Curso desde cero hasta la obtención del empleo en 9 meses
Curso
«Analista de datos»
Inicio
¡Prácticas desde la primera lección!
¿Qué hace un analista de datos?
Un analista de datos es un especialista que recopila, procesa, estudia e interpreta datos. Ayuda a la empresa a tomar decisiones importantes, mejorando los procesos de negocio y el producto final.
Aprende a comprender las métricas básicas de la empresa y calcularlas tú mismo utilizando SQL y Google Sheets. Realiza análisis de cohortes y predicciones visualizando datos utilizando bibliotecas Superset y Python. Saca conclusiones basadas en investigaciones, justifícalas y ayuda a que tu negocio crezca.
Profesión de TI en demanda en el mercado laboral
Puedes trabajar desde cualquier parte del mundo o buscar un empleador en el extranjero.
Convertirse en analista nivel middle con una remuneración de 1.500 USD es posible después de un año de trabajo.
Los buenos analistas de datos están creciendo rápidamente en conocimientos y valor.
Se publican cientos de vacantes
La mayoría de las vacantes son remotas
junior
middle
500 USD
1 500 USD
Según los resultados del estudio de Stackoverflow para el segundo semestre de 2022
senior
2 200 USD
todos los días en Computrabajo.com
¿Para quién es adecuado este curso?
Principiante que quiere dedicarse a la informática
Aprende los conceptos básicos de SQL y Python, comienza a trabajar con Google Sheets, aprende todo sobre la configuración de métricas y análisis de un extremo a otro. Al final de la formación, tendrás tres proyectos en tu portafolio lo que te capacitará para tomar tu primer encargo. Si tienes alguna pregunta, los mentores del curso acudirán a ayudarte.
Un especialista en TI que ha decidido cambiar de perfil
Amplía tu gama de habilidades y obtén la oportunidad de trabajar en nuevos proyectos. Y la experiencia profesional pasada facilitará el camino hacia una nueva especialidad: la formación será más fácil para ti que para otros futuros analistas de datos.
Analista de datos que desea actualizar conocimientos
Estudiamos cuidadosamente el mercado y actualizamos periódicamente el programa para que incluso una persona con experiencia relevante obtenga el máximo beneficio de la formación. Toda la información presentada en la plataforma Códica cumple plenamente con los requisitos del mercado y de las empresas solicitantes.
¿Por qué Códica?
Práctica desde el primer día
Comenzaremos a probar el código en la primera lección. Te esperan ejercicios y tareas por parte de tu mentor. Además hay proyectos de aprendizaje con tareas típicas para analistas de diferentes áreas comerciales.
Estudio profundo de los temas vistos en clase
Nosotros no somos partidarios del enfoque «repetir al profesor». En Códica la resolución de problemas solo se logra a través de una comprensión real. Tú no solo encontrarás errores en los scripts, sino que comprenderás por qué ocurrieron en primer lugar.
Certificado
Los empleadores valoran a los graduados de Códica, e incluso enumeran nuestros cursos como una ventaja al contratar personal. El certificado — es una confirmación de que has trabajado seriamente en tu formación y tienes buenas perspectivas de convertirse en un especialista de primera clase.
Mentores experimentados
Especialistas en ejercicio que ajustarán el camino de tu aprendizaje y te ayudarán a afrontar las dificultades. No te quedarás solo y no te avergonzarás del resultado obtenido.
Curso de formación profesional
Al completar el curso y la preparación para el empleo, mejorarás tus habilidades, completarás las pruebas técnicas de grandes empresas asociadas, harás tu currículum, así como tu portafolio profesional, además de que aprenderás a escribir cartas de presentación efectivas.
El proceso de aprendizaje en la plataforma de Códica está diseñado de tal manera que no se puede simplemente "sentarse y escuchar pasivamente al profesor"; hay mucha práctica en el curso. Códica se enfoca en formar profesionales serios y es ideal para aquellos que desean convertirse en buenos analistas de datos.
