La digitalizaci√≥n y las nuevas tecnolog√≠as han propiciado una compilaci√≥n de datos que hasta la fecha era impensable. Los dispositivos electr√≥nicos que llevamos siempre con nosotros est√°n continuamente enviando nuestros datos a las empresas de las que solicitamos servicios a trav√©s de internet o de las aplicaciones de redes sociales, plataformas de streaming, juegos… De ah√≠ a que las compa√Ī√≠as opten por incluir a nuevos profesionales entre sus filas con el fin de que este gran volumen de informaci√≥n recopilada tenga un camino y pueda ser conducida hacia la recopilaci√≥n de datos de valor. Estos expertos, se formar√°n con diferentes m√°steres, cursos o bootcamps en data science, un impulso acad√©mico 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 programaci√≥n fullstack, tambi√©n de la escuela de formaci√≥n ID Digital School, es otra de las formaciones que utiliza el python como lenguaje de programaci√≥n, aunque, le da m√°s importancia a la comunicaci√≥n con las m√°quinas a trav√©s del JavaScript. Una vez que un cient√≠fico de datos sea contratado por una empresa, las funciones que desempe√Īar√° en esta ser√°n las siguientes:

  • Extracci√≥n de datos: Los cient√≠ficos de datos deben reconocer las diferentes fuentes de datos para extraer la mayor cantidad de informaci√≥n posible y as√≠ que el estudio est√© completo. De esta forma, los datos ser√°n estructurados, semiestructurados o no estructurados y ser√°n posteriormente organizados para su an√°lisis.
  • Limpieza: Una vez extra√≠dos los datos, no todos ser√°n de utilidad para el objeto del estudio. En este caso, el cient√≠fico de datos deber√° eliminar aquella informaci√≥n que solo ofrezca ‚Äėruido‚Äô al an√°lisis y quedarse con aquellos datos que, una vez analizados, puedan ofrecer la informaci√≥n de valor deseada.
  • Procesamiento de datos: Una vez que el cient√≠fico de datos dispone de toda la informaci√≥n para el objeto de estudio, utilizar√° diferentes herramientas y m√©todos matem√°ticos con el fin de llegar al objetivo de su an√°lisis.¬†
  • Descripci√≥n de los datos: En este punto del estudio, el cient√≠fico de datos extraer√° 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 cu√°les han sido las conclusiones del estudio, el cient√≠fico de datos deber√° anticipar la evoluci√≥n de la compa√Ī√≠a en el terreno analizado. Esto lo har√° partiendo de la base del desarrollo anterior, del presente y la predicci√≥n de c√≥mo lo har√° en el futuro.