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Curso de analista de datos desde cero
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TripleTen está incluido por Forbes en "5 bootcamps de codificación a tener en cuenta"
El nuevo informe de TripleTen revela las tendencias de contratación de los profesionales que se orientan hacia la tecnología
TripleTen es el mejor bootcamp de Ingeniería de Software para 2024
¿Quiénes son los analistas de datos?
El 90% de los negocios dependen del análisis de datos para crecer. Es una de las profesiones más demandadas en 2025. Los analistas de datos analizan y visualizan grandes volúmenes de datos en información procesable para las empresas. Recopilan y limpian datos, buscando patrones y tendencias que ayuden a tomar decisiones informadas. Por ejemplo, un analista de datos examina los hábitos de compra de los clientes para sugerir nuevas características de productos o identificar tendencias de ventas estacionales que guíen el marketing. A través de gráficos e informes, simplifican información compleja para generar un impacto real en diversas industrias.
En el curso de Analista de Datos aprenderás a descubrir información útil en los datos y ayudar a las empresas a aumentar sus beneficios
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como Analista de Datos junior justo después del curso
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Un curso que responde a las necesidades del mercado del análisis de datos
Que desarrollamos junto con la industria y del que actualizamos constantemente los materiales. Por lo tanto, siempre son relevantes para el mercado.
Sprint 1: Asegura la calidad de los datos y genera reportes básicos1 semana
Aprende a preparar, limpiar y organizar datos en hojas de cálculo para responder preguntas de negocio con confianza. Este módulo cubre cómo identificar problemas comunes de calidad, aplicar técnicas de limpieza, estructurar la información de forma clara y transformar datos en métricas y visualizaciones básicas. Además, descubrirás cómo aprovechar la IA para explorar datasets y automatizar tareas simples.
Capítulos:
El ecosistema de los datos y el rol del analista
Explorando y organizando datos en hojas de cálculo
Limpieza de datos: detección y corrección de errores
De datos a insights: métricas y visualizaciones básicas
Usando IA para explorar y visualizar datasets
Capítulos:
El ecosistema de los datos y el rol del analista
Explorando y organizando datos en hojas de cálculo
Limpieza de datos: detección y corrección de errores
De datos a insights: métricas y visualizaciones básicas
Usando IA para explorar y visualizar datasets
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Sprint 2: Transforma datos para obtener insights de negocio más profundos2 semanas
Aprende a combinar, resumir y visualizar datos para responder preguntas de negocio con mayor claridad. En este módulo explorarás cómo usar funciones de agregación, tablas dinámicas y formatos condicionales para detectar patrones y calcular métricas clave. También aprenderás a diferenciar indicadores líderes y rezagados, estructurar conclusiones accionables y comunicar hallazgos a través de dashboards y presentaciones. La IA te acompañará como apoyo para crear fórmulas, explorar métricas y acelerar la construcción de reportes.
Capítulos:
Preguntas de negocio y métricas clave
Preparación y combinación de datasets
Resumen de datos con funciones y filtros
Análisis con tablas dinámicas
Visualización y storytelling con insights
Usando IA para métricas, fórmulas y agregaciones
Capítulos:
Preguntas de negocio y métricas clave
Preparación y combinación de datasets
Resumen de datos con funciones y filtros
Análisis con tablas dinámicas
Visualización y storytelling con insights
Usando IA para métricas, fórmulas y agregaciones
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Sprint 3: Explora KPIs financieros con SQL2 semanas
Domina las bases de SQL para analizar datos financieros y responder preguntas de negocio. En este módulo aprenderás a navegar bases de datos relacionales, extraer información con consultas básicas y usar funciones de agregación para calcular métricas clave como ingresos, costos, margen y ROI. También practicarás cómo unir tablas para análisis más completos, detectar tendencias en el tiempo y comunicar hallazgos con claridad. La IA te servirá como apoyo para generar queries más rápido, interpretar resultados y preparar reportes para distintos públicos.
