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ACTUALIZA TU CARRERA

Hazte data scientist en 9 meses

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

¿Para quién es este curso?

El trabajo de un data scientist es creativo, incluso para los estándares de la industria tecnológica. El salario es alto, incluso en la esfera de TI. Encontrar trabajo en esta profesión es más fácil que en áreas relacionadas con la ingeniería. Y el número de vacantes está creciendo exponencialmente.
¿Por qué data science?
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
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¿Por qué data science?
El trabajo de un data scientist es creativo, incluso para los estándares de la industria tecnológica. El salario es alto, incluso en la esfera de TI. Encontrar trabajo en esta profesión es más fácil que en áreas relacionadas con la ingeniería. Y el número de vacantes está creciendo exponencialmente.
Puesto prestigioso

Echemos un vistazo a tu futuro

Tareas interesantes
— Analizar big data
— Aplicar el machine learning para predecir eventos, valores y buscar patrones sutiles en los datos
— Ayudar a crear y mejorar productos en el negocio, la industria y la ciencia
Habilidades relevantes para el mercado laboral
Salario alto y perspectivas seguras
Estos salarios mensuales promedio en Peru están tomados de Salary Expert. Pero tú puedes ser mejor que el promedio.
Python
Jupyter Notebook
GitHub
SQL
PostgreSQL
XGBoost
Ingeniero de Machine Learning
Data Analyst
Data Scientist
Business Analyst
Product Analyst
IT Systems Analyst
Consultor en Data Analysis
Marketing Analyst
A/B tests
Scikit-learn
Data Scientist Junior después del curso

PEN 6.600

Data Scientist Middle en 1 año

PEN 8.700

Data Scientist Senior en 2 años

PEN 12.200

Puesto prestigioso

Echemos un vistazo a tu futuro

Tareas interesantes
— Analizar big data
— Aplicar el machine learning para predecir eventos, valores y buscar patrones sutiles en los datos
— Ayudar a crear y mejorar productos en el negocio, la industria y la ciencia
Habilidades relevantes para el mercado laboral
Salario alto y perspectivas seguras
Estos salarios mensuales promedio en Peru están tomados de Salary Expert. Pero tú puedes ser mejor que el promedio.
Python
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SQL
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XGBoost
Consultor en Data Analysis
Business Analyst
Data Scientist
Data Scientist Junior después del curso

PEN 6.600

Data Scientist Middle en 1 año

PEN 8.700

Data Scientist Senior en 2 años

PEN 12.200

Data Analyst
Product Analyst
Marketing Analyst
Ingeniero de Machine Learning
IT Systems Analyst
A/b tests
Scikit-learn

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 desarrolladores 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 scientists 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 scientist 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. 500 de las 640 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 scientist 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

<
>
Examinarás los datos sobre videojuegos de ordenador y encontrarás los patrones que determinan el éxito de un juego
Tu primera predicción
Un rápido vistazo al aprendizaje profundo
Aprenderás los fundamentos de la visión artificial y construirás un modelo que determine la edad aproximada de una persona a partir de una foto
Tu primer proyecto de aprendizaje automático
Crearás un modelo que te ayudará a identificar un nuevo emplazamiento minero con el menor riesgo de pérdida
Examinarás los datos sobre videojuegos de ordenador y encontrarás los patrones que determinan el éxito de un juego
Sua primeira previsão
Un rápido vistazo al aprendizaje profundo
Aprenderás los fundamentos de la visión artificial y construirás un modelo que determine la edad aproximada de una persona a partir de una foto
Tu primer proyecto de aprendizaje automático
Crearás un modelo que te ayudará a identificar un nuevo emplazamiento minero con el menor riesgo de pérdida
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 de la data science! Conceptos clave y sintaxis básica en Python. Bucles, condiciones, y funciones. La librería Pandas para el 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 los 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 — 1 semana
Estudio de los datos de ventas de videojuegos para realizar predicciones sobre las tendencias del próximo año.

+1 proyecto para tu portafolio
Introducción al machine learning — 2 semanas
Dominar las nociones básicas del machine learning. Manejo de la librería scikit-learn para completar tu primer proyecto de machine learning.

+1 proyecto para tu portafolio
Aprendizaje supervisado — 2 semanas
Inmersión en el área más demandada del machine learning. Cómo ajustar los modelos de machine learning, mejorar las métricas y trabajar con datos desbalanceados.

+1 proyecto para tu portafolio
Machine Learning en los Negocios — 2 semanas
Aplica todo lo que has aprendido en ejercicios de negocio. Descubrir métricas de negocio, tests A/B, la técnica bootstrap y el etiquetado de datos.

+1 proyecto para tu portafolio
Proyecto integrado 2 — 1 semana
Realiza un prototipo de un modelo de machine learning para ayudar a una compañía minera a desarrollar soluciones eficientes.

