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ACTUALIZA TU CARRERA

Hazte data analyst
en 7 meses

Portafolio de casos reales
Preparación laboral
En línea y con horario flexible
De cero

¿Para quién es este curso?

Todas las compañías, desde las pequeñas cadenas hasta las grandes empresas, recopilan datos. O al menos deberían hacerlo. Cada año crece la demanda de data analysts, porque las empresas los necesitan y los seguirán necesitando.
¿Por qué data analysis?
Quieres cambiar
de carrera
Mejora tu currículo
con nuevas habilidades
Pruébalo y mira
si te gusta

¿Para quién es este curso?

Quieres cambiar
de carrera
Mejora tu currículo
con nuevas habilidades
Pruébalo y mira
si te gusta
¿Por qué data analysis?
Todas las compañías, desde las pequeñas cadenas hasta las grandes empresas, recopilan datos. O al menos deberían hacerlo. Cada año crece la demanda de data analysts, porque las empresas los necesitan y los seguirán necesitando.
Puesto prestigioso

Echemos un vistazo a tu futuro

Tareas interesantes
— Insertar, actualizar y eliminar datos mediante consultas SQL
— Crear dashboards con Tableau y otras herramientas
— Realizar A/B testing para la comprobación de hipótesis
— Calcular y analizar las métricas clave de rendimiento
— Ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos
Habilidades relevantes para el mercado laboral
Salario alto y perspectivas seguras
Estos salarios mensuales promedio en Argentina están tomados de Glassdoor. Pero tú puedes ser mejor que el promedio.
Python
Jupyter Notebook
SQL
PostgreSQL
Tableau
A/B tests
Data Analyst Junior después del curso
ARS 149.000
Data Analyst Middle en 1 año
ARS 302.000
Data Analyst Senior en 2 años
ARS 474.352
Product Analyst
Business Analyst
Data Analyst
IT Systems Analyst
Consultor en Data Analysis
Marketing Analyst
Puesto prestigioso

Echemos un vistazo a tu futuro

Tareas interesantes
— Insertar, actualizar y eliminar datos mediante consultas SQL
— Crear dashboards con Tableau y otras herramientas
— Realizar A/B testing para la comprobación de hipótesis
— Calcular y analizar las métricas clave de rendimiento
— Ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos
Habilidades relevantes para el mercado laboral
Salario alto y perspectivas seguras
Estos salarios mensuales promedio en Argentina están tomados de Glassdoor. Pero tú puedes ser mejor que el promedio.
Python
Jupyter Notebook
Tableau

A/B tests

SQL
PostgreSQL
Product Analyst
Business Analyst
Data Analyst
Data Analyst Junior después del curso
ARS 149.000
Data Analyst Middle en 1 año
ARS 302.000
Data Analyst Senior en 2 años
ARS 474.352
IT Systems Analyst
Consultor en Data Analysis
Marketing Analyst

Este futuro es posible con Practicum

Hemos descubierto a más de 5000 expertos de las TI en EEUU, Europa, y Oriente Medio. Ahora estamos en América Latina para estremecer el mercado y ayudarte a encontrar trabajo en las mejores empresas tecnológicas

Y con nuestro plan de empleo en 3 pasos

Consigue el trabajo de tus sueños y actualiza tu carrera
Esta etapa suele durar de 1 a 3 meses. No dejaremos de buscar hasta que encuentres la empresa perfecta. Gracias al portafolio que obtendrás, estarás en condiciones de elegir la mejor opción.
Trabajarás en casos prácticos de empresas reales, recibirás recomendaciones para LinkedIn y llenarás tu GitHub con geniales proyectos profesionales que llamarán la atención de los empleadores.
Construye tu portafolio para crear un currículo competitivo
En esta etapa conocerás el mercado de trabajo, descubrirás las empresas que contratan data analysts junior y te prepararás para la entrevista. Juntos encontraremos las mejores opciones para que hagas la mejor elección.
Aprende estrategias de autopresentación para conseguir ofertas

Tu actualización comienza en un bootcamp valorado en todo el mundo

No te dejaremos solo con el código, la plataforma y los errores. Serás guiado a través de cada etapa del curso por profesionales del sector a los que hemos enseñado a enseñar.

