Técnico en Data Science - Teclab - Teclab Instituto Técnico Superior

Descripción de la Carrera

El 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.

Esta carrera ha sido creada en alianza con AWS Academy, ofreciendo una triple titulación internacional en México, Argentina y Chile. Los cursos son impartidos por profesores expertos mediante clases en vivo. La carrera tiene una duración de 2 años, es 100% online y otorga un título oficial.

Teclab se posiciona 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 lograr un perfil de alta especialización con gran empleabilidad.

Competencias a Desarrollar

Los estudiantes del Técnico en Data Science aprenderán a:

• Analizar y explorar datos a partir de hipótesis y descubrimientos relevantes, utilizando herramientas especializadas.
• Procesar datos para realizar análisis exploratorios y entrenamiento de modelos predictivos, aplicando librerías de base 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 la resolución de problemas y la presentación de datos.
• Analizar y aportar soluciones eficaces y ágiles, favoreciendo el proceso de toma de decisiones.

Acompañamiento y Recursos

Los estudiantes no aprenden solos. Teclab ofrece un equipo dedicado a potenciar su carrera en todo momento, proporcionando:

• 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 (NPL)
  • Decisiones y Resoluciones Eficientes

Cuarto Cuatrimestre

• Bimestre 7
  • Comunicación Efectiva
  • Práctica Profesional
• Bimestre 8
  • Machine Learning en la Nube
  • Práctica Profesional