Curso de Data Science, ¿cómo elegir el mejor?

Aurora
Aurora
curso en data science - ID Bootcamps

A la hora de poder hablar de un curso de Data Science, lo más importante es entender qué es esto de la “Ciencia de Datos” de la que tanto se habla los últimos años. Comencemos entonces por una pequeña definición, ¿qué es el Data Science? “Data Science o Ciencia de Datos es la disciplina que se encarga de tratar los datos para conseguir sacar las mejores conclusiones con el objetivo de tomar decisiones. El Data Science está basado en la estadística, las matemáticas y la informática. Juntas se convierten en herramientas indispensables para el procesamiento de grandes cantidades de datos.” 

Existen muchos términos relacionados con la ciencia de datos y que se utilizan como sinónimos o sin conocer muy bien su significado. Al final una de las características principales de esta ciencia es que es relativamente reciente, sobre todo para el público general, no es hasta hace un par de años o tres que oímos hablar de ella por todas partes. Para tener una definición más completa y aclarar todas las dudas de terminologías antes de adentrarnos en los cursos de Data Science, vamos a repasar los conceptos que nos encontramos relacionados con esta ciencia: 

  • Big Data. Se trata del análisis masivo de datos. En una sociedad tan interconectada como en la que vivimos no es difícil pensar en ejemplos de Big Data, las redes sociales, los grandes buscadores como Google, las empresas de entretenimiento como Netflix o HBO… Es difícil imaginar el nivel de datos que manejan estas empresas. 
  • Data Analytics. Una cosa es disponer de los datos y otra completamente distinta es saber qué hacer con ellos. El análisis de datos consiste en examinar un conjunto de datos con el objetivo de extraer conclusiones de ellos que nos permitan tomar decisiones o resolver un problema. 
  • Inteligencia Artificial. Se trata de una disciplina que desarrolla sistemas y tecnologías que emulan la inteligencia humana (o características asociadas a ella) y que buscan aprender, resolver problemas, etc. 
  • Machine Learning. El “aprendizaje máquina” se engloba dentro de la Inteligencia Artificial y es la disciplina que se encarga de identificar patrones en grandes cantidades de datos para hacer predicciones mediante el uso de algoritmos.  
  • Deep Learning. El “aprendizaje profundo” también se engloba dentro de la inteligencia artificial y trata de emular el proceso de aprendizaje humano basándose en el funcionamiento de las redes neuronales del cerebro. 

Seguro que has oído hablar de más términos, aquí hemos recogido los que nos preguntan más habitualmente, aunque iremos repasando más conceptos a lo largo del este artículo.  

Y ahora que tenemos un poquito más claro qué es la ciencia de datos, vamos a adentrarnos en los cursos de Data Science, ¡empezamos! 

¿Qué se estudia en un curso de Data Science? 

Al ser una disciplina tan amplia, es muy difícil recoger todos los puntos que se deberían tocar en un buen curso de Data Science, sobre todo porque lo más habitual es que nos encontremos cursos específicos de solo ciertas partes. Aquí vamos a recoger las bases que, bajo nuestro criterio, debería tener un curso de Data Science: 

  • Python. Se trata del lenguaje de programación más extendido entre los profesionales de la ciencia de datos. Nos vamos a detener en él un poquito más adelante. 
  • Matemáticas y estadística. Aunque te puedes dedicar al Data Science sin ser matemático o estadístico, sí que es recomendable tener ciertas bases en estas disciplinas, ya que muchas de las cosas que verás en cualquier curso de Data Science, se basan en ellas, sobre todo los algoritmos. 
  • Algoritmos. Son lo que nos permitirá realizar cálculos y hallar la solución de un tipo de problemas. La mayoría de las veces vas a utilizar algoritmos que ya existen, aunque no es raro que un curso de Data Science se adentre en la elaboración de algoritmos específicos. 
  • Bases de datos. Relacionales y no relacionales, son la materia prima de los científicos de datos y uno de los puntos más importes de todo curso de Data Science. 
  • Web Scraping y uso de APIs. Para trabajar con datos es importante saber de dónde y cómo extraerlos. El Web Scraping y el uso de APIs (Application Programming Interface o Interfaz de Programación de Aplicaciones) es lo que nos va a permitir extraer datos de páginas web y otras plataformas.  
  • Visualización de datos. Ser capaz de entender y usar los datos que hemos recopilado es una parte fundamental del trabajo de un científico de datos. Un curso de Data Science debería enseñarte a elegir la gráfica adecuada para cada conjunto de datos y a saber interpretarla. 
  • Machine Learning y Deep Learning.  
  • NLP (Natural Language Processing o Procesamiento del lenguaje natural). Un curso de Data Science que incluya el NLP en su temario te enseñará a limpiar texto y a analizarlo. Por ejemplo, aprenderás a encontrar el sentimiento de un Tweet. 
  • Big Data. Un científico de datos tiene que saber manejar las herramientas que le permitirán manejar grandes cantidades de datos. 

