Plan Kolmogorov: talento y mentoría
Andrey Kolmogorov fue un matemático ruso que nació en 1903 y es el padre de la teoría de la probabilidad moderna o por lo menos la versión axiomática que utilizamos en la actualidad. También realizó importantes contribuciones a lo que hoy se conoce como la Ciencia de Datos por medio de resultados sobre las cadenas de markov así como algunos de los primeros modelos sobre el lenguaje natural.
Además de su trabajo académico es ampliamente conocido por sus enormes contribuciones a la planeación de la enseñanza de las matemáticas y por ser el mentor de algunos de los mejores matemáticos del siglo pasado, lo cual le creó la fama de un magnífico guía a través del gigantesco laberinto del conocimiento matemático.
La enseñanza de las matemáticas no es lo mismo que la investigación pues además de los conocimientos requiere una profunda convicción por moldear a los estudiantes. Lo mismo ocurre con otras áreas incluyendo por supuesto a la Ciencia de Datos en las que los mejores profesores además de todo lo anterior deberán de contar con experiencia práctica.
El reclutador en Ciencia de Datos
Así como distinguimos el quehacer de un investigador y un profesor, los reclutadores no son exactamente lo mismo que los profesores sin embargo en el Colegio de Matemáticas Bourbaki creemos que los profesores tienen una gran ventaja para realizar esta labor pues conocen a los candidatos tanto técnicamente como su desempeño para comunicar los hallazgos.
Plan de reclutamiento Kolmogorov: talento y mentoría
Nos alegra anunciar nuestro Plan Kolmogorov, el cual es una propuesta innovadora para colaborar directamente con la industria, en la detección de talento y su incorporación cuidadosa al desarrollo de proyectos con el objetivo de facilitar el logro de las metas convenidas.
No ofrecemos un servicio de reclutamiento convencional pues nuestra responsabilidad con las compañías no termina en la presentación del candidato sino que ofrecemos un apoyo durante los primeros tres meses por medio de mentorías que fortalezcan las cualidades del candidato y agilicen esta incorporación. La planeación del plan Kolmogorov se hace de la mano de las compañías y nos ajustaremos a la medida de los objetivos que desean alcanzar.
¿Por qué con nosotros?
El Colegio de Matemáticas Bourbaki, es una institución privada que, a lo largo de los últimos años, ha tenido la oportunidad de trabajar con cientos de profesionales y estudiantes, interesados en Ciencia de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Nuestra comunidad de egresados abarca toda la comunidad hispanoamericana desde el sur del continente americano hasta hispanohablantes en Estados Unidos y España. Los perfiles de nuestros estudiantes nos convierten en la mejor opción para reclutar analistas en temas especializados de Machine Learning.
Gracias al cuidado que tenemos al diseñar nuestros cursos hemos preparado a científicos de datos expertos en un sinfín de aplicaciones de la Ciencia de Datos para problemas reales en casi cualquier industria.
Oferta académica
- Track de Ciencia de Datos. (49 semanas).
- Machine Learning & AI for the Working Analyst ( 12 semanas).
- Matemáticas para Ciencia de Datos ( 24 semanas).
- Especialización en Deep Learning. (12 semanas).
- Track de Finanzas Cuantitativas (49 semanas)
- Aplicaciones Financieras De Machine Learning E IA ( 12 semanas).
- Las matemáticas de los mercados financieros (24 semanas).
- Deep Learning for Finance (12 semanas).