Capítulos:
Estructura de bases de datos relacionales
Consultas SQL: selección, filtros y ordenamientos
Cálculo de métricas financieras clave
Análisis de tendencias y comunicación de insights
Preparación y entrega de reportes financieros
Usando IA para consultas SQL y reportes ejecutivos
Capítulos:
Estructura de bases de datos relacionales
Consultas SQL: selección, filtros y ordenamientos
Cálculo de métricas financieras clave
Análisis de tendencias y comunicación de insights
Preparación y entrega de reportes financieros
Usando IA para consultas SQL y reportes ejecutivos
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Sprint 4: Analiza journeys de usuarios con SQL2 semanas
Aprende a mapear y analizar el recorrido de tus usuarios para entender mejor su comportamiento y optimizar la conversión. En este módulo usarás SQL para reconstruir flujos de usuarios, medir tasas de conversión y detectar cuellos de botella en funnels. También trabajarás con cohortes para analizar retención en el tiempo y simular escenarios de mejora para estimar su impacto en métricas clave como ingresos o engagement. Finalmente, convertirás tus análisis en visualizaciones y dashboards claros para diferentes audiencias.
Capítulos:
Entendiendo el user journey y estructurando el análisis
Construcción de funnels con SQL
Análisis de retención con cohortes
Modelado de escenarios e impacto en negocio
Comunicación de insights y dashboards para stakeholders
Capítulos:
Entendiendo el user journey y estructurando el análisis
Construcción de funnels con SQL
Análisis de retención con cohortes
Modelado de escenarios e impacto en negocio
Comunicación de insights y dashboards para stakeholders
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Sprint 5: Prepara y estructura datos con Python2 semanas
Aprende a organizar y limpiar datos como lo hacen los analistas profesionales. En este módulo configurarás un entorno de trabajo en Python con Jupyter o Google Colab, cargarás datasets en Pandas y aplicarás técnicas de exploración estructurada. Practicarás cómo detectar y corregir errores comunes (valores nulos, duplicados, formatos inconsistentes), transformar columnas y combinar múltiples fuentes en un dataset unificado. Además, aprenderás a documentar tu trabajo en notebooks claros y reproducibles, y a usar GitHub para colaborar y compartir análisis. Con el apoyo de la IA, podrás acelerar tareas como limpieza, agrupación y generación de código en Colab.
Capítulos:
Configuración de un entorno de análisis con Python
Exploración y manipulación de DataFrames
Limpieza y estandarización de datos crudos
Filtrado, ordenamiento y agrupación de datos
Combinación y estructuración de múltiples datasets
Usando Google Colab e IA para limpieza y agregaciones rápidas
Capítulos:
Configuración de un entorno de análisis con Python
Exploración y manipulación de DataFrames
Limpieza y estandarización de datos crudos
Filtrado, ordenamiento y agrupación de datos
Combinación y estructuración de múltiples datasets
Usando Google Colab e IA para limpieza y agregaciones rápidas
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Sprint 6: Análisis estadístico para detectar patrones y outliers2 semanas
Aprende a usar estadísticas descriptivas y visualizaciones para descubrir patrones, detectar anomalías y comunicar hallazgos con claridad. En este módulo trabajarás con Pandas, Matplotlib y Seaborn para calcular medidas de tendencia central y dispersión, identificar distribuciones sesgadas, y visualizar datos con histogramas y boxplots. También practicarás cómo manejar outliers, transformar variables para mejorar la calidad del análisis y resaltar insights clave en gráficos claros y comprensibles para audiencias no técnicas.
Capítulos:
Preparación de datos para análisis estadístico
Estadísticos descriptivos: tendencia central y variabilidad
Visualización de distribuciones y detección de outliers
Manejo de sesgos y anomalías en los datos
Comunicación de hallazgos estadísticos para audiencias de negocio
Capítulos:
Preparación de datos para análisis estadístico
Estadísticos descriptivos: tendencia central y variabilidad
Visualización de distribuciones y detección de outliers
Manejo de sesgos y anomalías en los datos
Comunicación de hallazgos estadísticos para audiencias de negocio
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Sprint 7: Explora conexiones en los datos con correlaciones2 semanas
Aprende a combinar, limpiar y organizar datasets para explorar relaciones entre variables numéricas. En este módulo usarás Pandas y Seaborn para preparar datos, crear scatter plots y calcular matrices de correlación que revelen patrones ocultos. Practicarás cómo interpretar relaciones positivas, negativas o nulas, y cómo validar insights con visualizaciones claras. Además, aprenderás a documentar tu proceso de análisis en Jupyter Notebooks estructurados y fáciles de seguir, como lo haría un analista profesional.