En 9 meses de formación aprenderás
Analizar datos utilizando conocimientos de estadística
Escribir consultas en bases de datos SQL
Trabajar con métricas de productos y marketing
Recopilar y procesar datos
Visualizar datos usando Google Sheets, Power BI, Python
Crear informes en sistemas de BI
Resolver problemas con Python
Utilizar herramientas de análisis (Google Sheets, Google Analytics, Yandex.Metrics)
Realizar recomendaciones a las empresas con base en las conclusiones extraídas
Cómo funciona la formación
Formación online + webinars con un mentor. ¡Todas las sesiones en línea se graban para que puedas verlas después!.
Sesiones de preguntas y respuestas para analizar temas complejos y preguntas de las tareas.
Tareas en casa y ejercicios: reforzamos la teoría con la práctica.
Proyectos para tu portafolio — resumen de todos los conocimientos y habilidades adquiridas durante el curso.
Las preguntas son respondidas diariamente.
Un mentor te ayudará si tienes alguna dificultad durante el aprendizaje.
Puedes hacer cualquier pregunta sin dudarlo, aunque te parezca trivial.
Recomendamos estudiar al menos 15 horas semanales para cumplir con los plazos estimados.
En ciertos casos difíciles, ofrecemos sesiones individuales para algunos estudiantes.
Ejercicios y tareas asignadas por un mentor
Refuerza la teoría que has aprendido con ejemplos del mundo real.
Proyectos para tu portafolio
Resolver problemas típicos de un analista de diferentes áreas de negocio y agrégalos a tu portafolio.
Pruebas técnicas
Practica la resolución de pruebas técnicas presentadas a analistas de datos durante las entrevistas.
Además de aprender sobre una nueva profesión, participarás en un curso preparatorio para el empleo.
Crea un portafolio y perfil de trabajo en LinkedIn; un consultor de carrera en TI te ayudará.
Aprende a redactar correctamente un currículum y una carta de presentación.
Completarás el curso sobre "Empleo" y practicarás las pruebas técnicas que comúnmente exigen en las entrevistas.
Adquiere experiencia buscando ofertas de trabajo y entrevistándote con un consultor de carrera.
Programa del curso de analista de datos
Ten la seguridad de que recibirás las herramientas y habilidades que te permitirán encontrar un trabajo.
Supervisamos periódicamente qué competencias de desarrollador web se demandan en el mercado y elaboramos un programa de formación de acuerdo con esta información.
Seguimiento profesional y asistencia con el empleo.
Módulo 1: Introducción al análisis de datos
Cursos
En el primer módulo te familiarizarás con las principales tareas de un analista de datos, aprenderás qué tipos de datos existen y cómo procesarlos. Aprende a representar datos en forma de gráficos y elige el gráfico adecuado para una tarea específica. Siéntete cómodo con Google Sheets. Procesarás datos utilizando el lenguaje SQL y escribirás solicitudes SQL complejas.
Introducción
Fundamentos de Google Sheets
Primera tarea empresarial
Visualización de datos
Segunda tarea empresarial
Enfoques en análisis: análisis clásico, empresarial, análisis de sistemas
Fuentes de datos
Introducción a SQL
Matemáticas para analistas
Python en el análisis
Introducción
Gráficos
Escala de los ejes del gráfico
Diagrama de barras
Diagrama de barras normalizado
Gráfico de velas japonesas
Diagrama de pastel
Diagrama de dispersión
Diagrama de embudo
Agregaciones en análisis
Línea de tendencia
Comparación de datos de múltiples pestañas
Resumen de diagramas
Una tarea - múltiples diagramas
Introducción
Bases de datos relacionales
Estructura de bases de datos
Flujo de trabajo
Select. Consultas de selección
Where. Filtrado de datos
Where Null. Manejo de valores especiales
Where like. Filtrado de cadenas
Expresiones regulares
Condiciones de filtrado complejas
Filtrado de datos por rango
Búsqueda de filas por valores de un conjunto
Ordenar datos
Limitar la selección
Distinct
Funciones de agregación
group by (Agrupar al seleccionar)
group by having (Agrupar con condición)
Introducción
Lenguaje SQL
Agregación con el operador COUNT
Agregación con los operadores SUM, MAX, AVG
Filtrado de datos
