Data Science Ninja

Gen/D

Aprenderás a crear modelos predictivos de Analítica Avanzada y Machine Learning, dando respuesta a necesidades reales y concretas de negocio, a través de la activación del DATO.

Formato

Presencial y live sessions (ZOOM) simultáneamente

Fechas

2ª quincena de noviembre 2021 a 2ª quincena de marzo 2022 (200 horas)

Horarios

Juev. 19-22, vier. 16-21, y sáb. 9-14 h.

Requisitos

Analistas digitales con clara motivación hacia la operacionalización de modelos predictivos y Machine Learning.

Precio6.500 €  (Financiación disponible) Beca disponible

Un programa muy práctico para aprender a explotar el DATO con técnicas de analítica avanzada y desarrollar Modelos Predictivos basados en Machine Learning.

Aprende a desarrollar técnicas de analítica avanzada, operativizando Modelos Predictivos de Machine Learning dando respuesta a necesidades de Negocio concretas de empresas reales. Desarrollarás modelos que ayuden a activar el DATO para la creación y personalización de Productos DIGITALES.

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1. ¿Por qué Data Science Ninja?

Las organizaciones generan una gran cantidad de datos y necesitan profesionales que puedan usar una combinación única de habilidades técnicas y no técnicas para aprovechar y organizar diferentes fuentes de datos con el objetivo de extraer inteligencia y conocimiento para hacer crecer el negocio. 

Estos profesionales necesitan tener un perfil único, ser capaces de entender problemas de negocio, encontrando soluciones para resolverlos gracias al diseño e implantación de técnicas de analítica avanzada, desarrollando Modelos Predictivos y de Machine Learning y comunicando e influyendo al resto de la organización para la activación del DATO con el objetivo de crear y personalizar Productos DIGITALES.

2. ¿Qué vas a aprender?

  • Conocerás el estado actual y las tendencias en Data Engineering, Big Data, Data Science y Machine Learning y cómo pueden estas técnicas de analítica avanzada ayudar al negocio desplegando modelos predictivos muy prácticos. 
  • Serás capaz de identificar oportunidades para generar valor a partir de los datos disponibles. 
  • Serás capaz de identificar gaps y mejoras en las estrategias de recolección de datos. 
  • Sabrás diseñar y desarrollar sistemas de recolección y transformación de datos automatizados para su uso en modelos avanzados.
  • Adquirirás conocimientos técnicos en herramientas Cloud, Python, SQL y estadísticas para poder desarrollar soluciones de analítica aplicadas a problemas de negocio concretos y muy prácticos. 
  • Serás capaz de sacar valor de los datos y aplicarlos en casos reales gracias a técnicas de Machine Learning, con modelos supervisados y no-supervisados que tengan un impacto claro en el negocio.
  • Conocerás cómo funcionan herramientas de visualización y serás capaz de definir y crear dashboards para comunicar con las distintas partes interesadas del Negocio.
  • Tendrás un contexto claro en cuanto a privacidad de datos y sabrás cómo aplican las distintas normativas regulatorias (como GDPR – Reglamento General de Protección de Datos) a la hora de recoger, almacenar y utilizar datos digitales y no digitales de usuarios. 
  • Practicarás habilidades personales de comunicación, influencia y empatía para generar un mayor impacto en otros equipos, en personas clave de la empresa y en definitiva, en el negocio. 
  • Conocerás cómo se trabaja con metodologías Ágiles desde una perspectiva práctica y productiva, y entenderás el rol del Analista Avanzado con esta metodología de trabajo. 
  • Y todo esto desde el punto de vista de diferentes industrias como Telecomunicaciones, Banca, Travel, Gran Consumo, Retail, etc. 
  • Te enfrentarás a un proyecto data formando equipo con los alumnos de la escuela. El objetivo es que comprendas el contexto de trabajo de otros profesionales con los que tendrás que hacer equipo en el futuro. 
  • Dispondrás de un Mentor personal que, siguiendo una metodología creada por la escuela, te ayudará a definir tu Plan de Desarrollo Personal,

3. ¿A quién va dirigido?

El programa va dirigido a perfiles ya acostumbrados a trabajar con datos (Web Analysts, Product Managers, Business Analysts, especialistas en Business Intelligence) y deseando sacarles aún más valor a través de técnicas avanzadas, más allá de los informes y análisis descriptivos básicos. 

Se requieren conocimientos técnicos básicos de programación (Python) y manipulación de datos (SQL) así como experiencia previa en el entorno de Analítica Descriptiva y/o Activación del Dato.

