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Los data science bootcamps o bootcamps de ciencia de datos son cursos cortos, intensivos y de inmersi贸n que ense帽an habilidades avanzadas de ciencia de datos a personas que buscan una carrera en este campo []. Al ofrecer un curso intensivo de Python, SQL, visualizaci贸n de datos, Hadoop, etc., los bootcamps de ciencia de datos pueden dotar a los participantes de un conocimiento profundo tanto de los conceptos fundamentales como de las t茅cnicas avanzadas.

Pero, 驴c贸mo saber si un data science bootcamp es adecuado para ti? Y, 驴qu茅 debes tener en cuenta a la hora de evaluar los diferentes bootcamps que existen?

En este art铆culo, aprender谩s la diferencia entre un programa de formaci贸n inicial y un t铆tulo en ciencia de datos, c贸mo elegir el programa de formaci贸n inicial adecuado para ti y explorar谩s cinco de los programas de formaci贸n inicial en ciencia de datos m谩s populares.

Data science bootcamp vs. licenciatura en ciencia de datos聽

Tanto los bootcamps de ciencia de datos como los programas de grado preparan a las personas para carreras en este campo. Pero, si ya tienes un t铆tulo universitario en un campo no relacionado, entonces un bootcamp podr铆a ser una gran manera de obtener las habilidades que necesitas para unirte a la carrera.

Muchas personas que se matriculan en un bootcamp tienen un t铆tulo universitario en un campo no relacionado y quieren obtener una certificaci贸n formal en ciencia de datos para poder seguir una carrera en este campo. Tambi茅n puedes obtener un t铆tulo en ciencia de datos, pero existen diferencias considerables entre ambos [,]. Estas diferencias incluyen:

C贸mo elegir el bootcamp en ciencia de datos adecuado para ti

El bootcamp adecuado es el que te ayuda a alcanzar tus objetivos profesionales, a adquirir las habilidades necesarias para conseguir un empleo, se ajusta a tu presupuesto actual y a tu calendario personal. Esta secci贸n te guiar谩 a trav茅s de cada paso, para que puedas elegir el bootcamp adecuado para ti.

1. Esboza tus objetivos profesionales.

Aunque muchos data science bootcamps cubren materiales similares, cada uno tiene su propio enfoque que puede marcar la diferencia cuando se persigue una carrera especializada en el campo.

Por lo tanto, para elegir el bootcamp adecuado para ti, debes identificar y esbozar tus objetivos profesionales para que puedas adaptar un programa a tus propios intereses profesionales. Algunas preguntas que puedes hacerte son:

• 驴D贸nde quiero estar dentro de cinco a帽os?

• 驴Busco un puesto de nivel inicial o un puesto de nivel superior?

• 驴Ya tengo trabajo y quiero un ascenso, o estoy empezando mi carrera?

• 驴Qu茅 habilidades requiere mi objetivo profesional?

Si respondes a estas preguntas, tendr谩s m谩s claro el tipo de programa que puedes utilizar para alcanzar tus objetivos profesionales.

La ciencia de datos es un campo amplio que incluye inteligencia artificial, ciberseguridad, aprendizaje autom谩tico y mucho m谩s. Como resultado, hay muchas carreras que puedes seguir en este campo. Algunas de las carreras m谩s populares de la ciencia de datos incluyen:

- Ingeniero de datos

- Estad铆stico

- Analista de datos

- Ingeniero de aprendizaje autom谩tico

- Cient铆fico de datos

2. Investiga los requisitos del puesto.听

Una vez que hayas esbozado tus objetivos profesionales, ahora debes investigar las habilidades y cualificaciones que necesitar谩s obtener para desempe帽ar el trabajo. Muchos trabajos de ciencia de datos requieren que poseas un conjunto de habilidades espec铆ficas para ese puesto en concreto, que pueden diferir un poco de las que ya posees. Algunas de las habilidades t茅cnicas y laborales m谩s comunes que puedes encontrar en el campo de la ciencia de datos incluyen:

• 颁辞尘耻苍颈肠补肠颈贸苍

• Trabajo en equipo

• Creatividad

• Perseverancia

• Resoluci贸n de problemas

• Conocimientos de lenguajes de programaci贸n, como Python o R

• Bases de datos

• Aprendizaje autom谩tico

• Visualizaci贸n de datos

• Marcos de Big Data

Busca descripciones de puestos vacantes en tu zona para hacerte una idea de las habilidades que necesitar谩s desarrollar antes de presentar tu candidatura.