Agrupación de resultados
Ordenación de resultados
Combinación de varias tablas
Manejo de valores nulos
Riesgos y peligros de NULL
Introducción
Concepto de cuadro de mando
Cómo están estructurados los gráficos
Agregación para visualización
Agregación para diagrama de barras
Agregación para gráfico de velas (Candlestick)
Agregación para gráfico de pastel
Agregación para gráfico de dispersión
Agregación para análisis de embudo
Tabla como visualización
Introducción
Tablas
Operación SQL CROSS JOIN
Operación SQL INNER JOIN
Alias
Operación SQL INNER JOIN WHERE
Operación SQL INNER JOIN GROUP BY
Unión de tres tablas
Operación SQL LEFT JOIN
LEFT JOIN con valor NULL
Subconsultas
Uniones o subconsultas
Operación SQL WITH
SQL Básico
JOIN: Combinación de tablas
Subconsulta
Combinación de subconsultas
Construcción WITH
Agregación condicional. CASE
Trabajo con cadenas. LIKE, REGEXP
Introducción
UNION
INTERSECT
EXCEPT
Lección sobre conjuntos
Introducción
ROW_NUMBER
PREV_VALUE
MIN y MAX
SUM, COUNT, AVG
FIRST_VALUE y LAST_VALUE
NTILE
Agregación utilizando SUM y COUNT
Introducción
Conexión a datos
Gráfico lineal
Gráficos de barras
Gráficos de embudo
Gráfico de pastel
Filtros interactivos
Desglose a datos detallados
Publicación y combinación de informes
Gráficos geomap y de dispersión
Campos calculados
Mezclas, filtros
Analiza la base de datos de una plataforma comercial. Visualiza los datos recibidos en Looker Studio y haz una presentación final con los resultados.
Webinars
Visualización de datos en Tableau
Ventas
Proyecto
Módulo 2: Análisis de datos para problemas del mundo real
Cursos
Aprenderás qué desafíos enfrentará los mundo de las finanzas, la producción, el marketing y el análisis web. Aprenderás sobre métricas como CTR, DAU/WAU/MAU, Visitas, UV, NRR, ARR, costo por milla; aprenderás a configurarlas y calcularlas. Aprende a justificar rigurosamente decisiones basadas en datos. Podrás realizar análisis de un extremo a otro y ayudar a crear una estrategia de marketing y ventas.
Introducción
Comienzo de la carrera en TI
Currículum vitae
Carta de presentación efectiva
Búsqueda de trabajo en TI
Preparación para entrevistas
Lidiar con el estrés
Entrevistas
Manejo de rechazos
Incorporación al proceso de trabajo
Desarrollo de habilidades blandas
Networking
Perfil de LinkedIn como herramienta de búsqueda de empleo
Introducción
Clasificación de las áreas de análisis
Herramientas de análisis de marketing
Conceptos básicos de análisis de marketing
Añadiendo dinero al análisis de marketing
Análisis de productos: comienzo
Análisis de productos: análisis de cohortes
Análisis de productos: indicadores líderes y rezagados
Análisis de productos: hipótesis de productos, conceptos de pruebas A/B
Análisis financiero de gestión: asignación de gastos e ingresos, P&L
Introducción
Porcentajes
Media y mediana, combinación de promedios
Probabilidad, esperanza matemática, intervalo de confianza (IC)
Distribución, distribución normal, Teorema Central del Límite (TCL)
Correlación como reflejo de la dependencia
Causalidad y coincidencia (Causality)
Combinatoria (explosión combinatoria)
Las dos caras del análisis: búsqueda y justificación de hipótesis
Comparación de dos diseños de interfaz: definición de objetivos
Prueba A/A
Comparación de dos diseños de interfaz: prueba A/B
Significación estadística: evaluación del valor p
Evaluación del tamaño del experimento: ¿cuánto esperar?
Errores en las pruebas A/B: error de espiar
Explicación de la concepción. Definición de objetivos
Correlación de datos de diferentes sistemas
Evaluación de la eficacia de la publicidad
Gastos publicitarios
Datos reales de visitas
Escenarios de atribución
Canales de adquisición
Proyecto
Análisis de punta a punta
Módulo 3: Python para análisis de datos
Cursos
Aprende sobre el lenguaje de programación Python, que ahorra mucho tiempo a los analistas. Aprenderás a leer una gran cantidad de datos escribiendo solo una línea de código, o a trabajar simultáneamente con varias bases de datos que se almacenan en diferentes formatos. Aprende a conectarte a bases de datos y actualizarlas automáticamente.