+1 proyecto para tu portafolio
Álgebra lineal — 2 semanas
Examinar de cerca algunos de los algoritmos que ya has estudiado y comprender cómo aplicarlos. Obtener un enfoque práctico de los conceptos clave en álgebra lineal: vectores, matrices y regresiones lineales.

+1 proyecto para tu portafolio
Métodos numéricos — 2 semanas  
Analizar diferentes algoritmos que utilizan métodos numéricos y aplicarlos a ejercicios prácticos. Aprender sobre el descenso de gradiente, la potenciación del gradiente y la red neuronal.

+1 proyecto para tu portafolio
Series temporales — 1 semana 
Explorar series temporales. Entender tendencias, estacionalidad y creación de características. 

+1 proyecto para tu portafolio
Machine Learning para textos — 2 semanas
Aplicar machine learning para datos de texto. Descubrir cómo convertir texto en números y cómo utilizar el modelo bolsa de palabras, TF-IDF, además de embeddings y BERT.

+1 proyecto para tu portafolio
Recopilación y almacenamiento de datos (SQL) — 2 semanas
Cómo están estructuradas las bases de datos y cómo recuperar datos utilizando consultas SQL. 

+1 proyecto para tu portafolio
Visión artificial — 2 semanas
Cómo manejar simples ejercicios de visión artificial utilizando redes neuronales preestablecidas y la librería Keras. Un rápido vistazo al aprendizaje profundo (deep learning). 
Aprendizaje no supervisado — 1 semana
Descubrir qué hacer cuando no tienes las características de la variable objetivo.  Realizar ejercicios de agrupamiento (clustering) y buscar anomalías.
Proyecto final — 2 semanas 
Utiliza todo lo que has aprendido en un bootcamp de dos semanas que simula la experiencia de trabajo como data scientist junior.

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

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Proyecto integrado 1 — 1 semana
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Inmersión en el área más demandada del machine learning. Cómo ajustar los modelos de machine learning, mejorar las métricas y trabajar con datos desbalanceados.

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Aplica todo lo que has aprendido en ejercicios de negocio. Descubrir métricas de negocio, tests A/B, la técnica bootstrap y el etiquetado de datos.

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Realiza un prototipo de un modelo de machine learning para ayudar a una compañía minera a desarrollar soluciones eficientes.

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Métodos numéricos — 2 semanas  
Analizar diferentes algoritmos que utilizan métodos numéricos y aplicarlos a ejercicios prácticos. Aprender sobre el descenso de gradiente, la potenciación del gradiente y la red neuronal.

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Explorar series temporales. Entender tendencias, estacionalidad y creación de características. 

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Aplicar machine learning para datos de texto. Descubrir cómo convertir texto en números y cómo utilizar el modelo bolsa de palabras, TF-IDF, además de embeddings y BERT.

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Visión artificial — 2 semanas
Cómo manejar simples ejercicios de visión artificial utilizando redes neuronales preestablecidas y la librería Keras. Un rápido vistazo al aprendizaje profundo (deep learning). 
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Proyecto final — 2 semanas 
Utiliza todo lo que has aprendido en un bootcamp de dos semanas que simula la experiencia de trabajo como data scientist junior.

+1 proyecto para tu portafolio
Habilidades que los empleadores necesitan
Portafolio con al menos 15 proyectos
9 meses de experiencia