Capítulos:
Importación y preparación de datasets en Pandas
Combinación y organización de múltiples tablas
Exploración de relaciones entre variables con scatter plots
Construcción e interpretación de matrices de correlación
Capítulos:
Importación y preparación de datasets en Pandas
Combinación y organización de múltiples tablas
Exploración de relaciones entre variables con scatter plots
Construcción e interpretación de matrices de correlación
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Sprint 8: Valida hipótesis de negocio con pruebas estadísticas2 semanas
Aprende a convertir preguntas de negocio en hipótesis estadísticas claras y valídalas con pruebas en Python. En este módulo usarás SciPy y statsmodels para calcular intervalos de confianza, ejecutar t-tests, z-tests y chi-cuadrado, e interpretar p-values en un contexto empresarial. También practicarás cómo preparar datos para cumplir con los supuestos de cada prueba, documentar tu análisis en notebooks claros y co-crear interpretaciones con IA para mejorar tu comunicación de resultados.
Capítulos:
Formulación y estructuración de hipótesis de negocio
Pruebas de medias y proporciones con Python
Pruebas de independencia entre grupos con chi-cuadrado
Capítulos:
Formulación y estructuración de hipótesis de negocio
Pruebas de medias y proporciones con Python
Pruebas de independencia entre grupos con chi-cuadrado
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Sprint 9: Construye historias visuales claras con gráficos2 semanas
Aprende a transformar datos en narrativas visuales convincentes con Power BI o Tableau. En este módulo conectarás datasets reales a un BI tool, crearás gráficos interactivos (líneas, barras, mapas, proporciones) y aplicarás principios de diseño para comunicar insights de manera clara y persuasiva. También aprenderás a estructurar dashboards con filtros dinámicos y a resaltar patrones clave mediante formato visual y storytelling SCQA. Finalmente, compartirás y presentarás tu tablero como un reporte profesional listo para la audiencia.
Capítulos:
Conexión a datos y exploración de estructura
Creación de visualizaciones básicas y comprensión de su propósito
Añadiendo interactividad con filtros y controles
Diseño de un dashboard claro y efectivo
Compartiendo y presentando hallazgos
Capítulos:
Conexión a datos y exploración de estructura
Creación de visualizaciones básicas y comprensión de su propósito
Añadiendo interactividad con filtros y controles
Diseño de un dashboard claro y efectivo
Compartiendo y presentando hallazgos
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Sprint 10: Crea dashboards interactivos para stakeholders2 semanas
Aprende a integrar múltiples fuentes de datos en un BI tool y a construir dashboards interactivos que respondan a las preguntas de negocio de distintos públicos. En este módulo diseñarás modelos de datos con relaciones entre tablas, crearás campos calculados y medidas personalizadas para métricas clave como ingresos, crecimiento o retención, y realizarás análisis de cohortes para entender el comportamiento de clientes en el tiempo. También practicarás cómo estructurar dashboards con vistas enlazadas, filtros dinámicos y visual storytelling para ejecutivos y analistas. Finalmente, refinarás y entregarás un tablero claro y accionable, listo para toma de decisiones.
Capítulos:
Conexión de múltiples fuentes y modelado de relaciones
Creación de campos calculados y medidas personalizadas
Diseño de dashboards interactivos para diferentes audiencias
Comunicación de insights accionables mediante dashboards
Capítulos:
Conexión de múltiples fuentes y modelado de relaciones
Creación de campos calculados y medidas personalizadas
Diseño de dashboards interactivos para diferentes audiencias
Comunicación de insights accionables mediante dashboards
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Sprint 11 Proyecto final2 semanas
Aplica todo lo que has aprendido en el bootcamp para recrear la experiencia de trabajo de un analista junior que a través del análisis de datos, la resolución de problemas y el uso de hojas de cálculo ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones.