Con todo un equipo para apoyarte en el camino

Con más de 3 años de experiencia en destacadas empresas tecnológicas. Su tarea no es darte respuestas preparadas sino enseñarte a resolver cualquier problema.
Tutores
Hector Lira, Mexico
Senior Data Scientist
“Decidí convertirme en tutor porque disfruto ayudar a personas entusiastas a aprender. Me apasiona el campo de Data Science por la variedad de temas en que lo podemos aplicar (medicina, psicología, finanzas, negocios de todo tipo y más) y me encanta aprender cosas nuevas todo el tiempo”
Siempre dispuestos a responder a tus preguntas, recordarte los plazos, enviarte enlaces a vídeos y conferencias o simplemente escucharte y apoyarte.
Community managers
Revisores de código
Data analysts profesionales comprueban tu código y tus proyectos, te señalan cualquier error y te dan su opinión.
Asistencia 24/7
El personal de asistencia te ayudará con todos los problemas técnicos las 24 horas del día. De esta manera, puedes estudiar por la noche o en una zona horaria diferente.
Aprender con nosotros no es un retiro tranquilo, sino una actualización total. Por eso funciona.

Con un proceso de aprendizaje
diseñado para convertirte en un profesional

Los estudiantes trabajan en sprints que duran de 2 a 3 semanas. Cada sprint incluye un conjunto de lecciones y tareas en la plataforma, así como un proyecto. Tú puedes distribuir tu tiempo durante el sprint por tu cuenta, pero tendrás que cumplir con los plazos, como en un trabajo de verdad.
Sprints rápidos en lugar de un agotador maratón
Aprende los temas con ayuda de casos reales de la industria. ¡Haz preguntas! Estamos dispuestos a ayudarte a encontrar respuestas tantas veces como sea necesario. Después de todo, para ser un data analyst debes hacer preguntas y buscar respuestas constantemente.
Teoría basada en casos de la vida real
Intenta practicar por tu cuenta inmediatamente después de aprender la teoría. Escribe código, equivócate, recibe un feedback rápido y corrige tus errores. Repítelo dos veces o más. 400 de las 560 horas de estudio en Practicum se dedican a la práctica.
Practica en el simulador y en proyectos reales
Durante el curso te enfrentarás a tareas típicas para un data analyst de diferentes ámbitos empresariales. Resolverás diferentes problemas y añadirás los mejores casos a tu portafolio. Algunos de ellos pueden ser incluso proyectos de empresas reales.

Con un portafolio que habla por sí mismo

<
>
Desarrollarás un modelo de machine learning para ayudar a predecir la pérdida de clientes en un centro de fitness o una escuela de idiomas
Pronóstico y previsión
Cómo contar una historia utilizando datos
Realizarás un estudio de mercado basado en los datos disponibles sobre los bares y restaurantes en Buenos Aires
Tomar decisiones de negocio basadas en datos
Estudiarás el embudo de ventas de una empresa y analizarás los resultados de A/B testing
Desarrollarás un modelo de machine learning para ayudar a predecir la pérdida de clientes en un centro de fitness o una escuela de idiomas
Pronóstico y previsión
Cómo contar una historia utilizando datos
Realizarás un estudio de mercado basado en los datos disponibles sobre los bares y restaurantes en Buenos Aires
Tomar decisiones de negocio basadas en datos
Estudiarás el embudo de ventas de una empresa y analizarás los resultados de A/B testing
Siempre estamos atentos al mercado y adaptamos nuestro programa
a los requisitos de las mejores ofertas de empleo en todo el mundo.

Este es tu programa de actualización de carrera

Siempre estamos atentos al mercado y adaptamos nuestro programa
a los requisitos de las mejores ofertas de empleo en todo el mundo.

