Question 1

¿Qué herramientas y tecnologías se aprenden en la carrera de Data Science?

Accepted Answer

Aprenderás a trabajar con{' '}
  
    Python, R, SQL, librerías de análisis y machine learning
  
  {' '}como{' '}
  
    Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow
  
  {' '}/{' '}
  
    PyTorch
  
  , herramientas de visualización, además de plataformas de notebooks, herramientas de limpieza de datos y técnicas de despliegue de modelos. También aprenderás a consumir APIs, manejar bases de datos (
  
    SQL
  
  {' '}y{' '}
  
    NoSQL
  
  ) y a utilizar servicios en la nube para levantar soluciones de ciencia de datos.

Question 2

¿Se necesitan conocimientos previos para estudiar Data Science en Henry?

Accepted Answer

No. Puedes{' '}
  
    aprender Data Science desde cero
  
  . La carrera está diseñada para personas sin experiencia previa en programación ni en ciencia de datos. Con una metodología progresiva y práctica, adquirirás todas las bases necesarias para trabajar en el mundo de los datos.

Question 3

¿Es difícil aprender Data Science si nunca programé antes?

Accepted Answer

Aprender Data Science sin programar antes puede parecer desafiante, pero en Henry empiezas paso a paso: primero fundamentos de{' '}
  
    Python
  
  {' '}y{' '}
  
    SQL
  
  , luego estadística aplicada, machine learning y finalmente proyectos integrales de ciencia de datos. Con la guía de mentores y proyectos reales, podrás convertirte en Data Scientist sin importar tu punto de partida.

Question 4

¿Qué requisitos debo cumplir para inscribirme en la carrera de Data Science?

Accepted Answer

Para aplicar a la{' '}
  
    Carrera de Data Science
  
  {' '}en Henry no necesitás experiencia previa. Solo pedimos:

Motivación y compromiso para cursar un programa intensivo

Inglés básico para interpretar documentación técnica

Una computadora con conexión a internet

Todo lo técnico lo aprenderás dentro de la carrera.

Question 5

¿Cuánto dura la carrera de Data Science y cómo se organiza la cursada?

Accepted Answer

La{' '}
  
    Carrera de Data Science en Henry
  
  {' '}ofrece dos modalidades:

Part Time
      
      : 8 meses de cursada, con una dedicación estimada de{' '}
      
        +15 horas semanales
      
      , ideal para quienes trabajan o estudian en paralelo.

Full Time
      
      : 4 meses de cursada intensiva, con{' '}
      
        40 horas semanales
      
      , pensada para quienes buscan aprender Data Science en el menor tiempo posible.

Ambas modalidades combinan{' '}
  
    clases en vivo, proyectos prácticos y mentoría personalizada
  
  , para que puedas aplicar cada concepto en casos reales.

Question 6

¿Henry me ayuda a cambiar de empleo?

Accepted Answer

Sí, Henry te acompaña en el proceso de cambio de empleo. Durante la carrera, accederás a un módulo de{' '}
  
    Job Preparation
  
  {' '}con el que adquirirás las habilidades necesarias para destacarte y mejorar tus oportunidades de empleo en el mercado laboral actual. Además, tendrás un{' '}
  
    coach asesor en empleabilidad
  
  {' '}100% dedicado a tu objetivo. Algunos de los temas que abordaremos son marca personal, networking y creación de portafolio, salario y negociación, estrategias de éxito durante entrevistas.

Question 7

¿Qué pasa si no quiero buscar empleo luego de graduarme en Henry?

Accepted Answer

Nuestro modelo de carrera está enfocado en la{' '}
  
    empleabilidad en Data Science
  
  , pero si tu objetivo no es cambiar de trabajo, también puedes aprovechar la formación para crecer en tu rol actual, emprender o aplicar el conocimiento en tus propios proyectos. Además, ofrecemos planes de pago en cuotas para quienes no opten por la búsqueda laboral inmediata.

Question 8

¿Cuál es la diferencia entre la carrera de Data Science y la de Data Engineering?

Accepted Answer

La{' '}
  
    Carrera de Data Science
  
  {' '}se centra en el{' '}
  
    análisis de datos, la estadística avanzada y el machine learning
  
  {' '}para extraer conocimiento y hacer predicciones.

La{' '}
  
    Carrera de Data Engineering
  
  {' '}se enfoca en{' '}
  
    infraestructura y pipelines de datos
  
  , asegurando que la información esté limpia, organizada y disponible para el análisis.{' '}
  
  {' '}
  
  En resumen: los{' '}
  
    Data Scientists analizan y modelan datos
  
  , mientras que los{' '}
  
    Data Engineers construyen los sistemas que hacen posible ese análisis
  
  .

Carrera	Data Science	Data Engineering
Requisitos	No se requieren conocimientos técnicos previos.	Experiencia previa con SQL y Python.
Contenidos	Aprenderás a explorar, limpiar y modelar datos para resolver problemas reales, construir modelos predictivos y comunicar insights de forma efectiva.	Aprenderás a diseñar pipelines, gestionar bases complejas y construir arquitecturas en la nube para que los datos fluyan correctamente en las organizaciones.
Tech Stack	Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, SQL, Power BI, MLflow, Docker, FastAPI, Snowflake	Python, SQL avanzado, Apache Spark, Airflow, DBT, Data Lakes, AWS, BigQuery, NoSQL
Salida Laboral	Data Analyst, Junior Data Scientist, ML Junior Analyst, BI Analyst.	Data Engineer Jr./Ssr., Cloud Data Engineer, Backend Data Developer.

Data Science

Lleva tu carrera al próximo nivel de la mano de expertos

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Dedicación: +15hs semanales

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Aprende las tecnologías que el mundo demanda

M0: Fundamentos de la Ciencia de Datos

M1: Fundamentos de SQL

M2: Exploración y Visualización de Datos

M3: Programación en Python

M4: Análisis Estadístico con Python

M5: Machine Learning

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Qué dicen nuestros graduados

"De Henry destaco como crean Comunidad. Un espacio para seguir aprendiendo, resolver y avanzar mucho más rápido."

"Henry me dio las herramientas y la confianza para dar un giro a mi carrera. En menos de un año pasé de no saber programar a tener el trabajo de mis sueños."

"El bootcamp es intenso, pero vale cada segundo. Aprendes a resolver problemas del mundo real, que es lo que las empresas buscan hoy en día."

Estudia con personas de toda la región y crea vínculos para toda la vida

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