Bootcamp: Empieza
una carrera en Ciencia de datos
Clases en vivo con expertos para impulsar tu carrera en Ciencia de Datos.
Contáctenos
¿Dónde trabajan nuestros profesionales entrenados?
Interactúa en vivo con tus profesores
Todas nuestras clases son en vivo con grupos pequeños para poder mantener una conexión con los estudiantes y dedicar tiempo a aclarar dudas
Proyectos de trabajo reales
Nos enfocamos en que el bootcamp te entregue proyectos que puedas mostrar en el mundo laboral. Todos nuestros bootcamps están enfocados en habilidades prácticas y entregables útiles para tu vida laboral.
Profesores que lideran la industria
Somos aliados de tutores con experiencia en el mercado y carreras de rápido crecimiento para que tengan libertad y motivación de crear un grupo de estudiantes con potencial de crecer rápido en la industria.
El enfoque:
Descubre cómo iniciar tu carrera en Ciencia de Datos con nuestro Bootcamp práctico de 6 semanas. Aprende las bases de Python, análisis de datos, y visualización mientras trabajas en un proyecto real basado en un dataset de Kaggle, diseñado para destacar en entrevistas laborales. Al finalizar, tendrás un repositorio de GitHub profesional y una presentación de hallazgos que demostrarán tus habilidades y te prepararán para los retos del mundo laboral en ciencia de datos.
¡Comienza a construir tu futuro hoy!
Testimonios
Qué dicen los profesionales que han crecido su carrera con nosotros
Con Séligo pude cambiar a una industria en la que no tenía experiencia.
Lo que me enseñaron me permitió aplicarlo inmediatamente y destacar.
Ximena García, Gerente de Consumo Masivo
No es fácil conectarte con oportunidades ocultas si no tienes networking, Séligo me ayudó a conectarme con personas que quieren crecer en la misma industria que yo.
Rodolfo Luján, Analista Sr. de la industria farmacéutica
Lo que se enseña es realmente práctico, era precisamente lo que buscaba cuando no encontraba como organizarme para darle un empujón a mi carrera.
Catalina Bonilla, Coordinadora de analítica en una consultora tech
¿Qué empleos puedo conseguir?
Data Analyst
Data Scientist Junior
Especialista en Visualización de Datos
Analista de Business Intelligence (BI)
Ingeniero de Datos Junior entre otros
En qué consiste el bootcamp
MÓDULO 1: Fundamentos y Contexto
¡Trabajamos con usted para encontrar las mejores soluciones para sus retos y desafíos!
Semana 01
Clase 1 (Metodología)
Introducción a la ciencia de datos
Roles y responsabilidades en data science Ciclo de vida de un proyecto de datos Metodologías ágiles en ciencia de datos
Clase 2 (Python)
Introducción a Python
Configuración entorno de trabajo. Variables, tipos de datos y operadores Estructuras de control básicas ro
Semana 02
Clase 3 (Metodología)
Pensamiento analítico y resolución de problemas
Introducción a la estadística básica
Tipos de datos y su importancia
Introducción a las metodologías de trabajo
Clase 4 (Python)
Conceptos básicos de programación Variables y tipos de datos
Operadores matemáticos y lógicos Introducción a IDES y notebooks
MÓDULO 2: Herramientas y Manipulación de Datos
Semana 03
Clase 5 (Metodología)
Introducción a la ciencia de datos
Roles y responsabilidades en data science Ciclo de vida de un proyecto de datos
Metodologías ágiles en ciencia de datos
Clase 6 (Python)
Introducción a Python
Variables, tipos de datos y operadores Estructuras de control básicas
Semana 04
Clase 7 (Metodología)
Definición de problemas de negocio Tipos de análisis de datos
Fuentes de datos y calidad de datos Ética en el manejo de datos
Clase 8 (Python)
Funciones en Python
Listas, diccionarios y tuplas Comprensión de listas
Manejo de archivos básico
MÓDULO 3: Visualización
Semana 05
Clase 9 (Metodología)
Introducción al análisis exploratorio de datos (EDA) Tipos de variables y escalas de medición
Estadística descriptiva básica
Identificación de patrones y anomalías
Clase 10 (Python)
Introducción a NumPy
Arrays y operaciones vectorizadas Introducción a Pandas
Series y DataFrames básicos
Semana 06
Clase 11 (Metodología)
Técnicas de limpieza de datos Manejo de valores faltantes
Detección de outliers
Documentación del proceso de limpieza
Clase 12 (Python)
Manipulación de DataFrames Filtrado y selección de datos Operaciones de agrupación
Merge y join de datos
MÓDULO 4: Vida laboral y Proyecto Final
Semana 07
Clase 13 (Metodología)
Principios de visualización de datos Tipos de gráficos y sus usos
Storytelling con datos
Mejores prácticas de presentación
Clase 14 (Python)
Matplotlib fundamentos
Seaborn para visualización estadística Personalización de gráficos
Creación de dashboards básicos
Semana 08
Clase 15 (Metodología)
Estructura de un proyecto de EDA Mejores prácticas de documentación
Uso de GitHub para proyectos de datos Preparación para la presentación final
Clase 16 (Python)
Trabajo en proyecto final Revisión de código
Optimización de visualizaciones
Preparación del repositorio GitHub
Proyecto Final
Dataset de Kaggle seleccionado por el estudiante
Desarrollo de un análisis exploratorio completo
Documentación en GitHub
Presentación de hallazgos
Entregables por Estudiante
1. Repositorio GitHub con:
Jupyter Notebooks documentados README detallado
Requerimientos del proyecto
2. Presentación de hallazgos
3. Documento de metodología aplicada
Los tutores del Bootcamp
Trabajamos con apasionados
que han crecido en la carrera que tú buscas
Juan Sebastián Quiroga
Lead Data automation engineer and Data Scientist Sr. Analyst en Kimberly Clark
Leonardo H. García
Senior Data & analytics engineer en Uniminuto Colombia
Habla con nuestros asesores de carrera
Contact Us