Este es tu programa de actualización de carrera

Python básico — 3 semanas
¡Tu introducción al mundo del análisis de datos! Conceptos claves y sintaxis básica de Python. Bucles, condiciones, y funciones. La librería Pandas para análisis de datos. Tu primer estudio de caso analítico seguido de tu primer proyecto.
Preprocesamiento de datos — 3 semanas
Compensación por datos imperfectos.  Manejo de valores ausentes y duplicados. Cambiar tipos de datos. Pensamiento sistémico para analistas.

+1 proyecto para tu portafolio
Análisis exploratorio de datos — 3 semanas
Teoría de la probabilidad, las distribuciones más comunes y métodos estadísticos en Python. Muestreo y significación estadística. Identificación y manejo de anomalías.

+1 proyecto para tu portafolio
Análisis de datos estadísticos — 2 semanas
Teoría de la probabilidad, las distribuciones más comunes y métodos estadísticos en Python. Muestreo y significación estadística. Identificación y manejo de anomalías.

+1 proyecto para tu portafolio
Proyecto integrado 1
Identifica patrones que te ayuden a determinar si un videojuego determinado será un éxito comercial o no.

+1 proyecto para tu portafolio
Recopilación y almacenamiento de datos (SQL) — 2 semanas
Cómo se organizan las bases de datos y cómo recuperar datos utilizando las consultas SQL. Buscar datos en línea.

+1 proyecto para tu portafolio
Análisis de negocio — 2 semanas
Enfoque analítico de negocio. Métricas de negocio y KPIs. Análisis de datos de usuario Análisis de marketing y herramientas relacionadas. Embudo de ventas.

+1 proyecto para tu portafolio
Tomar decisiones de negocio basadas en datos — 2 semanas
Métodos y herramientas para probar hipótesis. Diseño experimental. Estacionalidad. Análisis de cohorte. Test A/B.

+1 proyecto para tu portafolio
Cómo contar una historia utilizando datos — 2 semanas
Presenta los resultados de una investigación. Métodos de visualización de datos. Crea informes para explicar los hallazgos.
La librería Seaborn.

+1 proyecto para tu portafolio
Proyecto integrado 2 — 1 semana
Aprenda a comprobar las hipótesis estadísticas de los tests A/B y a preparar conclusiones y recomendaciones en un formato de informe analítico.

+1 proyecto para tu portafolio
Automatización — 2 semanas
Automatiza procesos de análisis de datos y redacta tareas rutinarias. Métodos de visualización de datos. Presenta los resultados.

+1 proyecto para tu portafolio
Pronóstico y previsión — 2 semanas
Métodos básicos de machine learning y aplicaciones. Clasificación, pronóstico, agrupamiento. Regresión. Árboles de decisión.

+1 proyecto para tu portafolio
Proyecto final — 2 semanas
Aplica todo lo que has aprendido en un bootcamp de dos semanas que recrea la experiencia de trabajo de un Data Analyst junior.

+1 proyecto para tu portafolio
Python básico — 3 semanas
¡Tu introducción al mundo del análisis de datos! Conceptos claves y sintaxis básica de Python. Bucles, condiciones, y funciones. La librería Pandas para análisis de datos. Tu primer estudio de caso analítico seguido de tu primer proyecto.
Preprocesamiento de datos — 3 semanas
Compensación por datos imperfectos.  Manejo de valores ausentes y duplicados. Cambiar tipos de datos. Pensamiento sistémico para analistas.

+1 proyecto para tu portafolio
Análisis exploratorio de datos — 3 semanas
Realizar análisis iniciales para detectar patrones en los datos. Crear gráficos básicos y generar tu primera hipótesis.

+1 proyecto para tu portafolio
Análisis de datos estadísticos — 2 semanas
Teoría de la probabilidad, las distribuciones más comunes y métodos estadísticos en Python. Muestreo y significación estadística. Identificación y manejo de anomalías.