Este es tu paquete de actualización de carrera

Nueva profesión y diploma
Comunidad de data scientists
La confianza que necesitas para actualizar tu carrera
El precio del curso
Fecha de inicio del curso
29 de septiembre
MENSUAL
TODO EL CURSO
Al pagar en 9 cuotas
PEN 968
PEN 8.099
Para obtener más información sobre el programa Data Scientist, realiza nuestro breve curso introductorio o apúntate a un seminario web gratuito.
Con el código promocional OTONO40
PEN 581
PEN 4859
*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 9 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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>
Andrés Garza
Data Scientist, estudiante
México
Soy de México, Nuevo León, Monterrey. Tengo 24 años. Estudié ingeniería en Innovación Sustentable y Energía. Llevo años trabajando en proyectos sustentables como consultor. Investigué muchísimos cursos diferentes y Practicum fue el que más me convenció. Es totalmente completo de principio a fin, y no importa las dudas que tengas, sabes que puedes contar con el personal de Practicum y con tus compañeros para resolverlas. El ambiente es muy amigable y todos participan y se ayudan mutuamente. Quiero graduarme de Practicum y conseguir un trabajo remoto en Estados Unidos (preferiblemente). Si tienen duda de qué bootcamp elegir, les recomiendo encarecidamente Practicum. Es un excelente curso.
Lorenza Díaz
Data Scientist, estudiante
México
Me decidí por el curso de Data Science porque como diseñadora buscaba una herramienta que me permitiera no solo analizar datos, sino buscar tendencias, encontrar necesidades y poder ofrecer respuesta a ellas por medio del diseño.Elegí Practicum porque me pareció una buena opción con ejercicios prácticos reales. Pero lo que más llamó mi atención fue que no tenía un tiempo infinito para terminar, sino que tenía un plazo y debía cumplir con entregas puntuales, lo que me obliga a terminar sí o sí.
Adrián Villalobos
Data Scientist, estudiante
México
Elegí Practicum porque te lleva de la mano en cada paso. De repente te das cuenta que has aprendido mucho sin que realmente haya sido difícil, además el costo es muy accesible, otros cursos menos interesantes cuestan hasta 10 veces más. Además, cuentas con el respaldo de profesionales. ¡Muy buen curso!
Raúl Barría Arriagada
Data Scientist, estudiante
Chile
Hola soy Raúl Barría Arriagada, Ingeniero Civil Industrial, hoy en día me encuentro realizando el curso de Data Science por medio de Practicum. Decidí realizar este curso para aprovechar esta gran oportunidad de reforzar mis conocimientos por medio de una gran institución como Practicum. Me orientaron correctamente para tomar mi decisión, además encontré un plan de estudios muy completo, lo que le da seriedad al trabajo, junto con otros beneficios que hacen sentir que todo el esfuerzo va a valer la pena. Un saludo grande a todos desde Chile, mucho éxito.
Alexandra Alcantara Guardado
Data Scientist, estudiante
México
Llevaba tiempo interesada en hacer un cambio de carrera hacia Data Science. Al ver que el programa tan renombrado de Practicum estaría disponible en México no quise perder esta oportunidad. Hasta ahora el curso no me ha decepcionado y la atención por parte de las personas encargadas es muy buena. Estoy muy confiada de que los proyectos que podré añadir a mi portafolio me distinguirán de los demás aplicantes.
Emerson Tung
Data Scientist, estudiante
Brasil
Elegí Practicum por varias razones. En primer lugar, mi interés por la data science. En segundo lugar, la oportunidad de adquirir una experiencia técnica y personal muy valiosa. Y por último, porque encontré en Internet reseñas positivas de los estudiantes y graduados de Practicum.

Creo que la vida es demasiado corta para vivirla haciendo algo que no te gusta. Y aunque el aprendizaje de la data science no sea el camino correcto, al menos estaré mucho más cerca de encontrar mi vocación.
Pablo Silva
Data Scientist, estudiante
Brasil
¿Por qué elegí Practicum? En primer lugar, miré los comentarios y valoraciones de los estudiantes. La mayoría de ellos eran positivos y destacaban las cosas que considero importantes, así que cuando vi que Practicum llegó a Brasil, aproveché la oportunidad de formar parte de esta comunidad.

Mi principal expectativa con este curso es aprender los fundamentos de data science y prepararme para trabajar como data scientist junior. Entiendo que Practicum no es un camino fácil. Habrá muchas dificultades y muchos casos en los que te atasques con un código sin tener idea de dónde está el error. Sin embargo, el equipo de Practicum nunca te deja solo con el código, los errores o la comprensión de algunas partes teóricas difíciles. Y responden a tus preguntas las 24 horas del día.