+1 proyecto para tu portafolio
Expertos senior que te apoyarán en cada paso de este programa de análisis de datos
Rodolfo
Núñez
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
20 años de experiencia
Entel, Universidad de Chile, Penta Analytics
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Entel, Universidad de Chile, Penta Analytics
Erick
Naunay
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
4+ años de experiencia
eSage Group, Grupo Monge, Aunasoft S.A., Bixlabs
4+ años de experiencia
eSage Group, Grupo Monge, Aunasoft S.A., Bixlabs
Juan Sebastián
Araujo
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
6 años de experiencia
Metropolitan Touring, Universidad de los Hemisferios, Prex Technologies
6 años de experiencia
Metropolitan Touring, Universidad de los Hemisferios, Prex Technologies
Francisco
Benavides
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
10+ años de experiencia
Thoughtworks, Walmart Chile
10+ años de experiencia
Thoughtworks, Walmart Chile
Guillermo
Alcántara
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
5 años de experiencia
PepsiCo, Arkon Data, Scale AI, Apziva
5 años de experiencia
PepsiCo, Arkon Data, Scale AI, Apziva
Andrés
Gaviria
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
2,5 años de experiencia
Unilever, Embrapa, Centro Internacional de Física
2,5 años de experiencia
Unilever, Embrapa, Centro Internacional de Física
Juan
Santos
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
5,5 años de experiencia
Le Wagon, National Laboratory of Public Policies, CLEAR-LAC, University of Cartagena
5,5 años de experiencia
Le Wagon, National Laboratory of Public Policies, CLEAR-LAC, University of Cartagena
Todo un equipo para apoyarte en el camino de este curso de análisis de datos
Soporte
técnico
Resuelve problemas
técnicos
Revisor de
código
Te da su feedback
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Te enseña habilidades
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profesional
Te ayuda a encontrar
trabajo
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Hace divertido el
aprendizaje en grupo
¿Es nuestro bootcamp tecnológico para ti? ¡Sí!
¿Sin experiencia en tecnología o habilidades matemáticas? ¡No hay problema! La edad o la experiencia pasada tampoco importan. Si buscas un cambio de carrera profesional rápido y exitoso hacia el sector tecnológico, este curso de análisis de datos es perfecto para ti.
Empieza ahora¿Por qué TripleTen?
Seis veces más rápido que la universidad
Obtén una educación de calidad con certificado en una fracción del tiempo que tarda obtener un título universitario.
Maestría analítica
El bootcamp ofrece horarios flexibles y mentoría mientras participas en proyectos prácticos que profundizan tus habilidades en data analytics y generan un impacto real en los negocios.
Sólido portafolio con 11 proyectos
Los proyectos que completes durante tu estudio se agregarán a tu portafolio para mostrar tus nuevas habilidades prácticas para realizar análisis.
93% de tasa de empleo
Adquiere las habilidades requeridas y el apoyo necesarios para conseguir un trabajo en tecnología. Si no encuentras trabajo dentro de los 6 meses tras la finalización del curso, recibe un reembolso completo.
Apoyo comunitario
Un sentido de comunidad es importante. Conecta con tutores en nuestra plataforma, chatea con compañeros de clase en Discord, y únete a discusiones y seminarios web a lo largo del curso.
Estas son las opiniones de algunos de nuestros más de 5,000+ graduados
Bálder
Goyo
Antes: Entrenador fitness
Ahora: PM de análisis de datos y Machine Learning
“No importa lo que hayas hecho haste ahora en tu vida, siemple tienes la oportunidad para hacer algo nuevo, para reinventarte y lograr el futuro que quieras lograr.”
Ahora: PM de análisis de datos y Machine Learning
“No importa lo que hayas hecho haste ahora en tu vida, siemple tienes la oportunidad para hacer algo nuevo, para reinventarte y lograr el futuro que quieras lograr.”
Mira el video
Emmanuel
Palacios
Antes: Ingeniero Industrial
Ahora: Arkon Data, Data Processes Operator
“Me ayudó a cambiar de carrera y encontrar mi verdadera vocación.”
