Bootcamp en data science: Funciones de un profesional
La digitalización y las nuevas tecnologías han propiciado una compilación de datos que hasta la fecha era impensable. Los dispositivos electrónicos que llevamos siempre con nosotros están continuamente enviando nuestros datos a las empresas de las que solicitamos servicios a través de internet o de las aplicaciones de redes sociales, plataformas de streaming, juegos… De ahí a que las compañías opten por incluir a nuevos profesionales entre sus filas con el fin de que este gran volumen de información recopilada tenga un camino y pueda ser conducida hacia la recopilación de datos de valor. Estos expertos, se formarán con diferentes másteres, cursos o bootcamps en data science, un impulso académico hacia una vida profesional dedicada al sector digital.
Una de estas formaciones con las que comienza a desarrollarse la carrera de data scientist son los bootcamps en ciencia de datos del ID Digital School. Combinando las matemáticas y la informática, este curso intensivo reconducirá el futuro laboral de sus alumnos hacia la obtención de información de valor a través del análisis y procesamiento de un gran volumen de datos. Python será el lenguaje de programación elegido para el desarrollo de este bootcamp, al posicionarse como uno de los lenguajes más utilizados para el procesamiento de grandes cantidades de datos y para comunicarse con diferentes dispositivos de Inteligencia Artificial.
El bootcamp en programación fullstack, también de la escuela de formación ID Digital School, es otra de las formaciones que utiliza el python como lenguaje de programación, aunque, le da más importancia a la comunicación con las máquinas a través del JavaScript. Una vez que un científico de datos sea contratado por una empresa, las funciones que desempeñará en esta serán las siguientes:
- Extracción de datos: Los científicos de datos deben reconocer las diferentes fuentes de datos para extraer la mayor cantidad de información posible y así que el estudio esté completo. De esta forma, los datos serán estructurados, semiestructurados o no estructurados y serán posteriormente organizados para su análisis.
- Limpieza: Una vez extraídos los datos, no todos serán de utilidad para el objeto del estudio. En este caso, el científico de datos deberá eliminar aquella información que solo ofrezca ‘ruido’ al análisis y quedarse con aquellos datos que, una vez analizados, puedan ofrecer la información de valor deseada.
- Procesamiento de datos: Una vez que el científico de datos dispone de toda la información para el objeto de estudio, utilizará diferentes herramientas y métodos matemáticos con el fin de llegar al objetivo de su análisis.
- Descripción de los datos: En este punto del estudio, el científico de datos extraerá conclusiones con el fin de entender la realidad del entorno que ya ha analizado. Una de sus tareas es la de mostrar esta serie de conclusiones y razonamientos a los diferentes departamentos de la empresa en un lenguaje entendible y valorable por ellos.
- Predicciones de futuro: Una vez que ya conoce cuáles han sido las conclusiones del estudio, el científico de datos deberá anticipar la evolución de la compañía en el terreno analizado. Esto lo hará partiendo de la base del desarrollo anterior, del presente y la predicción de cómo lo hará en el futuro.
