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 **310 horas** 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.**
**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).**Experiência Competente**:
- No se requiere experiência mínima previa en el sector**Competencia Docente**:
- Acreditar **experiência 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.- Experiência 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).