Introducción
Hello, World!
Instrucciones
Operaciones aritméticas
Errores de formato: sintaxis y linter
Cadenas
Variables
Expresiones en definiciones
Denominación
Interpolación
Extracción de caracteres de cadenas
Cortes de cadenas
Tipos de datos
Inmutabilidad y tipos primitivos
Firma de función
Llamada de función: expresión
Determinismo
Biblioteca estándar
Propiedades y métodos
Cadena de métodos
Definición de funciones
Retorno de valores
Parámetros de funciones
Parámetros opcionales de funciones
Argumentos con nombre
Anotaciones de tipos
Entorno
Lógica
Operadores lógicos
Resultado de operaciones lógicas
Condiciones condicionales
Operador match
Bucle while
Agregación de datos
Iteración a través de cadenas
Condiciones dentro del cuerpo del bucle
Bucle for
Depuración
Módulos
Módulos más profundos
Paquetes
Módulo random
Tuplas
Historia del desarrollo del lenguaje Python
Introducción
¿Qué es una lista?
Creación de listas y adición de elementos
Referencias
Referencias y mutabilidad
Modificación de listas elemento por elemento
Slicing (rebanado)
Bucle for
Iteradores
Introducción
Instalación de Python
Trabajo con REPL
Más sobre Python
Paquetes e índices
Módulos distutils, Setuptools, pip
Herramienta pip y fuentes de paquetes alternativos
Entornos virtuales
Scripts
Ejecución de módulos y paquetes
Herramientas disponibles para trabajar en proyectos de Python
Comenzando con Poetry
Poetry y gestión de dependencias
Poetry y scripts
Construcción de un paquete distribuible con Poetry
Linting (análisis de código)
Conclusión
Introducción
Flujo de trabajo
Integraciones con GitHub
Directorio de trabajo
Análisis de cambios realizados
Análisis de historial de cambios
Deshacer cambios en el directorio de trabajo
Deshacer confirmaciones (commits)
Modificar la última confirmación (commit)
Índice
Navegación por el historial
Comprensión de Git
Ignorar archivos
Stash
Proyectos abiertos
Trabajo independiente
Materiales adicionales
Introducción
Sistemas operativos
Línea de comandos
Navegación
Interfaz de línea de comandos
Estructura de archivos
Lectura de archivos
Grep
Edición de archivos
Flujos
Pipelines
Manipulación de estructura de archivos
Variables de entorno
Historia
Usuarios y grupos
Sudo
Permisos de acceso
Gestor de paquetes
Ejecución de programas
Introducción
Sintaxis
Modificación de datos en un diccionario
Inicialización de nuevos valores y diccionarios predeterminados (defaultdicts)
Conjuntos
Modificación de conjuntos
Operaciones en conjuntos
Métodos de objetos de conjuntos
Tablas hash
Conclusión
Introducción
Arrays multidimensionales en Numpy
Índices, segmentos y enfoque iterativo
Reformateo y cambio de forma
Reformateo y fusión
Filtrado de valores y recorte
Operaciones rápidas a nivel de elementos
Evitar bucles y cálculos vectorizados
Aplicación de funciones matemáticas y estadísticas
Conclusión
Introducción
Uso de Pandas para trabajar con datos tabulares
Lectura y escritura de datos tabulares en el sistema de archivos
Trabajo con índices
Filtrado de valores y preparación de datos para análisis
Aplicación de funciones a columnas y filas de una tabla
Visualización de datos
Tablas dinámicas
Reshape y unión de tablas
Trabajo con archivos de Excel en Pandas
Conclusión
Introducción
Creación de gráficos básicos y paneles interactivos
Trabajo con Matplotlib
La historia estándar con gráficos lineales y de barras
Cosas estadísticas, histogramas, funciones de densidad y diagramas de caja y bigotes
Simplificación del trabajo con Seaborn
Gráficos interactivos con Plotly
Creación de paneles con Dash y Plotly
Introducción
Lenguaje de programación Python
Instalación de Anaconda
Resumen de entornos de desarrollo disponibles
Ejemplo de resolución de un problema analítico con Jupyter Notebook
Entornos virtuales y la instalación de paquetes: Anaconda Navigator
Entornos virtuales y la instalación de paquetes: Conda
Introducción
Instalación
Código, fórmulas y dos gráficos comprensibles
Celdas de código
Celdas de Markdown
Comandos mágicos
Informes con visualización de resultados
Técnicas para trabajar con operaciones intensivas en Jupyter Notebook
Webinars
Introducción a las redes neuronales Análisis preliminar del conjunto de datos de precios de House Prices: exploración de los parámetros de las casas Livecoding: escribir una red neuronal para predecir los precios de la vivienda Livecoding: selección de hiperparámetros de una red neuronal
Proyectos en el portafolio
Muchos estudiantes encuentran empleo después de completar sus primeros proyectos
Cada trabajo es una contribución a su portafolio, el cual puede mostrarse a los empleadores. Un portafolio de proyectos completados en Códica es una gran ventaja laboral para analistas de datos tanto experimentados como novatos.
