Docente freelance online para asignaturas 'Análisis Avanzado y Visualización de Datos', 'Big Data' e 'Integración de Datos en la Nube' / STEM Future Education
Requisitos:
-Grado en Ingeniería Informática, Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas, Telecomunicaciones o disciplinas afines.
-Posgrado o especialización en áreas relacionadas con Big Data, Ciencia de Datos, Analítica Avanzada, Visualización de Datos o Cloud Computing.
-Experiencia práctica en análisis de datos y entornos Big Data, idealmente en proyectos reales donde haya trabajado con grandes volúmenes de datos y soluciones escalables.
-Conocimientos sólidos en herramientas de análisis y visualización de datos (Python, R, Power BI, Tableau, etc.), así como en librerías especializadas (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, entre otras).
-Experiencia en tecnologías Big Data (Hadoop, Spark, Kafka o similares) y en arquitecturas de procesamiento de datos.
-Conocimiento en plataformas cloud (AWS, Azure, Google Cloud) y herramientas de integración de datos (ETL/ELT, Data Pipelines, Data Lakes, APIs, etc.).
-Experiencia en modelado de datos, almacenamiento y diseño de arquitecturas de datos modernas.
-Habilidad para adaptar contenidos complejos a estudiantes, facilitando la comprensión de conceptos técnicos y su aplicación práctica.
-Capacidad para enseñar con un enfoque práctico mediante casos reales, proyectos y ejercicios aplicados.
-Capacidad para fomentar el pensamiento analítico, la interpretación de datos y la toma de decisiones basada en evidencia.
-Familiaridad con buenas prácticas en gobernanza del dato, calidad de datos, privacidad y seguridad.
-Conocimientos en visualización efectiva de datos, storytelling con datos y comunicación de insights.
-Experiencia en integración de múltiples fuentes de datos, tanto estructurados como no estructurados.
Responsabilidades como docente:
-Diseñar y desarrollar materiales didácticos para al menos una asignatura de 12 horas, incluyendo contenidos teóricos, ejercicios prácticos y evaluaciones.
-Impartir clases en línea de manera efectiva, utilizando metodologías interactivas y herramientas digitales para asegurar una experiencia de aprendizaje dinámica.
-Evaluar el progreso de los estudiantes, proporcionar feedback constructivo y ofrecer acompañamiento durante el aprendizaje.
-Incorporar experiencia cualificado mediante ejemplos reales, casos de uso y proyectos aplicados en entornos empresariales.
-Mantenerse actualizado en tendencias tecnológicas en análisis de datos, Big Data y cloud computing para garantizar contenidos relevantes y actuales.
-Promover el desarrollo de competencias técnicas y analíticas clave para el mercado laboral en el ámbito del dato.
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