Temas:
Dimensiones de Big Data (5V) y ciclo de vida de proyectos analíticos.
Programación en Python para ciencia de datos (Google Colab, Jupyter, Pandas, NumPy).
Limpieza, manipulación y tratamiento de datos estructurados y no estructurados.
Visualización exploratoria de datos (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
Tableros interactivos e inteligencia de negocios (Power BI).
Modelos de aprendizaje automático: regresión lineal, regresión logística y clasificación.
Estadística descriptiva, medidas de tendencia central, dispersión y frecuencias.
Teoría combinatoria y fundamentos de probabilidad básica y condicional (Teorema de Bayes).
Distribuciones de probabilidad discretas (Binomial, Poisson) y continuas (Normal).
Estimación por intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
Análisis de varianza (ANOVA), correlación múltiple y series de tiempo.

Contar con alguna de las siguientes carreras:
Licenciaturas: Licenciatura en Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas, Business Intelligence, Sistemas Computacionales o ingeniería afín.
Experiencia competente: Al menos 2 a 3 años de experiencia en análisis de datos,



proyectos de Business Intelligence o investigación estadística utilizando Python, R y Power BI.
Certificación requerida: Python for Data Science y R for Data Science.

Actividades:
Planeación académica.
Dominio de contenidos.
Ágiles de bienestar.
Retroalimentación al estudiante.
Captura de calificaciones a tiempo.
Tomar cursos de capacitación docente.

Competencias de los cursos:
El estudiante será capaz de procesar, analizar y visualizar conjuntos masivos de datos, aplicar modelos probabilísticos e inferenciales y construir tableros predictivos para la toma de decisiones empresariales.

Tipo de puesto: Por temporada

Sueldo: Hasta $161.00 la hora

Incentivos:
Descuentos y precios preferenciales
Seguro de vida
Vales de despensa

Pregunta(s) de postulación:
¿Cuentas con título y cédula profesional?

Escolaridad:
Licenciatura terminada (Obligatorio)

Idioma:
Inglés (Deseable)

Lugar de trabajo: Empleo presencial

📌 Profesor De Ciencia De Datos Y Analítica Estadística Sinaloa (México)
🏢 Tecmilenio Campus Los Mochis
📍 México