Python, el lenguaje más demandado por los Data Scientists 

Según la propia página web del lenguaje, “Python es un lenguaje de programación que te permite trabajar más rápidamente e integrar tus sistemas con mayor eficacia”. Se trata de un lenguaje interpretado, dinámico y multiplataforma.  

Si esto no te dice nada, no te preocupes, quédate simplemente con que es el lenguaje de programación imprescindible para cualquier persona que quiera dedicarse a la ciencia de datos. Para que veas mejor su relevancia, es importante destacar también que Python no solo se utiliza en el Data Science y cada vez son más los programadores que lo utilizan para otras disciplinas como el desarrollo web.  

Un curso de Data Science debería incluir, como mínimo, las bases de este lenguaje, ya que será lo que te pidan todas las empresas a la hora de trabajar con ellos.  

¿Qué salidas tiene un curso de Data Science? 

Como comentábamos al inicio, es una disciplina relativamente nueva pero en constante crecimiento. Esto hace que cada vez más empresas entiendan la necesidad de incorporar a sus filas perfiles de Data Science. Hasta ahora eran las grandes consultoras IT las principales demandadoras de estos profesionales, pero cada vez son más las startups y pymes que se unen a la demanda.  

Otra tendencia que nos estamos encontrando en la actualidad es el nacimiento de nuevas empresas dedicadas exclusivamente a la ciencia de datos.  

Con todo esto, el perfil del Data Scientist es ya el 10º con más demanda en el mercado laboral español, según el Mapa de Empleo de la Fundación Telefónica, pero también es el que más está creciendo. Pero, ¿qué tipo de perfiles demandan las empresas? Revisamos algunos de los más comunes: 

  • Analista de datos o Data Analyst. Será la persona encargada de interpretar los datos de una empresa, sacar conclusiones y establecer estrategias en base a sus interpretaciones. 
  • Analista de riesgos o Risk  Analyst. Es un perfil específico del sector bancario y se encarga de identificar y analizar los riesgos a las que se exponen las entidades financieras en las operaciones que llevan a cabo. 
  • Científico de datos o Data Scientist. Es el término que más hemos utilizado a lo largo del post para referirnos a todos los profesionales que trabajan dentro de la ciencia de datos. Sin embargo, no sería del todo correcto, ya que un Data Scientist tiene una función muy específica dentro de la empresa: es el perfil que se encarga de recopilar, extraer y procesar grandes cantidades de datos y toda la información relevante que contienen. 
  • Business Intelligence o BI. Es el encargado de transformar grandes cantidades de datos en información relevante para una empresa. 

¿Dónde se puede estudiar un curso de Data Science? 

Son muchas las instituciones formativas que se han dado cuenta de la importancia de la ciencia de datos y han lanzando distintos cursos de Data Science. Vamos a repasar aquí los principales tipos de formación que nos podemos encontrar en el mercado. Siempre teniendo en cuenta que la decisión dependerá mucho de tus objetivos. 

Plataformas de autoaprendizaje online 

Existen múltiples plataformas como Udemy o Coursera en la que podemos encontrar pequeños cursos de Data Science enlatados. Son formaciones perfectas para comenzar en la materia o para completar otras formaciones más largas. 

Nos van a permitir, con una inversión baja, tener acceso a un gran abanico de cursos entre los que podremos elegir.  