+1 proyecto para tu portafolio
Proyecto integrado 1
Identifica patrones que te ayuden a determinar si un videojuego determinado será un éxito comercial o no.

+1 proyecto para tu portafolio
Recopilación y almacenamiento de datos (SQL) — 2 semanas
Cómo se organizan las bases de datos y cómo recuperar datos utilizando las consultas SQL. Buscar datos en línea.

+1 proyecto para tu portafolio
Análisis de negocio — 2 semanas
Enfoque analítico de negocio. Métricas de negocio y KPIs. Análisis de datos de usuario Análisis de marketing y herramientas relacionadas. Embudo de ventas.

+1 proyecto para tu portafolio
Tomar decisiones de negocio basadas en datos — 2 semanas
Métodos y herramientas para probar hipótesis. Diseño experimental. Estacionalidad. Análisis de cohorte. Test A/B.

+1 proyecto para tu portafolio
Cómo contar una historia utilizando datos — 2 semanas
Presenta los resultados de una investigación. Métodos de visualización de datos. Crea informes para explicar los hallazgos.
La librería Seaborn.

+1 proyecto para tu portafolio
Proyecto integrado 2 — 1 semana
Aprenda a comprobar las hipótesis estadísticas de los tests A/B y a preparar conclusiones y recomendaciones en un formato de informe analítico.

+1 proyecto para tu portafolio
Automatización — 2 semanas
Automatiza procesos de análisis de datos y redacta tareas rutinarias. Métodos de visualización de datos. Presenta los resultados.

+1 proyecto para tu portafolio
Pronóstico y previsión — 2 semanas
Métodos básicos de machine learning y aplicaciones. Clasificación, pronóstico, agrupamiento. Regresión. Árboles de decisión.

+1 proyecto para tu portafolio
Proyecto final — 2 semanas
Aplica todo lo que has aprendido en un bootcamp de dos semanas que recrea la experiencia de trabajo de un Data Analyst junior.

+1 proyecto para tu portafolio
Habilidades que los empleadores necesitan
Portafolio con al menos 12 proyectos
7 meses de experiencia

Este es tu paquete de actualización de carrera

Nueva profesión y diploma
Comunidad de data analysts
La confianza que necesitas para actualizar tu carrera
El precio del curso
Fecha de inicio del curso
17 de noviembre
Al pagar en 7 cuotas
MENSUAL
TODO EL CURSO
ARS 31.447
ARS 207.990
Para obtener más información sobre el programa Data Analyst, realiza nuestro breve curso introductorio o apúntate a un seminario web gratuito.
*Ten en cuenta que se te puede cobrar un impuesto o comisión adicional de entre el 5 y el 10% del coste del curso. Puedes aclarar la cantidad exacta en tu banco.

Y estas son las razones
por las que estás tomando la decisión correcta

No perderás tu tiempo en conocimientos irrelevantes. El bootcamp de Practicum fue diseñado por ingenieros profesionales con más de 20 años de experiencia en la industria. Entendemos las necesidades del mercado tecnológico y utilizamos nuestros conocimientos para formar a la siguiente generación de desarrolladores.
Gran experiencia en tecnología
Enorme comunidad
internacional de TI
No estudiarás solo, te comunicarás con tutores y managers. Durante estos 10 meses y después del curso estarás rodeado de estudiantes y profesionales del sector de todo el mundo, dispuestos a compartir su experiencia y sus ofertas de trabajo.

