La digitalización y las nuevas tecnologías han provocado una fuerte evolución en la sociedad de los últimos años. Hoy en día estamos conectados a una red que, de forma global, calcula y analiza nuestros datos de forma casi instantánea con el fin de conocernos mejor y recomendarnos series, películas, sitios donde viajar, conciertos a los que asistir y un largo etcétera en función de nuestra cultura, amistades o gustos. A este estudio individualizado con el fin de optimizar la relación con los clientes y los recursos, se le llama ciencia de datos, un método cada vez más y más utilizado por las empresas. Con el fin de suplir esta nueva demanda de puestos informáticos, surgen las formaciones a modo de másteres, cursos o bootcamps en big data que dan una oportunidad a las compañías de incluir en su plantilla a un profesional de estas características.
La ventaja de los bootcamps frente a las demás formaciones es que permiten, en un periodo de tiempo muy reducido, reconvertir el futuro profesional de cualquier persona hacia, en este caso, la ciencia de datos. La práctica torna en ser uno de los elementos fundamentales del bootcamp en Madrid y será guiada, en todo momento, por el profesorado. Los profesores son profesionales en activo en el momento en el que dan sus clases, algo que permite al alumnado conocer cuál es la actualidad del sector al que se van a adentrar y con qué tipo de situaciones podrán encontrarse una vez que comiencen su trabajo.
El bootcamp en data science y machine learning del ID Digital School permite a sus alumnos reconvertir su futuro laborar hacia varios puestos de trabajo:
- Big data Architect: Este profesional de la ciencia de datos diseña la arquitectura del software empleado para el análisis que se va a llevar a cabo. Este análisis tendrá distintos objetivos propuestos de forma previa sobre los que trabajará el arquitecto de datos para confeccionar un sistema que pueda revelarlos a través de su análisis.
- Data scientist: El científico de datos construirá los modelos empleados para el análisis empleando distintos lenguajes de programación como el Python o el JavaScript. Contextualizará los datos de la empresa o compañía para la que trabaja de forma que entienda qué tipo de información o datos de valor puede sacar el estudio del análisis a realizar.
- Machine Learning Engineer: este tipo de perfil aúna ciertas responsabilidades propias de los científicos de datos. Por una parte, debe conocer cómo analizar los datos y presentar casos de ejemplo que sean ilustrativos de ello, y por el otro debe conocer cuáles son las mejores fuentes para la obtención de los datos, su almacenamiento, cómo analizar los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados…
- Big Data Consultant: Este profesional de la ciencia de datos se encarga de asesorar sobre las estrategias digitales propias del big data. En este caso, tendrá un conocimiento muy amplio acerca de los datos de la empresa ya que será el encargado de aconsejar al resto del equipo acerca de qué tipo de herramientas de big data son las que mejor se adaptan a las necesidades de cada análisis.