No se trata de preguntas efímeras para el desarrollo mecánico del tema, sino de tareas completas, similares a las que los clientes reales plantean a los especialistas. Los proyectos se someten a verificación automatizada y revisión de código por parte de un mentor.
Proyectos educativos
Escuela en línea
Durante 2-4 semanas, ayudarás a los especialistas en marketing escolar en línea a crear un sistema de análisis de un extremo a otro.
Ventas
Este proyecto tarda entre 2 y 4 semanas en completarse, está diseñado para probar tu capacidad para trabajar e interpretar datos en tablas. Para hacer esto necesitas:
Explora el camino de los usuarios desde la publicidad hasta la compra.
Evalúa la efectividad de su campaña de marketing utilizando el modelo de atribución seleccionado
Crea un informe basado en tus datos
Demuestra tus hallazgos al departamento de marketing.
Con este proyecto, practicarás las tareas que realiza un analista de datos en proyectos comerciales para descubrir información más completa y precisa sobre la interacción de un usuario con un producto o servicio. El resultado de este trabajo debería ser una mejora de la eficiencia empresarial y la satisfacción del cliente.
Analiza los datos de la plataforma comercial: desde pequeñas tablas hasta una base de datos completa
Responde las preguntas formuladas
Visualiza tus datos en Preset
Realiza una presentación final con los resultados.
El resultado del trabajo será un tablero preparado en forma de presentación.
Panel de conversión
Crea un script que funcione con la API y la base de datos de 2 a 4 semanas.
Proyecto final
Creación de prototipos en Jupyter Notebook
Escribir un script en Python para automatizar tareas repetitivas y ahorrar tiempo
Lectura y escritura de datos de diferentes fuentes, filtrado, agregación, transformación de datos
Creación de gráficos y tablas usando las bibliotecas Matplotlib y Seaborn
El proyecto consta de varias etapas:
En este proyecto, practicarás el uso de Python para analizar, procesar y visualizar datos. Al final del trabajo harás una presentación de los resultados.
Verificación de habilidades
Al completar con éxito el curso, recibirás un certificado que confirma tus conocimientos de la profesión de "Analista de datos". Muchas empresas valoran mucho a los especialistas formados en la plataforma Códica y catalogan nuestros cursos como una ventaja a la hora de contratar nuevos empleados.
Más información sobre el empleo
Ya durante tus estudios, te unirás al curso preparatorio para el empleo (Career Course) para encontrar tu primer trabajo en TI.
Cubre todos los asuntos laborales. Desde los primeros pasos, elaboración de currículums y perfiles laborales, hasta los aspectos psicológicos de las entrevistas y la adaptación en el puesto de trabajo.
Programa de seminarios web desarrollado por reclutadores de TI
Asesor personal de carrera profesional
Para quien esté interesado en que encontrar su primer trabajo en TI. El asesor personal te ayudará a analizar vacantes, escribir una carta de presentación y mucho más.
Nuestra base de datos contiene pruebas técnicas de empresas asociadas a Códica. Trabajarás con tareas típicas de analista. Esto te dará confianza y te ayudará a pasar cualquier entrevista.
