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“Estudiar Data Science fue un factor clave para conseguir un nuevo empleo”

“Estudiar Data Science fue un factor clave para conseguir un nuevo empleo”
#tecnología
#otros
1 de febrero de 2018
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Mientras cursaba el programa de Ciencia de Datos en Digital House, Pedro Eisner obtuvo un puesto en el área de Digital Marketing & eCommerce en la firma cadena de farmacias más grande del país.   ¿Cuántos años tenés y qué estudiaste antes de realizar curso de Data Science?  Tengo 26 años y soy ingeniero industrial.   ¿Cómo decidiste inscribirte en el curso de Data Science? A mí siempre me gustó programar pero nunca lo había podido escribir código. Por este motivo, el curso de Data Science me pareció una excelente oportunidad para seguir mi pasión.   ¿Qué te pareció la cursada? La cursada es compleja pero llevadera. De hecho, yo lo aprobé sin problemas. Los profesores de Digital House son excelentes, tienen ganas de explicar y saben muchísimo acerca de los temas que imparten. Otro aspecto positivo es que se aprende en base a la práctica y con proyectos muy concretos.   ¿Por qué elegiste cursar en Digital House? Conocí a la institución porque trabajaba en Endeavor, que es una organización que promueve la cultura emprendedora, y ahí escuché muy buenos comentarios sobre Digital House. Además, un amigo me comentó que se había anotado en el curso de Data Science, de forma tal que me pareció que era el momento de inscribirme para cursar con él.   ¿Algún balance al respecto de Digital House relacionado con el desarrollo de tu carrera profesional? Digital House es sumamente bueno. Haber cursado elevó mi perfil profesional. En la mitad de las clases cambié de trabajo y durante las entrevistas laborales causaba una gran impresión cuando contaba que estaba estudiando Ciencia de Datos.   ¿Aplicás lo aprendido en tu trabajo? Sí, estoy empezando a trabajar con Phyton, que es lo que aprendí en el curso, para obtener conocimiento de bases de datos inmensas. Gracias a esto, una de mis tareas consiste en analizar los datos para saber cómo es el comportamiento de compra de los clientes para luego realizar campañas de marketing personalizadas.   ¿Recomendarías el curso de Data Science? Sí, siempre y cuando uno esté dispuesto a practicar fuera de la cursada. ¡Todo lo aprendido vale la pena!

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Miles de programadores web full stack de todo el mundo se expresaron en Twitter días atrás para opinar acerca de cuáles son sus lenguajes de programación favoritos, en base a seis criterios:  El primero que aprendieron, el que les causó más dificultades, el que más usan, el que odian, el que más aman y el que recomiendan para principiantes.Tras obtener datos de unos 15.000 desarrolladores,  Victoriano Izquierdo  analizó los tuits con la herramienta de análisis científico de datos Graphext obteniendo, como resultado, que Javascript, Python, Java y C# lideran el ranking de los lenguajes preferidos. Este resultado coincide con otros sondeos realizados en todo el mundo. Por ejemplo, la última encuesta anual de desarrolladores de JetBrains, llevada a cabo a principios de este año, así como los índices TIOBE, el PYPL, entre otros.  Este ranking es ideal para aquellos que quieren aprender a programar, porque da cuenta de las opiniones en primera persona de aquellos que ya están recorriendo su camino dentro del campo de la programación web.

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¿Por qué estudiaste en Digital House?Elegí Digital House porque varias personas me recomendaron la institución, y de hecho, estudiar en Digital House fue una de las mejores cosas que me pasaron en la vida porque el campus es genial, aprendí a programar aplicaciones móviles Android y conseguí empleo rápidamente.¿Qué te parecieron los profesores?Los profesores son muy buenos. Cada vez que alguien tiene una duda la resuelven en dos minutos, y el material que ofrecen para trabajar es increíble.¿Cómo fue tu experiencia de búsqueda laboral?Esto fue todo una sorpresa porque tuve una recomendación por parte del profesor, y al otro día me llamaron para una entrevista, y luego de ir a esa cita me pidieron que me realice el examen pre-ocupacional para entrar. Para este proceso, el programa de Desarrollo Profesional de Digital House me ayudó un montón porque me permitió mejorar mi perfil en LinkedIn y a optimizar mi CV.¿Recomendarías estudiar en Digital House?Totalmente, porque los cursos que imparten te dan las herramientas para trabajar en cualquier ámbito en el que uno se quiera desarrollar con respecto a la programación.

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Dentro del marketing digital, Las palabras clave (keyword) son un elemento fundamental. De hecho, estos términos deben ser contemplados al redactar contenidos para websites ya que, si utilizamos las palabras correctas, mejorará el posicionamiento del sitio en los buscadores. Además de esto, en lo que respecta al SEO (Search Engine Optimization), identificar las palabras clave correctas también puede ayudar a entender mejor a la audiencia, medir el sentimiento de la marca y hasta monitorear a los competidores.  Para identificar las palabras clave se recomienda efectuar una serie de pasos:  1. Listar los temas relevantes: Acá el objetivo es ponerse en el lugar de un usuario para determinar cuáles son los vocablos relacionados al website. Por ejemplo, si hablamos de ciencia de datos, las palabras clave pueden ser “big data”, “Python”, “visualización” y “data scientist”, entre otras. Esta lista no es específica de palabras clave, sino que servirá para definir las keywords a utilizar para optimizar el SEO.  2. Recurrir a las sugerencias de Google: Luego hay que buscar esos temas en Google para ver qué sugiere este buscador. Por ejemplo, continuando con el tema de la ciencia de datos, si buscamos esta frase en Google aparecerán sugerencias sobre pdfs, cursos, definición, casos y mucho más.  3. Descubre búsquedas relacionadas: Para esto hay que ir a la parte inferior de la página de resultados de búsqueda y consultar los resultados que aparecen en el apartado de “Búsquedas relacionadas con __________ (la palabra clave buscada).Continuando el ejemplo del ciencia de datos, en el apartado de Google es posible encontrar búsquedas relacionadas que integran términos como: “ciencia de datos”, “importancia de la ciencia de datos” y “consultora ciencia de datos”, entre otros.  4. Filtrar la lista de palabras clave: Hay herramientas, como el Keyword Planner de Google u otras similares como Keywordtool.io, Moz Keyword Explore y BuzzSumo.  Para eso hay que cargar las palabras para consultar los volúmenes de búsquedas y tráfico estimado de cada término. Así es posible estimar cuántas impresiones o clics se pueden obtener.Una vez que se tiene toda esta información de las palabras clave, hay que prestar atención a variables tales como promedio más alto de consultas, clics e impresiones y clics.  Terminado este proceso, ya estamos listos para comenzar a redactar con el objetivo de generar contenidos de calidad para la audiencia, pero que al mismo tiempo sirvan para el posicionamiento SEO. Para releer más consejos, solo hay que hacer clic acá.