Grados y carreras en Data Science 

Aunque antes era raro encontrarnos con una licenciatura o ingeniería en Ciencia de Datos, ahora hay una amplia oferta de grados que te permitirán especializarte en esta ciencia. Lo bueno de la formación universitaria es que estarás formándote 4 años (aunque la duración dependerá de cada grado) de una forma muy completa. Es decir, tocarás muchos de los palos que engloban el Data Science y el Big Data. 

No obstante, puede que la formación universitaria no sea para ti. Si eres una persona que prefiere una formación práctica y directa al grano, dedicar 4 años a formarte igual puede resultar demasiado. Como todo, depende mucho de cada uno.  

Másteres en Data Science 

Hay muchos tipos de másteres en el mercado que se aventuran dentro del mundo de la ciencia de datos. Es importante diferenciar los que están más enfocados a la parte de negocio (Business Intelligence) y los que son más prácticos y enfocados a programar.  

Si no tenemos una formación previa o ciertas bases matemáticas, de programación, etc., lo más probable es que busquemos un máster enfocado a negocio. Estos suelen ser menos prácticos, no se ve programación y están pensados para emprendedores, directores, ejecutivos, etc., que quieran enfocar un proceso de transformación digital en sus empresas. 

Los másteres de Data Science más prácticos pueden ser también de varios tipos, ya que los habrá más enfocados al análisis de datos (estudiando herramientas como Tableau o PowerBI) y otros más enfocados a la programación, en los que se verá Python, por ejemplo.  

No obstante, lo que comentábamos al comienzo de esta sección, para elegir un curso de Data Science lo más importante es tener muy presentes tus objetivos al finalizar, ¿qué quieres conseguir?, y compartir el temario con profesionales y antiguos alumnos, que son quiénes mejor te van a saber asesorar.  

Doctorado en Data Science 

Aquí vamos un pasito más allá, los doctorados son para todas aquellas personas que ya se hayan formado en ciencia de datos (o carreras relacionadas, como matemáticas, estadística, ingenierías…) y quieran especializarse en Data. Los doctorados suelen tener una duración de entre 2 y 4 años y son formaciones muy enfocadas a la investigación académica. Aunque lo llamemos formación, es prácticamente como tener un trabajo. 

La recomendación. Bootcamp en Data Science y Machine Learning

Es la formación más práctica de todas las que te vas a encontrar en el mercado. Se trata de cursos cortos de 3 meses de duración en los que te preparan para salir al mercado laboral con un perfil de Data Scientist Junior. Son formaciones muy intensivas en las que estarás 8 horas al día en clase siguiendo una metodología “Learning by Doing”. Es decir, todo lo que te cuente el profesor en clase lo irás poniendo en práctica a la vez, desarrollando pequeños proyectos a lo largo del curso que culminarán en un proyecto final que poder enseñar a las empresas. 

Los Bootcamps están muy focalizados en la incorporación de sus alumnos al mercado laboral y por eso cuentan siempre con asesoramiento de empleo. Personas especializadas en el sector IT que te ayudarán en todo lo relacionado con tu incorporación al sector IT. 

Si lo que buscas es aprender a trabajar, este tipo de formación es para ti. Nuestro Bootcamp en Data Science y Machine Learning cuenta con 450 horas de formación que te preparan para abarcar un proyecto completo de Data Science, desde el comienzo hasta el final. 

Si estás pensando dar un giro a tu carrera profesional, te dejamos por aquí nuestro Bootcamp en Data Science y Machine Learning, ¡no dudes en consultarnos sobre cualquier duda que puedas tener!   

Agenda una llamada con nuestra Asesora Académica, llámanos al 673 903 000 o escríbenos a hola@idbootcamps.com.   

Como conclusión

A lo largo de este artículo hemos revisado todo lo que debes tener en cuenta a la hora de elegir un curso en Data Science, desde las materias que debería incluir hasta las salidas profesionales con las que te puedes encontrar al salir.  

Nosotros recomendamos los Bootcamps por ser las formaciones más intensivas, prácticas y breves. Poder salir al mercado laboral en solo 3 meses es una oportunidad que no puedes dejar escapar si lo que buscas es trabajar en Data Science.   

Está claro que se trata de una profesión que va a crecer enormemente en los próximos años, por lo que es un momento perfecto para adentrarte en ella. 

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