4. Estructura del curso

ENTORNO DIGITAL 
  1. Introducción a la Digitalización y estrategia del DATO. 
  2. El DATO como fuente de ventaja competitiva. 
  3. Introducción a ecosistemas Martech y Adtech. 
  4. Internet basics: Web, App y más. 
  5. Diseño de Experiencias en la Era Digital a través de la activación del DATO
  6. Creación de un Plan de Desarrollo Personal. 
MÓDULO 1 – ECOSISTEMA DATA 
  1. Estrategia & Madurez de Datos 
  2. El Ecosistema DATA (BigData, Cloud, etc) & Data Science 
MÓDULO 2 – PRE-REQUISITO 
  1. Conceptos de Estadística 
  2. Conceptos de Python para Data Science 
  3. Conceptos de SQL 
MÓDULO 3 – DATA ENGINEERING & DATA PREPARATION 
  1. Instrumentación 
  2. Acceso a los datos: Extract, Tranform and Load 
  3. Exploración de Datos 
  4. Feature Engineering 
  5. Spark & SparkSQL 
  6. Visualización de Datos 
MÓDULO 4 – DATA SCIENCE & MACHINE LEARNING 
  1. Resolver Problemas con Machine Learning 
  2. Modelos Supervisados 
  3. Modelos No-Supervisados 
  4. Deep Learning 
NEGOCIO 
  1. Producciónalización de Modelos 
  2. Storytelling y productos de datos 
DATA PRIVACY  
  1. Aspectos Legales sobre Privacidad, Cookies & GDPR. 
EMPLEABILIDAD 
  1. Modelos de negocio basados en Analítica Avanzada y Machine Learning 
  2. KPIS que “mueven la aguja” en diferentes Industrias Verticales: Financiera, Productos de Consumo, Telecomunicaciones, Retail, Travel y Start-ups 
  3. Agile sin “fanfarrias”: metodologías de trabajo ágiles con diversos perfiles: Product Managers, expertos en DATA, Desarrolladores de IT y Diseñadores 
  4. Habilidades Personales: Comunicación para impacto, Inteligencia Emocional e Influencia y Colaboración, Trabajo en la Matriz: múltiples jefes, múltiples equipos y objetivos discrepantes 
  5. Proyecto Digital en torno al DATO:  durante todo el programa trabajarás con alumnos de la escuela, con entregas parciales y presentación final ante un tribunal
  6. Plan de Desarrollo Personal orientado a la Empleabilidad: los alumnos tendrán asignado un Mentor (profesor de la escuela) que les orientará para definir su estrategia de abordaje de cara a mejorar su empleabilidad

5. Metodología

Las sesiones son muy participativas y prácticas con inserciones teóricas y abundantes casos impartidos por los profesores, todos ellos en activo profesionalmente.  

Cada sesión o contenido se ha diseñado bajo la premisa “al finalizar la sesión o contenido el alumno será capaz de realizar una tarea o de abordar una situación y resolverla con éxito”.   

Además, durante todo el programa se desarrollará aprendizaje en torno a un proyecto, es decir, “learningbydoing”, relacionado con activos digitales de empresas que colaboran con Gen/D para que la experiencia sea lo más práctica posible para el alumnado.

Desde el inicio, se establecen los principales hitos y entregas de cara a que los alumnos, trabajando en equipo, sean capaces de comprender, conceptualizar y tangibilizar un nuevo entregable alrededor de un Producto digital que da respuesta a un reto importante en las empresas actuales.   

En dichas entregas se aplicarán de manera sucesiva los conocimientos impartidos en los distintos módulos del programa.   

Para este propósito los alumnos contarán con:   

  • Profesores, que aportan su visión y experiencia de forma puntual.   
  • Tutores de equipo, que guían y asesoran a lo largo de todo el proyecto
  • Mentores que ayudarán a cada alumno a desarrollar su Plan de Desarrollo Personal (cada alumno tendrá su propio mentor).   
  • Estímulos, que les ayudan a abrir la mente y a enriquecer su “caja de herramientas” para afrontar los retos del proyecto. 

6. Equipo docente

ANA MARÍA MARTÍN / Head of Customer Strategy en MERKLE
Co-Directora del Programa Digital Intelligence Analyst
ANTONIO SEIJAS / Head of Design en GARAJE DE IDEAS
Director del Programa Data Driven Designer
YANNICK RUBY / Director de Marketing Analytics en SECTOR ALARM GROUP
Director del Programa Advanced Analytics Booster
JAVIER LAQUIDAIN MOYNA / Analytical Consultant en GOOGLE
Profesor
DIEGO SEARA | Chapter UX Lead en ORANGE BANK SPAIN
Profesor
ANDER LÓPEZ / CTO en DATIVE
Profesor
IVÁN CERNICHARO / Data Analyst en ADJINN
Profesor
JAMES SCOTT / Senior Engineer en ADJINN
Profesor
JOSE MARÍA DE LA FUENTE / Gerente de canales digitales SME en Telefónica
Profesor
RAMÓN FERNÁNDEZ /Data Analytics Engineer en EL ARTE DE MEDIR
Profesor
RUBÉN SALGADO / Business Intelligence Engineer en AMAZON
Profesor
UNAI ROLDÁN / Head of Organizational Transformation en MASMOVIL
Profesor
DAVID CARRO / Head of MarTech and Design en VODAFONE
Profesor
PEDRO ARCE DE LA FUENTE / Head of Digital Sales Transformation en SANTANDER
Profesor
PATRICIA DE LORO / Head of Amazon Business EU Marketplace at AMAZON
Profesora
SERGIO ROSILLO / Managing Partner en GARAJE DE IDEAS
Profesor
LUIS GALLEGO / Ex-director de Estrategia Digital y eCommerce en LEROY MERLIN
Profesor
TONI ANDÚJAR / Digital Director | CX, MadTech & IT en PALLADIUM HOTEL GROUP
Profesor
JESÚS ROMERO / Head of Advanced Analytics en NEO MEDIA WORLD
Profesor
ADELARDO SANCHEZ / Digital Coach, especialista en el aspecto humano de la transformación digital
Profesor
PABLO F. BURGUEÑO / Abogado of counsel en PwC Tax and Legal Services
Profesor
CARLOS ROJAS / MadTech Lead – Senior Manager en ACCENTURE INTERACTIVE
Profesor
JOSEBA ALONSO / Front End Architect & Chapter Lead en VODAFONE
Profesor

