Empieza tu carrera en Data Science en solo 15 semanas

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15 semanas

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Acceder al sector no es fácil. Nuestro programa tampoco lo es, pero si lo aprovechas llegarás al mercado laboral con meses de ventaja.

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Tus mentores trabajan en:

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Superan el proceso de selección

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"Empecé Zrive como un complemento pero se ha convertido en algo clave. Lo que aprendes aquí es imposible encontrarlo en cualquier otro sitio. Profesores con gran experiencia y conocimientos que te ayudan a impulsar tu carrera y crecer como profesional"

"Empecé Zrive como un complemento pero se ha convertido en algo clave. Lo que aprendes aquí es imposible encontrarlo en cualquier otro sitio. Profesores con gran experiencia y conocimientos que te ayudan a impulsar tu carrera y crecer como profesional"

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Unai Hernando | Telecomunicaciones - UPV

Unai Hernando | Telecomunicaciones - UPV

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Un programa diseñado para los mejores perfiles técnicos que buscan empezar su carrera con meses de ventaja

Un programa diseñado para los mejores perfiles técnicos que buscan empezar su carrera con meses de ventaja

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Alta exigencia

Z-DS no es para todo el mundo. Seleccionamos solo a los mejores perfiles técnicos para ofrecer un programa intensivo que te prepara para destacar en el competitivo mercado de Data Science.

Ventaja competitiva

Nuestro programa está diseñado para ayudarte a ganar meses de ventaja en tu carrera. Gracias a un enfoque práctico y contenido avanzado, aprenderás a resolver problemas reales y ambiguos desde el primer día.

Aprendizaje acelerado

Perfiles técnicos TOP + contenido práctico y 100% útil + alta exigencia = progresión mucho más rápida. Si eres un buen estudiante con un perfil técnico sólido, este programa es para ti.

Mentorías

Aprende de profesionales de las mejores empresas. Además de tener acceso a las clases, podrás conectar con ellos a través de mentorías 1 a 1 y nuestro canal de Slack.

Revisión de código

Nuestros mentores te revisarán el código cada semana y te darán feedback que te permitirá mejorar tu nivel de programación de la forma más rápida.

Proyectos reales

Trabajarás durante 5 semanas en un proyecto real, propuesto por una empresa referente en el sector y con el apoyo y guía de uno de nuestros mentores.

Online y a tiempo parcial

Zrive Data Science (Z-DS) está pensado para que lo compagines con tus estudios y/o trabajo. Por eso, nuestras sesiones online tienen lugar los lunes y miércoles a las 20.00, tenemos un grupo de discusión en slack y el workshop presencial es durante el fin de semana. Además, todas las clases se graban.

El 80% de lo que necesitas no lo has visto en la universidad

El 80% de lo que necesitas no lo has visto en la universidad

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10 semanas de formación técnica con mentores

10 semanas de formación técnica con mentores

10 semanas de formación técnica con mentores

Para conseguir un buen trabajo no solo vale con que te suenen los conceptos y los puedas explicarlos más o menos. En Z-DS desarrollarás un conocimiento profundo de los mismos y un mapa mental de cómo se relacionan.

Además, aprenderás a desarrollar código a nivel profesional.

5 semanas de proyectos reales

5 semanas de proyectos reales

5 semanas de proyectos reales

Trabajarás en un proyecto de una de nuestras empresas colaboradoras. Esto no es el típico proyecto de la uni. En Zrive, las empresas nos dan uno de sus proyectos.

Profesionales en activo y acceso a empresas

Profesionales en activo y acceso a empresas

Profesionales en activo y acceso a empresas

Aprenderás cómo funciona el mercado y los distintos roles que existen. Qué es lo que puedes encontrar en diferentes empresas y equipos y todo lo necesario para superar los procesos de selección.

Aprende de los mejores

Aprende de los mejores

Aprende de los mejores

Guillermo Barquero - CTO @ Zrive

Con casi 10 años de experiencia, ha desarrollado toda su carrera profesional como Data Scientist entre España y Londres. Durante su trayectoria ha trabajo en investigación tanto académica como en industria, liderado la implementación de los algoritmos de recomendación y personalización de Tesco, el mayor supermercado de UK, y construido desde cero el equipo de datos de Bother, una startup de e-commerce londinense. Además, en los últimos años ha combinado sus trabajos principales con servicios consultoría de datos a través de los cuales ayuda a otras empresas y equipos a implementar soluciones algorítmicas.