Opiniones de estudiantes y graduados que ya tomaron su mejor decisión

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>
David Weir
Data Analyst, estudiante
México
Quería mejorar mi curriculum profesional después de mi maestría de Film Business, lo que me llevó hacia el data analysis. Tuve suerte de ver una publicación sobre este curso en mis redes sociales en el mejor momento y a un precio imposible de rechazar. ¡Además es Practicum! Me estoy divirtiendo mucho aprendiendo Python desde cero. El curso hace que el aprendizaje sea intuitivo y muy práctico.
Julio Añoveros
Data Analyst, estudiante
México
Elegí Practicum principalmente por dos razones: el programa de estudios y las personas detrás de este programa. He visto otros bootcamps pero ninguno que esté relacionado de manera directa con la tecnología. Uno de los objetivos de cursar el bootcamp es poder cambiar de carrera y poder trabajar como desarrollador. Creo que Practicum, con la trayectoria y experiencia que tiene, sabe cómo desarrollar las habilidades necesarias para que alguien como yo pueda tener un futuro en el mundo de la tecnología y creo que con Practicum es posible aprenderlas.
Rafael Berrezueta
Data Analyst, estudiante
Ecuador
Yo elegí Practicum por ser un programa totalmente en español para el aprendizaje, eso hace que la brecha del idioma que muchas veces retrasa el proceso no sea un obstáculo para los estudiantes de América Latina como yo. El aval que tiene Practicum a nivel Europeo es un signo de mucha confianza al momento de haber escogido el bootcamp.
Mónica Lizeth Balboa García
Data Analyst, estudiante
México
Yo elegí Practicum por ser un programa totalmente en español para el aprendizaje, eso hace que la brecha del idioma que muchas veces retrasa el proceso no sea un obstáculo para los estudiantes de América Latina como yo. El aval que tiene Practicum a nivel Europeo es un signo de mucha confianza al momento de haber escogido el bootcamp.
Xia Cui
Data Analyst, graduada
Australia
Empecé a aprender data analysis con varios cursos pequeños en línea y me di cuenta de que era la carrera que quería seguir. Encontré a Practicum en mi búsqueda de un entorno de aprendizaje integral, intensivo y práctico para desarrollar y consolidar mis habilidades.

Elegí a Practicum después de ver los comentarios y estoy muy contenta con esta decisión. Disfruto de todos los aspectos del curso: la plataforma, las tareas, el diseño, la vibra y el apoyo. Puedo decir muchas cosas buenas sobre el curso y no puedo creer que haya obtenido tanto por lo que he pagado. Estoy a mitad de camino y todavía me emociono con cada nuevo capítulo y cada tarea nueva. El estilo de aprendizaje de Practicum es perfecto para mi.

Los tutores son geniales y me ayudan mucho. Y lo que realmente me ha impresionado es lo rápido que es el soporte online de la plataforma. Cada vez que me he atascado con una tarea, he enviado una consulta a través del soporte técnico de la plataforma y la respuesta ha sido casi inmediata, a pesar de las diferencias horarias. ¡Wow! ¡Es impresionante y muy útil!

