Conviértete en Data Analyst incluso sin experiencia previa en el campo
Agenda una consulta profesional y averigua cómo puedes hacerlo posible estudiando en un bootcamp de 6 meses de Análisis de Datos
de datos?
Los Data Analysts son los decodificadores de la era digital. Transforman los datos en percepciones y garantizan que las empresas tomen decisiones informadas.
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Sprint 1: Asegura la calidad de los datos y genera reportes básicos
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
Sprint 2: Transforma datos para obtener insights de negocio más profundos
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
Sprint 3: Explora KPIs financieros con SQL
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
Sprint 4: Analiza journeys de usuarios con SQL
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
Sprint 5: Prepara y estructura datos con Python
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
Sprint 6: Análisis estadístico para detectar patrones y outliers
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
Sprint 7: Explora conexiones en los datos con correlaciones
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
Sprint 8: Valida hipótesis de negocio con pruebas estadísticas
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
Sprint 9: Construye historias visuales claras con gráficos
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
Sprint 10: Crea dashboards interactivos para stakeholders
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
Sprint 11: Proyecto final
Aplicar todo lo que has aprendido en el bootcamp de dos semanas que recrea la experiencia de trabajo de un analista junior.
¿Obtendrás la certificación?
Por supuesto. Quedará muy
bien en tu CV
Te ayudamos a encontrar trabajo en los 6 meses siguientes a tu graduación
o te devolvemos el dinero
CV y portafolio
El bootcamp de
programación mejor valorado, con +1200 reseñas
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y Aprendizaje Automático
“No importa lo que hayas hecho hasta ahora en tu vida, siempre tienes la oportunidad de hacer algo nuevo, de reinventarse y lograr el futuro que quieras lograr.”
Operator
“Me ayudó a cambiar de carrera y encontrar mi verdadera vocación.”
Procesos Biotecnológicos
“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.”
MR MARVIS
“Ha sido la principal herramienta para mi cambio de carrera. Plataforma tenga todo organizado de una manera útil y bien explciada y que tengas la posibilidad de hacer ejercicios y proyectos que serán revisados.”
financieros
“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 hacia el mundo de los datos.”
“Me dio mucha disciplina y me ayudó a encontrar un trabajo bien remunerado.”
de datos
“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.”
de datos
IA multilingües y modelos
de lenguaje de gran tamaño
(LLMs)
“De manera positiva, tengo una mejor perspectiva de los datos en las empresas.”
“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.”
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.”
Outliner
“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.”
“Creo que TripleTen sabe cómo desarrollar las habilidades necesarias para que alguien como yo pueda tener un futuro en el mundo de la tecnología.”
“Dudaba si sería capaz de comprender el material y realizar las actividades. Mis dudas se disiparon debido a la claridad de los contenidos, la práctica disponible y las sesiones con los asesores.”
Nuestros graduados trabajan en startups locales y gigantes internacionales
