
• Procesar datos que permitan realizar análisis exploratorios y entrenamiento de modelos predictivos aplicando librerías de base.
• Realizar operaciones concretas con grandes volúmenes de datos, utilizando lenguajes de programación específicos.
• Procesar datos, entrenar modelos y generar predicciones a partir de los servicios en la nube. Gestionar bases de datos orientadas al Big Data, utilizando a tal fin tecnologías de procesamiento.
• Dominar principios matemáticos y estadísticos básicos y aplicar eficazmente sus procedimientos para la resolución de problemas, descripción y presentación de datos.
• Analizar y aportar soluciones eficaces y ágiles a los problemas, favoreciendo el proceso de toma de decisiones.

¿Qué tareas realizarás como Técnico en Data Science?

Los expertos en Data Science realizan diversas tareas relacionadas al análisis de datos. Entre ellas se pueden mencionar:

• Analizar y explorar datos a partir de hipótesis y del descubrimiento de aspectos relevantes, utilizando a tal fin herramientas especializadas.
• Transmitir la información necesaria en forma precisa y programar con orientación a Data Science.
• Procesar datos que permitan realizar análisis exploratorios y entrenamiento de modelos predictivos aplicando librerías de base.
• Realizar operaciones concretas con grandes volúmenes de datos, utilizando lenguajes de programación específicos.
• Gestionar bases de datos orientadas al Big Data, utilizando a tal fin tecnologías de procesamiento
• Utilizar técnicas básicas del procesamiento natural del lenguaje y de reprocesamiento de texto, a los efectos de mejorar las tareas y la funcionalidad de las aplicaciones.
• Procesar datos, entrenar modelos y generar predicciones a partir de los servicios en la nube
• Dominar principios matemáticos y estadísticos básicos y aplicar eficazmente sus procedimientos para la resolución de problemas, descripción y presentación de datos.

¿Dónde podrás trabajar como Técnico en Data Science?

El Técnico Superior en Data Science es uno de los perfiles tecnológicos más valorados por todas las industrias y por todas las áreas de las empresas. La inserción laboral de estos profesionales puede darse principalmente en grandes empresas nacionales e internacionales, y también de forma independiente como consultor. Podrás ser Analista Técnico de Datos, Big Data Analyst, Data Scientist, ¡y más!

Primer Año

Primer Cuatrimestre

• Análisis y visualizaciones de datos
• Organización del tiempo y del trabajo
• Procesamiento de datos
• Scripting

Segundo Cuatrimestre

• Bases de datos y Big Data
• Matemática y Estadística
• Introducción al Machine Learning
• Agilidad para el aprendizaje

Segundo Año

Primer Cuatrimestre

• Machine Learning: Clasificación y regresión
• Gestión Operativa en la Nube (Cloud Practitioner)
• Procesamiento Natural del lenguaje (NPL)
• Decisiones y resoluciones eficientes

Segundo Cuatrimestre

• Comunicación Efectiva
• Práctica profesionalizante
• Machine Learning en la nube
• Práctica profesionalizante