Como he dicho, puedo decir muchas cosas buenas sobre el curso. Pero voy a terminar para no parecer una vendedora. ¡Jaja! ¡Lo recomiendo mucho!
Mabelly Tuchsznajder
Data Analyst, graduada
Canadá
Soy data analyst de marketing, y encontré en Practicum uno de los mejores programas online para las personas que, como yo, quieren dar el siguiente paso en el campo del data analysis. El programa tiene gran contenido, ejercicios desafiantes y proyectos de empresas reales. Pero la mayor ventaja de Practicum es la forma en que sus tutores, revisores de proyectos y community managers resuelven los problemas de los estudiantes. En primer lugar, son profesionales con experiencia en la industria y, en segundo lugar y más importante, todas las explicaciones o artículos que recomiendan van al grano y son precisos. Por eso recomiendo Practicum a cualquiera que quiera entrar en el campo del data analysis o refrescar sus conocimientos.
Yanina Khitrova
Data Analyst, graduada
EE.UU.
Durante mucho tiempo sentí que necesitaba un cambio de carrera, pero no sabía qué hacer exactamente. Probé varios cursos en Coursera y Udemy pero sin mucho éxito. Al principio de la pandemia de Covid-19, vi un anuncio de Practicum en Facebook y decidí probar el programa de Data Analyst. Al principio, ni siquiera estaba segura de poder terminarlo porque era un tema bastante nuevo para mí. Pero a medida que lo iba haciendo, me iba interesando e involucrando cada vez más en el programa. El programa principal comienza con una lección sobre la mentalidad y realmente me ayudó a mejorar mi actitud. El curso está estructurado de una manera adecuada para involucrar a los estudiantes y seguir siendo interesante. Todos los ejercicios y proyectos son desafiantes, por lo que puedes sentir cómo crece tu confianza después de completarlos. Todos los proyectos son revisados por profesionales de la industria. Proporcionan comentarios muy valiosos. A veces hay que corregir y volver a presentar el proyecto varias veces hasta que esté correcto y sea aceptado por el revisor. Durante el programa, completé 12 proyectos y un proyecto adicional, por lo que mi portafolio ahora es bastante impresionante. Como estudiante, sentí el apoyo constante del equipo de Practicum: de parte de los community managers, del tutor, del soporte técnico y de mis compañeros. Puedes hacer cualquier pregunta en el chat y obtener la ayuda necesaria bastante rápido. A veces puede haber algún retraso porque el equipo puede estar situado al otro lado del mundo, pero el soporte técnico ayuda realmente rápido de todos modos. También debo mencionar el programa de empleo, en el que los estudiantes pueden recibir ayuda con la redacción de su currículo y la preparación de su portafolio, asistir a seminarios web con reclutadores técnicos, orientadores profesionales y mucho más. Gracias, equipo de Practicum por la oportunidad de formar parte de esta gran comunidad y la oportunidad de crecer como profesional.
Lisa
Data Analyst, graduada
Israel
Estoy muy contenta de haber participado en el curso de Data Analyst: me encanta la forma en que el material de aprendizaje es presentado, su enfoque lúdico y las explicaciones en lenguaje entendible. Recibí mucho apoyo de todos los miembros del equipo de Practicum, ¡y también descubrí nuevas formas de aprender! Ahora es mi segunda semana como Data Analyst en Placer. ai y lo que aprendí ha sido muy relevante. Creo que este curso ha influido mucho no sólo en mi vida, sino también en mi personalidad.
Daria Grishko
Data Analyst, graduada
Europa
A principios de 2019 tenía una idea muy vaga de lo que quería hacer con mi carrera profesional. Los conceptos de DA, DS y ML no me decían nada y no sabía que hacer con el futuro. Me gustaban el análisis, los dashboards, pero antes había trabajado como diseñadora durante mucho tiempo y me aterrorizaba la programación. Entre otras cosas, creía que una persona de las ciencias sociales no podría lograr nada en el mundo del TI… Pero Practicum me demostró lo contrario. ¡Fue increíble! :) Escuché las ideas de los líderes del mercado, pude comunicarme con los top de la industria, recibí feedback sobre mis proyectos y conocí la gente genial. De repente apareció en mi vida una comunidad de personas de todo el mundo igual de interesados que yo por los datos, o incluso más :) Ahora muchos de ellos son mis amigos y colegas. Seguimos comunicándonos, acudiendo juntos a reuniones e intercambiando noticias. Trabajo como data analyst en una empresa genial y ahora sé exactamente lo que puede hacer una persona de las ciencias sociales en el mundo del TI.
Jennifer Foskett
Data Analyst, graduada
EE.UU.
El plan de estudios de Practicum me dio una buena visión general de las diferentes experiencias que tendría un data analyst en el día a día. El portafolio de proyectos que pude hacer fue realmente útil y lo encontré realmente gratificante porque puedo mostrar realmente el trabajo que hice.