3. Eval煤a tus habilidades actuales.

Tendr谩s m谩s 茅xito con los bootcamps de ciencia de datos si ya tienes algunos conocimientos b谩sicos de ciencia de datos. Los instructores de los bootcamps trabajan r谩pido y es probable que tengas que completar proyectos que requieran ciertos conocimientos previos. Por lo general, las clases se limitan a dominar habilidades clave de alto nivel y a construir tu caja de herramientas profesionales.

No habr谩 mucho tiempo para repasar conceptos b谩sicos, as铆 que eval煤a tus habilidades para saber qu茅 tipo de bootcamp ser铆a el m谩s adecuado para ti en funci贸n de tus aptitudes. Si necesitas centrarte m谩s en los conceptos b谩sicos, busca un curso intensivo de ciencia de datos para principiantes o considera la posibilidad de realizar un curso en l铆nea para repasar o ampliar tus conocimientos actuales, como el Certificado Profesional de Automatizaci贸n de TI de Google con Python.

4. Programas de investigaci贸n.

La mayor铆a de los programas bootcamp de ciencia de datos duran de tres a seis meses y el costo var铆a seg煤n la ubicaci贸n y la instituci贸n.

Cuando investigues los programas, ten en cuenta qu茅 estructura de clases se adapta mejor a tu horario, qu茅 habilidades necesitas aprender en funci贸n de tus objetivos profesionales y la integridad de la instituci贸n u organizaci贸n que ofrece el bootcamp. Aseg煤rate tambi茅n de comprobar si hay requisitos previos antes de solicitar un programa.

5. Considera la estructura y la ubicaci贸n.

Una de las preguntas clave a las que te enfrentar谩s cuando compares diferentes bootcamps de ciencia de datos es si quieres un programa online, presencial o h铆brido. Cada uno de estos enfoques educativos tiene sus propias ventajas, dependiendo de tus objetivos, recursos disponibles y circunstancias personales.

Clases presenciales

Normalmente, los bootcamps presenciales proporcionan m谩s estructura en un entorno pr谩ctico con un instructor dispuesto a ayudarte cuando lo necesites.

Las clases presenciales tambi茅n pueden ser una oportunidad para establecer contactos y desarrollar habilidades interpersonales como el trabajo en equipo y la colaboraci贸n. Sin embargo, si quieres matricularte en un bootcamp que no est谩 en tu localidad o tienes una agenda muy apretada, esta opci贸n puede no ser lo suficientemente flexible para ti.

Cursos en l铆nea

Los programas en l铆nea pueden ser una forma c贸moda de apuntarse a un programa sin renunciar a una formaci贸n completa. Capaces de ser completados en cualquier lugar con una conexi贸n a Internet, los bootcamps en l铆nea a menudo se pueden hacer a su propio ritmo. Aunque algunos pueden tener un instructor de guardia cuando necesites ayuda, otros pueden ser m谩s autodirigidos e independientes. Sin embargo, es posible que los cursos en l铆nea no ofrezcan tantas oportunidades para establecer contactos y practicar la creaci贸n de equipos como los programas presenciales.

Cursos h铆bridos

Los cursos h铆bridos ofrecen las ventajas de los cursos en l铆nea y presenciales. Con un bootcamp de ciencia de datos de estilo h铆brido, puedes experimentar la inmersi贸n del aprendizaje en persona con la comodidad del aprendizaje en l铆nea. Esta es una excelente opci贸n si vives cerca de una instituci贸n pero tienes una agenda ocupada o quieres la flexibilidad del aprendizaje en l铆nea adem谩s de las clases presenciales.

6. Toma nota de los temas relevantes.

Algunos bootcamps est谩n especializados en un campo espec铆fico de la ciencia de datos o se centran en un conjunto particular de habilidades. Sin embargo, puedes esperar ver generalmente algunos de estos temas en el trabajo del curso:

• Programaci贸n en Python

• Aprendizaje autom谩tico

• 颁辞诲颈蹿颈肠补肠颈贸苍

• 贰蝉迟补诲铆蝉迟颈肠补

• Pruebas A/B

• Excel intermedio

• Regresi贸n lineal

• Bases de datos (MySQL, MongoDB, etc.)

No esperes estar tomando notas todo el d铆a en estos bootcamps. La mayor铆a son programas pr谩cticos basados en proyectos que te ofrecen habilidades valiosas para incorporarte al mercado laboral. Revisa bien el contenido del curso para asegurarte de que se alinea con tus objetivos profesionales.