Créeme, estudiarás mucho, superarás cualquier dificultad con la ayuda de tu tutor, la comunidad o incluso Google y te divertirás mucho. Hubo momentos durante la resolución de tareas en la plataforma en los que el simple hecho de que mi solución funcionara me hizo gritar de felicidad. P.D. ¡Trata de no despertar a los vecinos!
Pedro Giestas Gomes
Data Scientist, graduado
Portugal
Tras mi graduación, me descubrió Teleperformance, una empresa internacional que ofrece consultoría y externalización de procesos empresariales. Estaban buscando data analysts cuando les envié mi currículo y me pidieron que hiciera una prueba. Por suerte, ya había hecho un proyecto similar para Practicum, así que pude hacerlo con bastante facilidad. Les gustó y me ofrecieron un puesto allí. Y yo dije: "Sí, ¿por qué no?" Lo vi como un primer paso para adquirir más habilidades.
Stefano Pedicino
Data Scientist, graduado
Alemania (pero es italiano)
Comencé el curso en Practicum teniendo un poco de experiencia en lenguajes como C, C++ y C#. Lo primero que noté sobre el curso es que la plataforma es genial. Ya había probado otras plataformas, pero normalmente no me gustaban. Por el contrario, con ésta, tuve una sensación realmente buena. La teoría estaba muy bien explicada y los ejercicios bien estructurados. Sólo en el primer mes, había aprendido lo básico de Python y la librería Pandas. Y un poco más tarde me encontré trabajando en proyectos y siendo capaz de organizar bases de datos con miles de registros por mi cuenta. Fue algo absolutamente increíble. Pasé por el Preprocesamiento de Datos, Data Analysis Exploratorio (este es súper interesante, me ayudó a aprender a crear impresionantes gráficos con datos), el análisis estadístico de datos y SQL en pocos meses. Después de eso, empecé la parte de Data Science. Lo que más me gustó en esta parte es la posibilidad de crear algoritmos y modelos de machine learning. Nunca había pensado llegar en tan poco tiempo a ser capaz de hacer algo así. Esas fueron mis experiencias sobre el programa, la plataforma y las clases, pero Practicum no es sólo eso. Tienen una plataforma de comunicación entre los estudiantes en la que puedes obtener ayuda de los tutores, el equipo de soporte y los managers si tienes algún tipo de problema. Siempre están ahí, dispuestos a apoyarte para que puedas seguir estudiando y ayudarte a tener éxito en el programa. ¡Muchas gracias a todo el equipo!
Alper Arslan
Data Scientist, graduado
Países Bajos
Como estudiante del curso de Practicum de Data Science, siento que me ha aportado mucho, aunque estoy al principio del camino. Es emocionante tener un gran número de proyectos, tener un horario intenso pero flexible, ver tu propio desarrollo haciendo proyectos después de aprender con la teoría y de practicar, y sentirte parte de la industria de la tecnología. Gracias a todo el equipo.
Jaylen Gentry
Data Scientist, graduada
EE.UU.
Antes de asistir a Practicum no tenía formación técnica, ni de matemáticas. Llevaba un tiempo buscando bootcamps y me encontré con Practicum. Después de investigar cada uno de los diferentes planes de estudio decidí que Data Science era el que más me interesaba. Poco después de empezar el programa completo descubrí mi pasión por Data Science. Los cursos superaron mis expectativas. No daban por sentado que tuvieras conocimientos de todas las matemáticas que hay detrás de los algoritmos y no utilizaban una terminología que sólo conocerían los matemáticos profesionales. Las únicas habilidades que necesitas aportar a este curso son la resolución de problemas y la búsqueda en Google. Si puedes hacer eso de manera efectiva, entonces lograrás pasar este curso. Durante el programa ayuda para preparar la solicitud de empleo. No te ponen en contacto con los empleadores directamente, pero te enseñan una buena manera de contactar con ellos. La cantidad de apoyo laboral que obtienes es buena para el precio del curso y genial si tienes en cuenta que no te piden nada a cambio. En conclusión, si estás buscando un bootcamp detallado con gran apoyo de una empresa relevante en el mundo de la Data Science, deberías probar Practicum.
Amit Alon
Data Scientist, graduada
Israel
Estaba buscando el mejor lugar para aprender más técnicas y ampliar mis conocimientos, especialmente en deep learning. Elegí este curso porque puede eliminar la brecha entre la academia y la industria. Esto era exactamente lo que buscaba. No tengo experiencia profesional y el curso me dio una gran base para poder aportar mucho además de mi experiencia en investigación.
Rachelle Perez
Data Scientist, graduada
EE.UU.
Francamente, no estaba segura de que disfrutaría aprendiendo por mi cuenta, pero la estructura de Practicum me ha permitido finalmente comprender cosas que he visto en otros cursos y vídeos de Youtube pero que nunca había entendido realmente. Creo que hay 4 razones: el enfoque en la práctica, el contenido, el apoyo y las fechas de entrega. Como estudiante, tienes que poner constantemente a prueba tus conocimientos a través de pequeñas tareas y, después de cada módulo, hacer proyectos que examinen de forma global lo aprendido hasta el momento. El contenido no es intimidante (¡me encantan las bonitas ilustraciones!) y es sencillo de entender. No hay palabras difíciles. El objetivo es ayudar a comprender los conceptos. Hay mucho apoyo por parte de los tutores de Practicum y del community manager, pero también de otros estudiantes. De alguna manera, me siento como si formáramos parte de un grupo que intenta conseguir algo en equipo a pesar de trabajar individualmente, ayudándonos cuando es necesario y celebrando las victorias de los demás. Por último, tener un plan de acción es genial. Practicum lo facilita mediante una mezcla de deadlines realistas, suaves y duros, que te ayudan a mantenerte en el camino. Ahora, no me veo a mí misma haciendo un curso presencial, ya que recuerdo que a menudo las cosas se me iban de las manos y no tenía el espacio y el tiempo necesarios para comprender un concepto antes de seguir adelante.

Preguntas frecuentes

¿Se puede aprender una profesión en 9 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 29 de septiembre. 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 scientists profesionales con mucha experiencia. Todos ellos trabajan actualmente en la industria del data science, 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 9 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.
¿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 scientists profesionales con mucha experiencia. Todos ellos trabajan actualmente en la industria del data science, 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.