Tareas de prueba de entrevistas
Nuestros estudiantes encuentran trabajo en 3 meses
Egresados de Códica se emplean en TI
Según un estudio independiente de la Escuela Superior de Economía (HSE), realizado en 2023
Los graduados de Codica tienen gran demanda en el mercado
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¿Cómo aplico a ella?
El proceso es sencillo y accesible para todos. Solo tienes que cumplir con un requisito una vez que te encuentres dentro del curso: Si sigues el horario (nuestro track), que implica una carga promedio de 15-20 horas a la semana y logras cumplir con las tareas, el acceso a la beca se te otorga automáticamente.
Después de completar este formulario, nuestros especialistas se pondrán en contacto contigo en el menor tiempo posible. Espera estos pasos importantes☝:
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Recibirás una notificación de que hemos recibido tu solicitud. ¡Valoramos tu interés!
Nuestro consultor hablará contigo sobre los detalles del programa, te guiará para presentar tu solicitud para la CodiBeca y responderá tus preguntas.
Te proporcionaremos un plan detallado de estudios, horarios y información adicional sobre el curso.
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Nuestros egresados llevan 10 años trabajando en las principales empresas de TI.
Todo el contenido de la capacitación fue creado por especialistas en TI actualmente en ejercicio.
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Curso de carrera sobre el desarrollo de habilidades para el empleo y la búsqueda exitosa de trabajo
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Nuestra plataforma es frecuentemente recomendada por estudiantes
Calificación en Google y Facebook
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Según una encuesta de más de 6000 estudiantes, datos del 2022
Preguntas y respuestas
Seamos sinceros: aprender algo nuevo es difícil. Para alcanzar tus objetivos, necesitas no solamente tener ganas, sino también perseverancia. Sé honesto contigo mismo, ¿estás dispuesto a poner el máximo esfuerzo y no rendirte cuando las cosas se compliquen? Si es así, ¡seguro obtendrás resultados! Estamos seguros de que nuestros cursos son adecuados para principiantes, y los ejemplos de nuestros graduados demuestran que es posible aprender de programación desde cero, encontrar trabajo y convertirse en un profesional valioso. Y, por supuesto, nosotros te ayudaremos en este proceso. Entonces, ¡vale la pena intentarlo! Y si tienes dudas, simplemente envía una solicitud y completa nuestros cursos profesionales gratuitos; podrás evaluar tu interés por la programación y la calidad de nuestros materiales.
Muchos de nuestros estudiantes hacen precisamente eso: estudian y trabajan al mismo tiempo. Entendemos que no todos tienen la oportunidad de dedicar todo su tiempo a los estudios. Por eso, hemos diseñado un formato asincrónico. Tienes acceso a la plataforma las 24 horas del día, puedes realizar las lecciones cuando te resulte conveniente, aprender a tu propio ritmo y no tienes que esperar a los otros estudiantes del grupo.
Te recomendamos dedicar de 15 a 20 horas a la semana al estudio. De esta manera, podrás completar tu formación en el plazo previsto.
Por supuesto, esta es solo una estimación aproximada. Si ya tienes conocimientos de programación, podrás manejar las tareas más rápidamente, pero los principiantes pueden necesitar más tiempo.
Si necesitas un descanso o pasas por circunstancias que no te permiten continuar con los estudios, puedes tomarte una licencia académica. Simplemente avísale a tu coordinador sobre esto.
La duración general de las vacaciones es — 1 mes. Distribuye este tiempo como más te convenga: tómalo en conjunto o divídelo en semanas. Tu matrícula de Códica simplemente aumentará según la cantidad de días perdidos. No tendrás que pagar más por ellos.
El estudiante más joven que hemos recibido en Códica tenía 15 años, y el más adulto tenía 70. ¿Tienes el deseo y el interés de formarte como programador? Comienza sin prestarle atención a tu edad.
Si tu objetivo es obtener un empleo, debemos decirte con honestidad que a los estudiantes de mayor edad les puede llevar más tiempo encontrar trabajo. Sin embargo, tenemos muchos ejemplos de graduados de Códica que, después de los 50 años, han tenido éxito en sus carreras profesionales en la programación.
Comienza a completar nuestros cursos básicos gratuitos. Estos contienen teoría, pruebas y práctica: ¡pruébalos!
