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).
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 Calendario
El curso tiene una duración total de 310horas estructuradas de la siguiente manera:
- Sesiones Presenciales (87h): En Diego Lopez Haroko Kale Nagusia, 1, Bilbao.
- Aula Virtual Síncrona (223h): Sesiones en remoto en directo.
- Sesión de Orientación (Orientación Laboral): Integrada en el programa.
- Horarios:
- Presencial: 18:30 a 21:30.
- Aula Virtual: 18:30 a 22:00.
- Fechas: Inicio el 5 de mayo de 2026 hasta 21 diciembre de 2026.
- Se priorizarán candidatos residentes en Bilbao o alrededores (los gastos de desplazamiento/alojamiento corren por cuenta del formador).
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 Competente:
- 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.
Responsabilidades y Contenidos a Impartir
El formador será responsable de la creación/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 Deseadas
- Dominio experto de Python y sus librerías de análisis de datos.
- Experiencia práctica con herramientas de la especialidad: Hadoop, Spark, MongoDB, Tableau/PowerBI.
- Capacidad para gestionar grupos de hasta 30 alumnos en entornos presenciales y virtuales (Zoom/Teams).
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