7. Conoce los costos.

Los bootcamps en ciencia de datos en l铆nea pueden costar aproximadamente desde 383 a 1,532 pesos mexicanos, dependiendo de la organizaci贸n [].

Si eres un estudiante universitario, puedes verificar si tienen bootcamps para estudiantes, gratuitas o pagas. Por otra parte, si ya est谩s empleado y buscas pasar a un puesto de mayor antig眉edad, puedes confirmar si tu empleador ofrece una forma de reembolso de la matr铆cula.

8. Reputaci贸n de la instituci贸n de investigaci贸n

Aseg煤rate de elegir un bootcamp de una instituci贸n o universidad con buena reputaci贸n. Seg煤n Course Report, las caracter铆sticas de un programa de calidad incluyen []:

• Rese帽as de antiguos alumnos y estudiantes

• Bien establecido (programa ofrecido durante m谩s de 3 a帽os)

• Variedad de opciones de financiaci贸n

• Asociaciones de pr茅stamo acreditadas

• Otros factores como el nivel de apoyo profesional y la selectividad del proceso de solicitud

Puede que estos requisitos parezcan muchos, pero existen recursos gratuitos en l铆nea que clasifican los bootcamps de ciencia de datos. Combina estos recursos con tu propia investigaci贸n para localizar los mejores programas que se ajusten a tus intereses.

Tambi茅n vale la pena mencionar que los empleadores o las personas que ya trabajan en la industria pueden tener recomendaciones de bootcamps de buena reputaci贸n que podr铆an compartir contigo.听

9. Decide si un data science bootcamp es adecuado para ti.

Los bootcamps de ciencia de datos tienen muchas ventajas, pero es importante saber si este estilo de aprendizaje es adecuado para tus objetivos profesionales generales. Considera los pros y las contras comunes de los bootcamps de ciencia de datos:

Pro: Demuestra determinaci贸n de tu parte.

Muchos empleadores ven a las personas que obtienen certificaciones de bootcamps como candidatos altamente cualificados y trabajadores. Alrededor del 39.2 por ciento de los gerentes de contrataci贸n creen que los candidatos formados en bootcamps est谩n tan cualificados como sus compa帽eros, seg煤n el Informe de Habilidades de Desarrolladores 2020 de HackerRank. Otro 33 por ciento dice que los que han completado bootcamps est谩n m谩s cualificados que los graduados universitarios [].

Contra: La ayuda financiera es limitada

Los bootcamps suelen ser mucho menos caros que obtener un t铆tulo universitario, pero ten en cuenta que es raro encontrar oportunidades de ayuda financiera que te ayuden a cubrir el costo de un programa bootcamp. Es posible que tengas 茅xito con las opciones de financiaci贸n de la escuela o los planes de pago escalonados.

Contra: Eficaz pero intensivo

Si quieres entrar r谩pidamente en el campo de la ciencia de datos, los bootcamps pueden ser tu puerta de entrada r谩pida. Aunque la duraci贸n total del programa es de s贸lo unos meses, durante ese tiempo te sumergir谩s en todo lo relacionado con la ciencia de datos. Esto puede ser un problema si ya tienes un trabajo a tiempo completo.

Pro: Orientaci贸n profesional

Al inscribirte en un bootcamp de ciencia de datos, aprender谩s junto a personas con ideas afines que probablemente est茅n tan centradas en sus carreras como t煤. Tambi茅n puedes encontrar servicios de carrera y asistencia laboral incorporados en estos programas.听

10. Presenta tu solicitud.

Cuando encuentres un programa adecuado para ti y que se ajuste a tus objetivos profesionales, es el momento de solicitarlo.

Dependiendo del programa, el proceso de inscripci贸n puede incluir una llamada con un representante del programa, una solicitud y una evaluaci贸n antes de la aceptaci贸n.

Empieza hoy mismo

Ya sea que decidas seguir un bootcamp u obtener un t铆tulo, podr铆as considerar tomar un programa flexible de ciencia de datos en l铆nea para prepararte para tu futura carrera. 糖心vlog官网观看 ofrece especializaciones y certificados profesionales de los principales l铆deres del sector, como el Certificado Profesional de Automatizaci贸n de TI de Google con Python, que pueden introducirte en las habilidades cr铆ticas que necesitas conocer para empezar en este campo.