Ahora: Arkon Data, Data Processes Operator
“Me ayudó a cambiar de carrera y encontrar mi verdadera vocación.”
Miriam
Aguilar
Antes: Maestría en Ciencias en Procesos Biotecnológicos
Ahora: Analista de Producto
“El bootcamp de TripleTen ha tenido un impacto transformador en mi vida. Gracias a TripleTen, no solo adquirí nuevas competencias, sino también una mayor claridad sobre mis objetivos profesionales y cómo alcanzarlos.”
Ahora: Analista de Producto
“El bootcamp de TripleTen ha tenido un impacto transformador en mi vida. Gracias a TripleTen, no solo adquirí nuevas competencias, sino también una mayor claridad sobre mis objetivos profesionales y cómo alcanzarlos.”
Pedro José
Trueba
Antes: Servicio al cliente
Ahora: Data Analytics Internship, MR MARVIS
“Ha sido la principal herramienta para mi cambio de carrera. La plataforma tiene todo organizado de una manera útil y bien explicada. Tienes la posibilidad de hacer ejercicios y proyectos que serán revisados.”
Ahora: Data Analytics Internship, MR MARVIS
“Ha sido la principal herramienta para mi cambio de carrera. La plataforma tiene todo organizado de una manera útil y bien explicada. Tienes la posibilidad de hacer ejercicios y proyectos que serán revisados.”
Sebastian Galindo
Cuellar
Antes: Gerente de proyectos en finanzas
Ahora: Data Analyst, Endava
“Me permitió organizar mi ruta de aprendizaje y estructurar el conocimiento que había adquirido en otros medios y en mi experiencia laboral en el ámbito de los datos. Me brindó visibilidad y creó oportunidades de crecimiento, siendo clave para encaminar mi carrera.”
Ahora: Data Analyst, Endava
“Me permitió organizar mi ruta de aprendizaje y estructurar el conocimiento que había adquirido en otros medios y en mi experiencia laboral en el ámbito de los datos. Me brindó visibilidad y creó oportunidades de crecimiento, siendo clave para encaminar mi carrera.”
Evelyn
Hernández
Antes: Representante de call center
Ahora: Analista de datos
“Me dio mucha disciplina y me ayudó a encontrar un trabajo bien remunerado.”
Ahora: Analista de datos
“Me dio mucha disciplina y me ayudó a encontrar un trabajo bien remunerado.”
Natalia
Lopera
Antes: Especialista en conversión de datos
Ahora: Associate Data Analyst
“Yo de formación soy socióloga, y las oportunidades laborales no eran muchas y no estaban bien pagadas, y creo que esto me abrió muchas puertas, el trabajo que conseguí es muy bueno, así que estoy muy agradecida por eso.”
Ahora: Associate Data Analyst
“Yo de formación soy socióloga, y las oportunidades laborales no eran muchas y no estaban bien pagadas, y creo que esto me abrió muchas puertas, el trabajo que conseguí es muy bueno, así que estoy muy agradecida por eso.”
Diego
Torres
Antes: Analista de inteligencia de datos
Ahora: Entrenador de sistemas de IA multilingües y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs).
“De manera positiva, tengo una mejor perspectiva de los datos en las empresas.”
Ahora: Entrenador de sistemas de IA multilingües y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs).
“De manera positiva, tengo una mejor perspectiva de los datos en las empresas.”
Julio
Martínez
Antes: Ingeniero de Audio
Ahora: Jr Data Instructor en TripleTen
“Lo primero que destaca de TripleTen es su equipo docente altamente calificado y comprometido. Los profesores no solo son expertos en sus campos respectivos, sino que también tienen una pasión innata por guiar y nutrir a sus estudiantes.”
Ahora: Jr Data Instructor en TripleTen
“Lo primero que destaca de TripleTen es su equipo docente altamente calificado y comprometido. Los profesores no solo son expertos en sus campos respectivos, sino que también tienen una pasión innata por guiar y nutrir a sus estudiantes.”