Preguntas frecuentes

¿Se puede aprender una profesión en 7 meses?
¡Nosotros creemos que es posible! Debes dedicar en promedio 15 horas semanales a estudiar: leer la teoría en el simulador, realizar tareas, hacer proyectos y hablar con tu tutor
¿Qué necesito para unirme al curso?
Lo único que necesitas para empezar es tener ganas y capacidad de estudiar un promedio 15 horas a la semana.
¿Cómo y cuándo voy a estudiar?
El curso consta de tres componentes: teoría con refuerzo en el simulador, tareas para practicar de forma independiente y escritura de código con un tutor. Puedes estudiar en el simulador cuando te convenga, mientras que las tareas están ligadas a un ciclo de 2 semanas.
¿Cuándo comienza el curso?
La fecha de inicio del próximo grupo es 17 de noviembre. Sin embargo, a veces podemos posponer el inicio del curso para ofrecerte la mejor experiencia de aprendizaje posible. No te preocupes, ¡te avisaremos si esto ocurre!
¿Podré conseguir un trabajo después del curso?
No será fácil, pero creemos que lo conseguirás. Lo importante para los empleadores es que sepas hacer proyectos en lugar de simplemente tener un conjunto de habilidades. Te enseñaremos a aplicar la teoría en la práctica y esperamos que hagas todo lo posible para encontrar un trabajo después de graduarte: solicitarás trabajo activamente, tendrás entrevistas, mostrarás tus proyectos y realizarás pruebas de trabajo cuando sea necesario.
Genial, pero ¿me ayudarán a encontrar trabajo?
Sí, te ayudaremos. Los estudiantes tienen la opción de realizar un curso de búsqueda de empleo. Durante este curso, el equipo de Practicum ayuda a los futuros graduados a crear un portafolio, realiza entrevistas de prueba seguidas de un informe y te enseña a redactar cartas de presentación.
¿Qué pasa si no tengo experiencia en el campo tecnológico?
No hay problema. Aunque la experiencia en programación, matemáticas o datos sería definitivamente útil, puedes aprender con nuestros programas desde cero. Si necesitas ayuda extra para dominar Python o para entender problemas de matemáticas, nuestro equipo estará ahí para ayudarte.

Si tienes experiencia en la industria de la tecnología, la curva de aprendizaje será menos empinada, pero aún así tendrás mucho que aprender. Y muchos de nuestros estudiantes no son principiantes.
¿Y si no puedo seguir el ritmo del trabajo?
Siempre habrá alguien que te ayude: ofrecemos asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana. Además de la asistencia técnica, siempre tendrás apoyo emocional. Puedes ponerte en contacto con el personal o con tus compañeros directamente a través de Slack o hacer preguntas en nuestra plataforma que funciona las 24 horas del día.
¿Quiénes son los tutores?
Los tutores de Practicum son data analysts profesionales con mucha experiencia. Todos ellos trabajan actualmente en la industria del data analysis, lo que garantiza que sus conocimientos estén al día.

Nuestros tutores proporcionan orientación con sesiones de vídeo semanales para tu grupo y están disponibles para chatear a través de Slack. Los tutores también pueden ayudarte con los obstáculos en un proyecto o crear una estrategia para los objetivos de desarrollo educativo y profesional del estudiante.
¿Son cursos de autoaprendizaje?
Los cursos de Practicum mezclan el autoaprendizaje con la formación dirigida por un instructor. Nuestro objetivo es sumergir a nuestros estudiantes en un entorno de trabajo real. De la misma manera que te enfrentarás a fechas de entrega trabajando en una empresa real, nosotros también tenemos fechas límite para nuestros proyectos.

