Analista de Datos

Dónde estudiar para ser un analista de datos 2023, carreras, cursos y bootcamps

February 17, 2023

El año pasado publiqué un artículo con un éxito impresionante el cual podés visitar haciendo click aquí , por eso, decidí actualizar la lista para que tengas todo lo necesario y puedas arrancar tu carrera como analista de datos, científicos de datos o cualquier profesión relacionada al análisis de datos.

En este recopilación, no importa en dónde estás porque todo es a distancia o remoto excepto algunos cursos específicos de universidades de Argentina que sí son presenciales.

Recursos sobran, solo faltan tus ganas! Y si te gusta el artículo, no te olvides de compartirlo con tus contactos y en tus redes sociales.

Curso online de visualización de datos super económico

No te podes perder este curso de Google Data Studio o ahora llamado Looker Studio que es super económico y completo en contenido. Te lo recomiendo ya que comienza desde 0 pero termina en modo experto.

Curso de Google Data Studio

Master en Data Science (nuevo)

Modalidad de estudio: Presencial (Barcelona y Madrid) y Online Duración: 20 semanas (máster presencial) + 4 semanas (minor) 18 semanas (máster online) + 4 semanas (minor)

Precio: 7900€

El programa es tanto para personas que no tienen un conocimiento previo sobre el tema, como para aquellos perfiles que sí tienen un background en áreas relacionadas y quieren dedicarse al mundo del data.

Click para ingresar a la inscripción del Master

Carreras de grado en Argentina sobre Analista de Datos

Maestrías en Ciencias de Datos para profundizar tu carrera como Analista de Datos

Especializaciones en Ciencias de Datos

Diplomaturas en Big Data, Deep Learning y Business Analytics

Programas ejecutivos y posgrados de Ciencias de Datos

Posgrados relacionados con Estadística

Mas información de algunos posgrados de la lista de arriba en el catálogo de oferta académica provisto por la Fundación Sadosky.

Programas de grado que se relacionan a la carrera de Data Science

  • Univ. de San Andrés

    • Hay tres cursos de licenciatura fuertes en cuestiones de datos… Econometría, Economía Aplicada (experimentos y evaluación de impacto), y Big Data y Aprendizaje. La maestría en economía es también intensiva en cuestiones estadísticas - econométricas - datos. La oferta regular incluye Econometría Avanzada, Microeconometría, Series Temporales, Modelos Estructurales (análisis estadístico de teoría de juegos) y Análisis de Datos Espaciales.

  • UBA, Facultad de Ingeniería

    • [75.06 Organización de Datos] (Somos amistosos con oyentes y curiosos). Se cursa Lunes y Jueves de 19 a 22 durante 16 semanas. Los oyentes deben completar los trabajos prácticos y un regimen de asistencia para obtener un certificado. El curso es completamente gratuito. Ver grupo.
    • [91.54 Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones] Materia electiva para la carrera de Ingeniería Industrial. Se enseña: pre-procesamiento y análisis exploratorio, visualización, modelos de ML, NLP, Computer Vision, todo con programación con R.

  • UBA, Exactas

    • Cada cuatrimestre en Exactas-UBA se dan materias (regulares u optativas de Licenciaturas en Matemática, Computación o Física) y cursos de formación (mayormente en el ámbito del Instituto de Cálculo).
    • Todos requieren inscripción previa - a veces alcanza con presentarse al docente el primer día de clases; ojo, no se dictan siempre.
    • La oferta es amplia: Inteligencia Artificial, Machine Learning, Ciencia de Datos, Redes Neuronales, Redes Neuronales Profundas, Procesamiento Digital de Imágenes, Procesamiento del Habla, cursos de Estadística (tanto teóricos como aplicados, Series de Tiempo, Modelo Lineal, Estadística en Física Experimental, etc), Probabilidades, Optimización, Investigación Operativa, Análisis Numérico, Teoría de Juegos, etc. También se enseña a programar Python o R en talleres.

  • UBA, Facultad de Medicina

  • UNLP, Facultad de Informática

  • Universidad Nacional del Oeste

  • ITBA

    • Carrera de Analítica Empresarial y Social en ITBA.
    • Materias de la Ingeniería en Informática, como Sistemas de Inteligencia Artificial, Visualización de Información, Base de Datos Espaciales y GIS, Aprendizaje Automático (machine learning), El paradigma NoSQL - Bases de Datos de Grafos, Base de Datos I y II.

  • Universidad Di Tella

    • Lic. en Tecnología Digital
    • Cuenta con un campo menor en Tecnología y Ciencia de Datos. Para obtener el campo menor se deben cursar 3 de las siguientes 4 materias: MAAN II (introducción a la programación, se usa Python), Marketing Digital (en colaboración con Digital House), Análisis y Visualización de datos, Introducción a Data Science (se usa R).

  • UTN Buenos Aires

    • Cátedra electiva “Ciencia de Datos” (clusterAI) en 5to año de Ingenierìa Industrial. Se enseña Python, preprocesamiento de datos, analisis exploratorio, modelos clasicos de ML supervisado, no supervisado, NLP (sentiment analysis + collaboratory filtering), clasificacion de imagenes con DL.
    • Curso externo de Introducción al Data Mining (14 clases, pantallazo general de técnicas más un trabajo integrador).

  • UNTREF, Lic. en Estadística

  • UN Rosario, Lic. en Estadística

  • UC Santa Fe, Lic. en Administración de Empresas Digitales

Cursos presenciales para convertirte en Data Analyst (Argentina)

Cursos online para convertirte en Data Analyst

Laboratorios / Investigación sobre Data Analyst

Recursos esenciales para el analista de datos

Detallando lo de arriba, los temas rondan los que interesan a este grupo. Dando una vista muy sesgada por lo que hago yo, pero haciéndolo extensivo a lo que hacen todo el resto de nosotros también, eso va desde:

  • Lenguajes de programación…
    [Para los que vienen y no vienen del área de informática o afines recomiendo cualquiera de los cursos gratuitos de EdX con un amplio abanico de ofertas gratuitas]

  • Frameworks

  • Tools

    • Hive
    • Presto

  • pasando por paquetes para dichos lenguajes…

    • R: tidyverse, ggplot, prophet
    • Python: pytorch

  • hasta temas teóricos

    • estadística
    • aprendizaje como bandits y TS
    • probabilidad
    • optimización
    • machine learning: coursera
    • clustering

Influencers o personalidades en Data Science (twitter / youtube / otros)

Para listar personalidades interesantes y que sean de referencia en el tema de data science.

  • Tamara Munzner (visualizacion) en twitter
  • Andrew Ng (machine learning) en twitter
  • Andrej Karpathy (machine learning) en twitter
  • Siraj Raval (AI youtube channel)
  • Alex ‘Sandy’ Pentland (data science) en twitter
  • Juan Gabriel Gomila (udemy instructor)
Rodolfo Pardo analista de datos

Esta nota fue escrita por Rodolfo Pardo Analista de datos en Python