Formador/A Especialista En Data Scientist - Ifcd66

En Ironhack, en colaboración con programas de formación oficial subvencionada, estamos buscando un/a Formador/a Especialista en Data Science (Freelance) para liderar el programa formativo de especialidad: Data Scientist (IFCD66).Usted podría ser el solicitante perfecto para este trabajo.Lea toda la información asociada y asegúrese de presentar su candidatura.El objetivo es capacitar a los alumnos en la extracción de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos, cubriendo desde el procesamiento y gestión (NoSQL, Big Data) hasta el aprendizaje automático y la visualización avanzada.Buscamos un perfil experto bajo modalidad Freelance para un paquete formativo integral que incluye la impartición de las sesiones así como la revisión de contenidos ya elaborados por nuestro equipo.Detalles de Horario y CalendarioEl curso tiene una duración total de 310 horas estructuradas de la siguiente manera:Sesiones Presenciales (310h), desde el 3 de septiembre de **** hasta el 25 de febrero de **** de martes a jueves en horario de 18:00 a 21:30hSe priorizarán candidatos residentes en Bilbao o alrededores (los gastos de desplazamiento/alojamiento corren por cuenta del formador).Requisitos Académicos y ProfesionalesPara cumplir con la normativa del Catálogo de Especialidades Formativas:Formación Académica:Licenciatura, Ingeniería, Arquitectura o Título de Grado correspondiente (o equivalentes).Experiencia Profesional:No se requiere experiencia mínima previa en el sectorCompetencia Docente:Acreditar experiencia docente o investigadora en el ámbito de la disciplina de al menos 60 horas en modalidad presencial.Responsabilidades y Contenidos a ImpartirEl formador será responsable de la revisión de materiales y la impartición de los tres módulos oficiales:Módulo 1: Sistemas de apoyo a la toma de decisiones y gestión de datos (100h).Python, BBDD NoSQL (MongoDB, Neo4j), HDFS y ecosistema Big Data.Módulo 2: Gestión y procesamiento de datos (80h).Procesos ETL, modelización multidimensional, Spark, Kafka y Airflow.Módulo 3: Aprendizaje automático y visualización (130h).Machine Learning (Supervisado y No supervisado), NLP, y herramientas de visualización como Grafana, PowerBI o Tableau.Competencias DeseadasDominio experto de Python y sus librerías de análisis de datos.Experiencia práctica con herramientas de la especialidad: Hadoop, Spark, MongoDB, Tableau/PowerBI.xhfqzwmCapacidad para gestionar grupos de hasta 20 alumnos en entornos presenciales y virtuales (Zoom/Teams).#J-*****-Ljbffr

Requisitos Académicos y Profesionales Para cumplir con la normativa del Catálogo de Especialidades Formativas: Formación Académica: Licenciatura, Ingeniería, Arquitectura o Título de Grado correspondiente (o equivalentes). Experiencia Profesional: No se requiere experiencia mínima previa en el sector Competencia Docente: Acreditar experiencia docente o investigadora en el ámbito de la disciplina de al menos 60 horas en modalidad presencial., Competencias Deseadas Dominio experto de Python y sus librerías de análisis de datos. Experiencia práctica con herramientas de la especialidad: Hadoop, Spark, MongoDB, Tableau/PowerBI. xhfqzwm Capacidad para gestionar grupos de hasta 20 alumnos en entornos presenciales y virtuales (Zoom/Teams).