Irene
Reynoso
Antes: Supervisor de produccion
Ahora: Instructor en Data Science y Data Analyst
“El curso me dio un amplio conocimiento del tema y lo mejor fue que me permitió aprender directamente de expertos, adquiriendo conocimientos de primera mano.”
Ahora: Instructor en Data Science y Data Analyst
“El curso me dio un amplio conocimiento del tema y lo mejor fue que me permitió aprender directamente de expertos, adquiriendo conocimientos de primera mano.”
Erika
Chuck
Antes: Coordinador ambiental
Ahora: Outlier, AI Training
“Me permitió adquirir las herramientas necesarias para iniciar una trayectoria en un campo diferente al que conocía. Ahora cuento con un trabajo remoto y flexibilidad de tiempo para trabajar a mis propios términos.”
Ahora: Outlier, AI Training
“Me permitió adquirir las herramientas necesarias para iniciar una trayectoria en un campo diferente al que conocía. Ahora cuento con un trabajo remoto y flexibilidad de tiempo para trabajar a mis propios términos.”
David
Weir
Me estoy divirtiendo mucho aprendiendo Python desde cero. El curso hace que el aprendizaje sea intuitivo y muy práctico.
Julio
Añoveros
Creo que TripleTen sabe cómo desarrollar las habilidades necesarias para que alguien como yo pueda tener un futuro en el mundo de la tecnología
Mónica Lizeth
Balboa García
Es que es un programa que tiene el perfecto balance entre flexibilidad y rigurosidad
Rafael
Berrezueta
El aval que tiene TripleTen a nivel Europeo es un signo de mucha confianza al momento de haber escogido el bootcamp.
Jorge Alejandro
Perez Lopez
Antes de comenzar el bootcamp, dudaba si sería capaz de comprender el material y realizar las actividades. Sin embargo, una vez que inicié mis dudas se disiparon debido a la claridad de los contenidos, la práctica disponible y las sesiones con los asesores.
¿Te emociona seguir una carrera para analista de datos? Así es como estudiarás:
Aprende y practica en nuestra plataforma de cursos online
Te damos acceso ilimitado a los materiales de aprendizaje y prácticas de codificación en la plataforma. ¡No es necesario cambiar entre aplicaciones! Todos los recursos que utilices durante el estudio son tuyos para siempre, incluso después de graduarte.
Revisión de código línea por línea con comentarios de tutores (+ pistas de IA)
Verifica tu progreso en línea con pistas de IA y recibe comentarios de los tutores sobre tus tareas de codificación, línea por línea. Sin horas de oficina diarias, podrás conectar con ellos en cualquier momento que necesites apoyo.
Mantente en el camino con webinars regulares
Cada sprint, tu tutor organiza un seminario web en vivo para cubrir temas clave del sprint actual, ofrecer ideas y responder preguntas. Estas sesiones te ayudarán a profundizar en el material del bootcamp y avanzar sin problemas.
Proyectos de los portafolios de nuestros estudiantes.
Análisis de Streaming de música
Estudiantes analizaron los datos de streaming de música de dos ciudades, para identificar patrones de comportamiento de los usuarios y preferencias de género.
Panel de tendencias de YouTube
Estudiantes examinaron las tendencias de videos de YouTube por categoría, región y fecha, y construir un panel para visualizar las preferencias de la audiencia.
Optimización del embudo de ventas de una aplicación de comida
Estudiantes investigaron el comportamiento de los usuarios en una aplicación de alimentos, para identificar los puntos de abandono en el proceso de compra.
