Bootcamp Data Science: qué es y ejemplos

Por Equipo editorial de Indeed

Publicado el 19 de septiembre de 2022

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Cuando hablamos de las profesiones del futuro, algunas de las más demandadas pertenecen a los sectores de la tecnología y la ciencia; entre ellas se encuentra el Data Science o ciencia de datos. Si te planteas cursar un bootcamp Data Science, pero no sabes por dónde empezar, en este artículo te contamos en qué consiste esta formación, así como sus requisitos de acceso. Además, hablamos de oportunidades laborales y del salario al que podrías optar una vez concluyas tus estudios.

¿Qué es un bootcamp?

Un bootcamp es una formación intensiva, que suele durar de uno a tres meses, y fundamentalmente práctica. Consta de varios cursos o bloques relacionados con un tema determinado, que en general pertenece al sector de la tecnología.

El objetivo principal de los bootcamps es que los estudiantes adquieran todos los conocimientos necesarios en el menor tiempo posible y así puedan incorporarse al mercado laboral cuanto antes para cubrir la creciente demanda por parte de las empresas.

En general, no existen requisitos mínimos para apuntarse a un bootcamp más allá de ser mayor de edad, por lo que es una formación accesible para todas las personas que quieran empezar de cero en este sector o que busquen reinventarse dentro de su misma profesión.

Si te preguntas por qué deberías estudiar un bootcamp y no cualquier otro tipo de formación, a continuación, te contamos algunas de sus ventajas:

  • te permite adquirir una base sólida de conocimientos en muy poco tiempo;

  • podrás asimilar mejor los conocimientos debido a su formación práctica;

  • tendrás a tu disposición una metodología de aprendizaje personalizada;

  • podrás desarrollar tus habilidades blandas.

Si bien estas son algunas de las características más generales de los bootcamps, en este artículo nos centraremos en el bootcamp Data Science en concreto.

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¿Qué es el Data Science?

También conocida como ciencia de datos, el Data Science es una disciplina científica que consiste en analizar fuentes de datos (que suelen estar desestructuradas) con el objetivo de extraer y procesar la información más relevante que contienen. Así, es fundamental que los profesionales del Data Science tengan conocimientos en:

  • programación

  • matemáticas

  • estadística

La ciencia de datos, por tanto, sirve para dar respuesta a preguntas a través de los datos. Te ponemos un ejemplo para que lo entiendas mejor: si una empresa textil quiere saber si los clientes compran su ropa por la calidad del tejido o por la modernidad de los diseños, los especialistas en Data Science pueden obtener esta respuesta a través del análisis de datos de dicho negocio. De esta forma, la empresa podrá tomar una decisión informada sobre sus acciones comerciales futuras.

En definitiva, la ciencia de datos sirve para aportar información valiosa a una empresa sobre el comportamiento de sus consumidores con el fin de que puedan diseñar estrategias y planes de negocio que les aporten mayores beneficios.

Puesto que se trata de una disciplina tan amplia, las funciones de los expertos en Data Science varían según el puesto que se ocupe. No obstante, existen algunas tareas comunes a la profesión, como, por ejemplo:

  • la extracción de datos,

  • la limpieza de datos con el fin de extraer la información más importante,

  • la preparación de datos para su uso mediante software de análisis o machine learning.

Ya hemos visto que para dedicarte al Data Science es fundamental dominar las matemáticas, la estadística y la programación. Sin embargo, estas no son las únicas competencias necesarias para convertirse en un buen experto o experta en ciencia de datos; existe una serie de habilidades interpersonales que también debes tener en cuenta si te quieres dedicar a este trabajo:

  • comunicación efectiva;

  • curiosidad por los avances científicos y tecnológicos;

  • capacidad de trabajo en equipo;

  • buena gestión del tiempo.

Si crees que este perfil profesional encaja contigo y tienes claro que quieres estudiar un bootcamp Data Science, a continuación, te contamos cómo hacerlo.