Guillermo Barquero - CTO @ Zrive

Con casi 10 años de experiencia, ha desarrollado toda su carrera profesional como Data Scientist entre España y Londres. Durante su trayectoria ha trabajo en investigación tanto académica como en industria, liderado la implementación de los algoritmos de recomendación y personalización de Tesco, el mayor supermercado de UK, y construido desde cero el equipo de datos de Bother, una startup de e-commerce londinense. Además, en los últimos años ha combinado sus trabajos principales con servicios consultoría de datos a través de los cuales ayuda a otras empresas y equipos a implementar soluciones algorítmicas.

Guillermo Barquero - CTO @ Zrive

Con casi 10 años de experiencia, ha desarrollado toda su carrera profesional como Data Scientist entre España y Londres. Durante su trayectoria ha trabajo en investigación tanto académica como en industria, liderado la implementación de los algoritmos de recomendación y personalización de Tesco, el mayor supermercado de UK, y construido desde cero el equipo de datos de Bother, una startup de e-commerce londinense. Además, en los últimos años ha combinado sus trabajos principales con servicios consultoría de datos a través de los cuales ayuda a otras empresas y equipos a implementar soluciones algorítmicas.

Sergio Rozada - Ex ML Engineer @ Meta

Con más de 7 años de experiencia en España, Londres y Boston, Sergio ha adquirido una trayectoria diversa trabajando en grandes corporaciones como BBVA y en gigantes tecnológicos como Meta. Además, ha investigado en el campo de la inteligencia artificial entre Madrid y Filadelfia, y ha formado parte de la scale-up española Seedtag, que está revolucionando el marketing contextual. En todas estas etapas, Sergio ha desempeñado múltiples roles: desde contribuidor técnico en entornos empresariales complejos hasta investigador académico en equipos de vanguardia, y como Data Science Manager en equipos que duplicaban su tamaño cada cuatro meses.

Sergio Rozada - Ex ML Engineer @ Meta

Con más de 7 años de experiencia en España, Londres y Boston, Sergio ha adquirido una trayectoria diversa trabajando en grandes corporaciones como BBVA y en gigantes tecnológicos como Meta. Además, ha investigado en el campo de la inteligencia artificial entre Madrid y Filadelfia, y ha formado parte de la scale-up española Seedtag, que está revolucionando el marketing contextual. En todas estas etapas, Sergio ha desempeñado múltiples roles: desde contribuidor técnico en entornos empresariales complejos hasta investigador académico en equipos de vanguardia, y como Data Science Manager en equipos que duplicaban su tamaño cada cuatro meses.

Sergio Rozada - Ex ML Engineer @ Meta

Con más de 7 años de experiencia en España, Londres y Boston, Sergio ha adquirido una trayectoria diversa trabajando en grandes corporaciones como BBVA y en gigantes tecnológicos como Meta. Además, ha investigado en el campo de la inteligencia artificial entre Madrid y Filadelfia, y ha formado parte de la scale-up española Seedtag, que está revolucionando el marketing contextual. En todas estas etapas, Sergio ha desempeñado múltiples roles: desde contribuidor técnico en entornos empresariales complejos hasta investigador académico en equipos de vanguardia, y como Data Science Manager en equipos que duplicaban su tamaño cada cuatro meses.

Pablo Alonso - Senior Data Scientist @ Scopely

En sus más de 7 años de experiencia como Data Scientist, Pablo ha trabajado en entornos profesionales complejos, desarrollando soluciones integrales basadas en Machine Learning. Su trayectoria es diversa, abarcando desde la creación de sistemas para paquetes de ofertas en tiendas en línea hasta la mejora de herramientas internas para pruebas AB bayesianas. También ha aplicado sistemas de Deep Learning para asegurar la calidad en líneas de producción y ha desarrollado modelos predictivos basados en series temporales multivariantes en la industria del acero.

Pablo Alonso - Senior Data Scientist @ Scopely

En sus más de 7 años de experiencia como Data Scientist, Pablo ha trabajado en entornos profesionales complejos, desarrollando soluciones integrales basadas en Machine Learning. Su trayectoria es diversa, abarcando desde la creación de sistemas para paquetes de ofertas en tiendas en línea hasta la mejora de herramientas internas para pruebas AB bayesianas. También ha aplicado sistemas de Deep Learning para asegurar la calidad en líneas de producción y ha desarrollado modelos predictivos basados en series temporales multivariantes en la industria del acero.