No hay clases programadas obligatorias. Todas las sesiones de codificación y los seminarios web se graban y se publican para los estudiantes que no pudieron asistir.
¿Me devolverán el dinero si abandono el programa?
Sí. Si ya has realizado parte del programa, tu reembolso sólo cubrirá la parte que no hayas completado.
¿Cómo puedo pagar?
Puedes pagar el importe total del curso en un solo pago utilizando la banca en línea, el pago al contado o el pago en línea. O dividir el pago en varias cuotas.
¿Se puede aprender una profesión en 7 meses?
¡Nosotros creemos que es posible! Debes dedicar en promedio 15 horas semanales a estudiar: leer la teoría en el simulador, realizar tareas, hacer proyectos y hablar con tu tutor
¿Qué necesito para unirme al curso?
Lo único que necesitas para empezar es tener ganas y capacidad de estudiar un promedio 15 horas a la semana.
¿Cómo y cuándo voy a estudiar?
El curso consta de tres componentes: teoría con refuerzo en el simulador, tareas para practicar de forma independiente y escritura de código con un tutor. Puedes estudiar en el simulador cuando te convenga, mientras que las tareas están ligadas a un ciclo de 2 semanas.
¿Cuándo comienza el curso?
La fecha de inicio del próximo grupo es 17 de noviembre. Sin embargo, a veces podemos posponer el inicio del curso para ofrecerte la mejor experiencia de aprendizaje posible. No te preocupes, ¡te avisaremos si esto ocurre!
¿Podré conseguir un trabajo después del curso?
No será fácil, pero creemos que lo conseguirás. Lo importante para los empleadores es que sepas hacer proyectos en lugar de simplemente tener un conjunto de habilidades. Te enseñaremos a aplicar la teoría en la práctica y esperamos que hagas todo lo posible para encontrar un trabajo después de graduarte: solicitarás trabajo activamente, tendrás entrevistas, mostrarás tus proyectos y realizarás pruebas de trabajo cuando sea necesario.
Genial, pero ¿me ayudarán a encontrar trabajo?
Sí, te ayudaremos. Los estudiantes tienen la opción de realizar un curso de búsqueda de empleo. Durante este curso, el equipo de Practicum ayuda a los futuros graduados a crear un portafolio, realiza entrevistas de prueba seguidas de un informe y te enseña a redactar cartas de presentación.
¿Qué pasa si no tengo experiencia en el campo tecnológico?
No hay problema. Aunque la experiencia en programación, matemáticas o datos sería definitivamente útil, puedes aprender con nuestros programas desde cero. Si necesitas ayuda extra para dominar Python o para entender problemas de matemáticas, nuestro equipo estará ahí para ayudarte.

Si tienes experiencia en la industria de la tecnología, la curva de aprendizaje será menos empinada, pero aún así tendrás mucho que aprender. Y muchos de nuestros estudiantes no son principiantes.
¿Y si no puedo seguir el ritmo del trabajo?
Siempre habrá alguien que te ayude: ofrecemos asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana. Además de la asistencia técnica, siempre tendrás apoyo emocional. Puedes ponerte en contacto con el personal o con tus compañeros directamente a través de Slack o hacer preguntas en nuestra plataforma que funciona las 24 horas del día.
¿Quiénes son los tutores?
Los tutores de Practicum son data analysts profesionales con mucha experiencia. Todos ellos trabajan actualmente en la industria del data analysis, lo que garantiza que sus conocimientos estén al día.

Nuestros tutores proporcionan orientación con sesiones de vídeo semanales para tu grupo y están disponibles para chatear a través de Slack. Los tutores también pueden ayudarte con los obstáculos en un proyecto o crear una estrategia para los objetivos de desarrollo educativo y profesional del estudiante.
¿Son cursos de autoaprendizaje?
Los cursos de Practicum mezclan el autoaprendizaje con la formación dirigida por un instructor. Nuestro objetivo es sumergir a nuestros estudiantes en un entorno de trabajo real. De la misma manera que te enfrentarás a fechas de entrega trabajando en una empresa real, nosotros también tenemos fechas límite para nuestros proyectos.

No hay clases programadas obligatorias. Todas las sesiones de codificación y los seminarios web se graban y se publican para los estudiantes que no pudieron asistir.
¿Me devolverán el dinero si abandono el programa?
Sí. Si ya has realizado parte del programa, tu reembolso sólo cubrirá la parte que no hayas completado.
¿Cómo puedo pagar?
Puedes pagar el importe total del curso en un solo pago utilizando la banca en línea, el pago al contado o el pago en línea. O dividir el pago en varias cuotas.