7. Requisitos del programa

  • Conocimientos básicos de SQL (o necesidad de realizar un curso previo al programa) 
  • Conocimientos básicos de programación (preferentemente Python, o necesidad de realizar un curso previo al programa) 
  • Experiencia previa en entornos de Analítica Descriptiva y/o de Activación de Datos

8. FAQs

¿Se puede financiar al coste del programa?

Gen/D dispone de un convenio con una entidad financiera que puede ayudarte a asumir el coste del Programa. Contacta con la escuela para solicitar más información.

Por otro lado, la escuela también colabora con Student Finance, empresa que te financia el programa hasta que encuentres trabajo y puedas empezar a pagarlo. Aquí puedes ver más información al respecto.

¿Cómo puedo inscribirme a un programa?

Es muy fácil. Puedes completar el formulario de solicitud del programa que te interesa y te indicaremos los pasos a seguir para formalizar tu matrícula. También, puedes llamarnos por teléfono al 605 852 754.

¿Cómo es el proceso de admisión?

Para acceder a cualquiera de nuestros programas debes realizar una entrevista personal con el Director de Programa. Además, en algunos programas será necesaria la realización de una prueba de admisión, según tu perfil técnico o experiencia previa.

¿Cuánto duran los programas y qué horarios tienen?

La duración de los programas será de 18 semanas. El horario es:

  • Jueves de 19:00 a 22:00h, viernes de 16 a 22:00h y sábado de 9:00 a 14:00h.
¿En qué consiste la evaluación del programa?

La evaluación es el resultado de una media ponderada de evaluación individual continua, assessments individuales, participación en clase y el Proyecto Digital final que se construye durante el programa.

¿A qué puestos de trabajo podría acceder después de cursar este programa?

Con este programa, podrás desarrollarte como profesional en perfiles tales como

  • Científico de Datos con vocación de operacionalizar modelos
  • Data Engineer
  • Activation Analyst (campañas de personalización automáticas)
  • End to end Predictive Analyst (o analista predictivo multifuente)
  • Big data specialist (modelling)
  • CDP/Data Hub engineer
  • Ingeniero de Activación de datos
  • Deep Learning Specialist
  • Machine Learning Specialist
  • Analytics Manager
¿Quién puede ayudarme si no estoy seguro de en qué programa inscribirme?

No te preocupes, es normal si tu perfil es más polivalente. Ponte en contacto con la escuela a través de info@gend.es y del teléfono 605 852 754. Te orientaremos personalmente para que te inscribas en el programa que mejor se adapta a ti.

¿Se me garantiza un empleo al finalizar el programa?

No, pero hay una robusta bolsa de trabajo, integrada con las empresas colaboradoras con las que trabajamos. Para que te hagas una idea, alcanzamos el 100% de empleabilidad en las primeras ediciones de los programas. Las empresas del sector cada vez demandan más a nuestros alumnos en sus procesos de selección, y esto significa que valoran la calidad de nuestra formación.

Además el Programa te proporcionará un Mentor personal que bajo una metodología diseñada por la escuela te permitirá definir tu Plan de Desarrollo Personal para mejorar tu empleabilidad.

¿Qué profesores me voy a encontrar en el programa?

Todo nuestro equipo docente son profesionales en activo, con amplia experiencia en el los ecosistemas de DATA y DIGITAL y pasión por enseñar y construir capacidades en otras personas.

¿Ofrecéis alguna beca?

¡Sí! Ofrecemos becas, consúltanos para más detalle llamando al 605 852 754 o mediante correo a info@gend.es.

¿Necesito llevar mi propio ordenador portátil?

Sí, es imprescindible contar con un ordenador personal para poder desarrollar las prácticas y preparar el Proyecto Digital.

¿Se obtiene alguna titulación al finalizar el programa?

Sí, al finalizar el programa se entrega un título acreditativo de que se ha aprobado dicha formación. Se trata de un título propio que acredita las horas de formación y el temario que has cursado.

Gen/D es una aceleradora que prepara perfiles profesionales, con una alta demanda en el mercado laboral. Nuestros profesores y la necesidad de los perfiles que formamos es nuestro principal y más honesto aval.

¿Te queda alguna duda pendiente?

Si hay algo que se nos haya olvidado mencionar y que necesites consultarnos, escríbenos a través del formulario de contacto o llámanos al 605 852 754.

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