Pablo Alonso - Senior Data Scientist @ Scopely

En sus más de 7 años de experiencia como Data Scientist, Pablo ha trabajado en entornos profesionales complejos, desarrollando soluciones integrales basadas en Machine Learning. Su trayectoria es diversa, abarcando desde la creación de sistemas para paquetes de ofertas en tiendas en línea hasta la mejora de herramientas internas para pruebas AB bayesianas. También ha aplicado sistemas de Deep Learning para asegurar la calidad en líneas de producción y ha desarrollado modelos predictivos basados en series temporales multivariantes en la industria del acero.

Guillermo Santamaría - ML Engineer @ Meta

Con más de 9 años de experiencia como Data Scientist en España y Londres, ha trabajado en startups como Fintonic y Cabify, donde fue parte del equipo que creó los primeros sistemas basados en aprendizaje automático. También ha contribuido en scale-ups como Farfetch, a la que se unió durante una fase de crecimiento espectacular. Actualmente, lleva 3 años en Meta, donde ha alternado entre puestos de Research Data Scientist y su actual rol como Machine Learning Engineer. En este puesto, desarrolla algoritmos de inteligencia artificial para detectar contenido potencialmente perjudicial (imágenes, videos y texto) para los usuarios de Meta.

Guillermo Santamaría - ML Engineer @ Meta

Con más de 9 años de experiencia como Data Scientist en España y Londres, ha trabajado en startups como Fintonic y Cabify, donde fue parte del equipo que creó los primeros sistemas basados en aprendizaje automático. También ha contribuido en scale-ups como Farfetch, a la que se unió durante una fase de crecimiento espectacular. Actualmente, lleva 3 años en Meta, donde ha alternado entre puestos de Research Data Scientist y su actual rol como Machine Learning Engineer. En este puesto, desarrolla algoritmos de inteligencia artificial para detectar contenido potencialmente perjudicial (imágenes, videos y texto) para los usuarios de Meta.

Guillermo Santamaría - ML Engineer @ Meta

Con más de 9 años de experiencia como Data Scientist en España y Londres, ha trabajado en startups como Fintonic y Cabify, donde fue parte del equipo que creó los primeros sistemas basados en aprendizaje automático. También ha contribuido en scale-ups como Farfetch, a la que se unió durante una fase de crecimiento espectacular. Actualmente, lleva 3 años en Meta, donde ha alternado entre puestos de Research Data Scientist y su actual rol como Machine Learning Engineer. En este puesto, desarrolla algoritmos de inteligencia artificial para detectar contenido potencialmente perjudicial (imágenes, videos y texto) para los usuarios de Meta.

"Accede al único programa diseñado por Data Scientists para ayudar a los mejores perfiles técnicos a lanzar su carrera en Data Science con meses de ventaja."

"Accede al único programa diseñado por Data Scientists para ayudar a los mejores perfiles técnicos a lanzar su carrera en Data Science con meses de ventaja."

"Accede al único programa diseñado por Data Scientists para ayudar a los mejores perfiles técnicos a lanzar su carrera en Data Science con meses de ventaja."

¿Qué significa ser un data scientist?

¿Qué significa ser un data scientist?

¿Qué significa ser un data scientist?

Salario por encima de la media

Los salarios para perfiles junior oscilan entre 2.300 y 3.000 euros al mes, y para perfiles senior pueden llegar a 4.000-5.000 euros.

Progresión rápida

Puedes pasar de junior a senior en 2-3 años, y en 5-6 años, convertirte en lead. El conocimiento y la experiencia son claves para conseguirlo.

Competencia elevada

La oferta de talento ha aumentado y por tanto, la competencia es muy alta. Tener un grado o un máster no es suficiente; necesitas preparación específica y práctica.

Sector de alta demanda

Actualmente, la mayoría de las empresas emplean Data Scientists para sacar valor a sus datos, tomar decisiones de negocio y dejar de gestionar las compañías por intuición.

Zrive Data Science

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Elige una de las opciones

1.

Precio fijo | Pago único o fraccionado

1.600€

Acceso a la comunidad mientras dure el programa (€10/mes al terminar)

Participación en las clases online en directo y consulta de las grabaciones

Acceso a todos los materiales de preparación organizados y revisados

Revisión del código y mentorías con nuestros mentores seniors

Trabajo de 5 semanas en un problema real con nuestra mentorización

2.

Paga solo cuando encuentres curro

400€


MATRÍCULA + 6% de tu primer salario

Acceso a la comunidad mientras dure el programa (€10/mes al terminar)

Participación en las clases online en directo y consulta de las grabaciones

Acceso a todos los materiales de preparación organizados y revisados

Revisión del código y mentorías con nuestros mentores seniors

Trabajo de 5 semanas en un problema real con nuestra mentorización

Hecho por data scientists, para data scientists.

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© 2024 Zrive. All rights reserved.

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