Bootcamp Data Science: ejemplos de formación

La creciente demanda de personal cualificado en ciencias de datos por parte de las empresas ha hecho que cada vez más personas se planteen estudiar un bootcamp Data Science que les aporte los conocimientos necesarios en poco tiempo y así incorporarse al mercado laboral lo antes posible.

Estos son algunos ejemplos de bootcamps en los que te puedes inscribir para comenzar tu formación:

  1. Bootcamp Data Science, impartido por la Fundación Universidad Carlos III. Se trata de un bootcamp presencial en Madrid donde aprenderás modelos y técnicas de análisis de datos, inteligencia artificial y machine learning con el objetivo de resolver problemas complejos, crear modelos predictivos y obtener información para la toma de decisiones en diferentes industrias y escenarios. Esta formación se complementará con tutorías y trabajos en grupo. Tiene una duración de 10 semanas (400 horas lectivas) y al terminar recibirás un certificado acreditativo. El precio de este bootcamp es de 6000 €.

  2. Bootcamp de Data Science Developer, impartido por The Bridge. En este bootcamp aprenderás a utilizar las técnicas más avanzadas en IA y machine learning para resolver problemas complejos y obtener información de valor que permitan tomar decisiones en varias industrias. Podrás estudiar en diversos lugares: Madrid, Valencia o Sevilla. No obstante, también tendrás la opción de cursarlo en línea con clases en directo. Además, ofrece la opción de estudiar a jornada completa (16 semanas) o jornada parcial (26 semanas) si tienes que compaginarlo con trabajo u otros estudios. Los únicos requisitos de acceso son tener más de 18 años y superar el proceso de admisión que se detalla en su página web. En cuanto al precio, este bootcamp cuesta alrededor de 7000 €.

  3. Bootcamp de Data Science y Machine Learning, impartido por ID Digital School. En este bootcamp aprenderás Python, el uso del Big Data y bases de datos, Data Mining, Machine Learning, Deep Learning y redes neuronales. Podrás estudiar tanto en su campus de Madrid como de forma online con clases en directo. Asimismo, también podrás estudiar a tiempo completo (450 horas lectivas; 3 meses) o a tiempo parcial (450 horas; 9 meses). El precio para ambas modalidades es de 6100 €.

La buena noticia es que la gran mayoría de estos bootcamps no exigen que sus alumnos cuenten con conocimientos previos, por lo que puedes empezar de cero sin problema. Además, muchos de ellos ofrecen becas y otros tipos de financiación para cubrir los costes de tus estudios.

Salidas profesionales en Data Science

Gracias a su enfoque práctico, un bootcamp Data Science te preparará en unos pocos meses para entrar al mercado laboral donde podrías aspirar a los siguientes puestos:

  • analista de datos

  • ingeniero o ingeniera de datos

  • científico o científica de datos

  • gestor o gestora de datos y analítica

  • especialista en Phyton

  • administrador o administradora de base de datos

  • docente

En cuanto al salario medio de un Data Scientist en España, este ronda los 31 335 € al año. Sin embargo, ten en cuenta que esta cifra podría variar según el lugar donde trabajes o tu nivel de experiencia, entre otros factores.

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Sin duda los sectores de la ciencia y la tecnología ofrecen una gran cantidad de oportunidades de empleo que, además, aumentan cada año. Si quieres incorporarte al mercado laboral lo más rápido posible y a su vez recibir una formación completa, un bootcamp Data Science podría ser la mejor opción para ti. Esperamos que los ejemplos que te hemos ofrecido en este artículo te hayan ayudado a saber en qué consisten estos bootcamps y te inspiren a tomar una decisión informada. Desde aquí te deseamos mucha suerte en tu futuro profesional.

Las cifras salariales reflejan los datos registrados en Indeed Salarios en el momento de redactar este artículo. Los salarios pueden variar dependiendo de la empresa de contratación y de la experiencia, historial académico y ubicación de los candidatos.

Nota: Ninguna de las empresas, instituciones ni organizaciones mencionadas en este artículo están afiliadas a Indeed.

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