Espera a que nuestro especialista en estudios profesionales se comunique contigo. Te contactaremos el mismo día o, a más tardar, al siguiente.
No te preocupes, no te forzaremos a estudiar con nosotros. Y la aplicación no te obliga a comprar nuestros cursos. Para nosotros, esta es una oportunidad para aclarar nuestras intenciones, ayudarte con tu elección y responder a tus preguntas. Sucede que después de una asesoría de este tipo, las personas eligen estudiar otro lenguaje de programación o incluso comprenden que el desarrollo no es lo de ellos. Cualquier decisión será correcta mientras sea equilibrada y consciente.
Los mentores son experimentados programadores que han tenido éxito en su profesión y ahora comparten sus conocimientos y experiencia con los estudiantes de Códica. Los candidatos pasan por un riguroso proceso de selección, y solo uno de cada diez que se postulan para el puesto se convierte en mentor, por lo que no tenemos mentores que hayan sido seleccionados de forma aleatoria.
Los mentores responden a tus preguntas sobre los cursos y proyectos, y en general, sobre el curso profesional elegido por los estudiantes. Si surgen dificultades, también ayudarán a resolverlas.
Los estudiantes se comunican con sus mentores en un chat grupal, así como en reuniones grupales regulares, webinars y sesiones de codificación en vivo.
Open Source se refiere a aplicaciones con código fuente abierto en GitHub. Cualquier desarrollador, ya sea principiante o veterano, puede contribuir para mejorar este código, si logra encontrar y corregir errores.
Participar en proyectos de código abierto es una práctica valiosa que se puede incluir en tu portafolio. En primer lugar, te enseña a comprender el código de otras personas. Sí, a menudo los desarrolladores tienen que trabajar con código ajeno en lugar de escribir el suyo. En segundo lugar, ayudar a los demás es muy gratificante.
La comunidad de Códica respalda más de 10 proyectos de código abierto propios, lo que proporciona muchas oportunidades para practicar.
Hemos calculado que el 74% de las personas vienen a Códica para cambiar de profesión y encontrar empleo logran alcanzar su objetivo. El 65% reciben ofertas de trabajo en las primeras cinco entrevistas. El 27% encuentran trabajo sin necesidad de buscarlo, ya que los empleadores los encuentran por sí solos.
Sí, no podemos garantizar la obtención del empleo. No todo depende de nosotros. Pero los graduados que completan todo el programa, trabajan en proyectos y participan en proyectos de código abierto tienen todas las posibilidades de encontrar trabajo. Y nosotros los ayudamos en este proceso.
Códica cuenta con un programa llamado "Curso de carrera profesional". Es gratuito y está disponible para todos los estudiantes. En el marco de este programa, les enseñamos cómo responder adecuadamente a las ofertas de trabajo, cómo elaborar un currículum y escribir adecuadamente las cartas de presentación.
Sí, garantizamos un reembolso completo dentro de los 14 días posteriores al inicio del curso. Además, podrás obtener un reembolso por el resto del programa en cualquier etapa de tus estudios. Y no es necesario que expliques nada para procesarlo.
No te preocupes, no te expulsaremos de Códica. Siempre podrás terminar tus estudios. Cada mes posterior se pagará por separado; conservarás el acceso a la plataforma y la asistencia de un mentor. Como regla general, 1 o 2 meses son suficientes para que los estudiantes "se pongan al día" con sus asuntos.
¡Excelente! El acceso a la plataforma se mantendrá hasta el final del período pagado. Puedes realizar cualquier curso y programa de Códica.
Si estás seguro de tu decisión de estudiar, puedes pagar el costo completo de la profesión siguiendo el enlace justo después de enviar tu solicitud. Aceptamos tarjetas Visa y MasterCard de cualquier banco. Más información sobre los bancos con los que trabajamos.
Dentro de las 24 horas posteriores al pago, nuestros coordinadores te brindarán acceso a la plataforma y te agregarán al grupo.
Si tienes preguntas, dudas o encuentras dificultades con el pago, espera nuestra llamada. Te asesoraremos y te ayudaremos.
Te escucharemos y te recomendaremos lo que para ti es mejor estudiar.