Tu CV después de TripleTen
Analista de Datos
GitHub
Educación
TripleTen Bootcamp de análisis de datos
Ene-Sept 2025
Sueldo esperado
$35,000 MXN
Habilidades duras
Python
Pandas
Jupyter Notebook
SciPy
Command Line Interface (CLI)
SQL
Plotly
Seaborn
Matplotlib
Git
GitHub
Tableau
Dash
Soft Skills
Capacidad para trabajar en equipo
Independencia
Comunicación proactiva sobre problemas
Capacidad para hacer preguntas adecuadas al asignarse tareas
Presentación adecuada de resultados
Formulación de ideas y posturas
Pensamiento sistemático y crítico
Proyectos
Web marketplace
330 horas de codificación en Python, SQL
¿Obtendrás la certificación? Por supuesto. Quedará muy bien en tu CV
También puedes obtener un certificado de soporte emitido por la SEP a través de nuestro socio, el Instituto Nacional de Estandarización y Certificación de México
Más informaciónNuestro probado plan "vamos a conseguirte un trabajo" en análisis de datos con este curso
Construye tu presencia online a través de los perfiles de GitHub y LinkedIn
Crea un CV sólido y aprende a redactar cartas de presentación eficaces
Asiste a simulacros de entrevistas para prepararte para las reales
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Consigue el trabajo dentro de los 6 meses después de graduarte o te devolvemos el dinero
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Pagos mensuales
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El siguiente grupo empieza pronto
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Preguntas frecuentes
¿Cómo voy a aprender?
El programa consta de tres componentes: teoría en formato de texto con refuerzo en un simulador de programación, trabajo en tus proyectos y reuniones con tu tutor en sesiones individuales y de grupo.
Puedes estudiar en la plataforma cuando te venga bien, pero el trabajo en un proyecto tiene una fecha límite y va seguido de comentarios de verdaderos expertos del sector tecnológico. Las reuniones en línea con tu tutor no son obligatorias, pero puedes aprovechar esta oportunidad siempre que lo necesites.
Siempre contarás con el apoyo de un equipo de especialistas que te guiarán a lo largo de tu proceso de aprendizaje. Desde tutores y revisores de código, hasta Community Managers y soporte técnico.
Puedes estudiar en la plataforma cuando te venga bien, pero el trabajo en un proyecto tiene una fecha límite y va seguido de comentarios de verdaderos expertos del sector tecnológico. Las reuniones en línea con tu tutor no son obligatorias, pero puedes aprovechar esta oportunidad siempre que lo necesites.
Siempre contarás con el apoyo de un equipo de especialistas que te guiarán a lo largo de tu proceso de aprendizaje. Desde tutores y revisores de código, hasta Community Managers y soporte técnico.
¿Qué es un bootcamp?
Un bootcamp es un formato nacido en Estados Unidos de un programa de formación intensiva, que ofrece un aprendizaje inmersivo centrado y diseñado para aprender un conjunto de habilidades específicas lo más rápido posible. Sus graduados suelen tener suficiente experiencia y conocimientos del sector para conseguir un empleo en ese ámbito, en los meses siguientes a la finalización del programa.
Tomamos como base el formato bootcamp porque es rápido y extremadamente eficaz. Pero trasladamos todo el proceso de aprendizaje a internet para que puedas compaginar tus estudios con el trabajo y aprender una nueva profesión sin moverte de tu escritorio.
Tomamos como base el formato bootcamp porque es rápido y extremadamente eficaz. Pero trasladamos todo el proceso de aprendizaje a internet para que puedas compaginar tus estudios con el trabajo y aprender una nueva profesión sin moverte de tu escritorio.
¿Cuál es el equipo que necesito?
Sólo necesitas una computadora con acceso a Internet y, opcionalmente, unos auriculares ( audífonos con micrófono) para que sea más fácil comunicarte con el equipo de apoyo y otros estudiantes.
¿Se puede aprender una profesión en 5-10 meses?
Nosotros creemos que sí. Significa dedicar un promedio de 15-20 horas semanales a estudiar: leer teoría, realizar tareas, resolver casos reales de trabajo y reunirte con un tutor.
¿Cuántas horas al día debo dedicar al estudio?
Puedes dedicar un par de horas a estudiar después del trabajo y medio día los fines de semana. En general, nuestros alumnos no suelen necesitar más de 15-20 horas a la semana para terminar con éxito el programa. La mayoría de ellos consiguen combinar sus estudios con su trabajo actual aunque trabajen de lunes a viernes.
¿Me ayudarán a encontrar trabajo?
Claro que sí. Tienes la opción de realizar programas de preparación y aceleración profesional justo después del curso principal. Durante estos programas elaborarás tu portafolio, te prepararás para entrevistas de trabajo, escribirás cartas de presentación y, finalmente, entrarás en el mercado tecnológico. Además, tendrás acceso a sesiones gratis de revisión de CV y preparación para entrevistas. Nuestros asesores profesionales y el equipo de apoyo estarán a tu lado hasta que recibas una oferta de trabajo, e incluso después, hasta que superes el periodo de prueba.
¿Y si no tengo experiencia en tecnología?
No pasa nada. En primer lugar, nuestros programas son aptos para principiantes, no es necesario tener conocimientos previos en informática o TI. Además, no estarás solo. Nuestro equipo estará ahí para guiarte a lo largo del proceso, ayudarte a establecer objetivos profesionales y a alcanzar el éxito como ya lo han hecho miles de estudiantes.
¿Los programas son autodidácticos?
Los programas de TripleTen combinan el autoaprendizaje con la formación a cargo de un instructor. Nuestro objetivo es sumergirte en un entorno de trabajo real, no universitario, por eso no hay clases ni exámenes programados obligatorios. Pero al igual que en una empresa real tendrás que cumplir plazos, nosotros también tenemos plazos para las tareas y los proyectos.
¿Qué conocimientos o habilidades previas se requieren para participar en el bootcamp de análisis de datos?
No se requiere ningún conocimiento técnico previo. El curso está diseñado para principiantes y para quienes buscan cambiar de carrera o comenzar desde cero en el análisis de datos. No es necesario ser un experto en Power BI, pero tener conocimientos básicos de informática y familiaridad con herramientas como Excel puede ser útil.
¿Cómo se evalúan y verifican los conocimientos y habilidades adquiridos por los estudiantes?
Las habilidades de los estudiantes se evalúan a través de proyectos prácticos basados en conjuntos de datos reales. Cada sprint (parte del curso) finaliza con un proyecto práctico que ayuda a consolidar los conceptos aprendidos. Al final del curso, habrás completado varios proyectos prácticos diseñados para prepararte con las habilidades que necesitas para aplicar técnicas de análisis de datos.
¿Cuáles son los requisitos y limitaciones para inscribirse en el curso de Data Analytics?
No hay requisitos estrictos para inscribirse. El programa está diseñado para un aprendizaje a tiempo parcial, lo que requiere unas 20 horas por semana y el uso de una computadora. Aunque el curso es flexible, hay plazos establecidos para los proyectos, los cuales deben completarse antes de avanzar a temas más complejos.
¿Qué sucede si me pierdo una clase del curso de analista de datos?
Si te pierdes una clase, no te preocupes: el enfoque flexible de TripleTen tiene todo cubierto. Los materiales centrales del curso están diseñados para el aprendizaje autónomo, y los eventos en línea adicionales ofrecen soporte opcional y conocimientos más profundos. Si te pierdes una clase, puedes ponerte al día fácilmente a través de las grabaciones de las sesiones gratis, asistir a nuestros eventos de co-aprendizaje o con tu tutor. Si te atrasas y prefieres no continuar con tu grupo actual, puedes cambiarte a un grupo que comience más adelante y que se ajuste mejor a tu progreso, sin costo adicional. Además, nuestros Community Managers están disponibles para brindarte soporte personalizado.
¿Con qué frecuencia comienzan los ciclos de aprendizaje en el curso de analista de datos?
El bootcamp tiene admisiones continuas con múltiples fechas de inicio durante el año. Consulta las fechas de inicio para ver la próxima que se ajuste a tu horario o contacta con nuestro departamento de ventas para más detalles.
¿Puedo cancelar mi participación en el bootcamp de analista de datos después de realizar el pago?
Para cancelaciones antes de finalizar el programa, lo mejor es consultar los términos de servicio, ya que las políticas pueden variar de acuerdo con el momento en que solicites la cancelación. Como regla general, tienes derecho a solicitar un reembolso dentro de los 15 días posteriores al inicio de tu grupo. Después de ese período, puede ser más complicado; no todos los prestamistas emiten reembolsos completos, y algunos pueden no reembolsar nada si has solicitado un préstamo bancario.
