martes 26/10/21

Empleos digitales tras cursar el bootcamp en data science

El data science es una disciplina tecnológica que en los últimos años está ganando cada vez más importancia gracias a la globalizada digitalización, que provoca un registro de datos continuo de nuestro día a día. 

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El data science es una disciplina tecnológica que en los últimos años está ganando cada vez más importancia gracias a la globalizada digitalización, que provoca un registro de datos continuo de nuestro día a día. El objetivo principal de la ciencia de datos es la toma de decisiones tras estudiar y analizar los datos utilizados y valorar qué camino tomar a partir de ellos. Algo que incorporan poco a poco las empresas y que hace que cada vez sean más comunes los másteres, cursos o bootcamp en data science que proporcionan una formación activa y práctica en el nuevo terreno tecnológico de la ciencia de datos.

Cada persona es una gran productora de datos, una cantidad que en 2018 ascendía a 33 zettabytes y que se estima que en 2025 esta cifra se sitúe en los 133 zettabytes. En este sentido, la proyección de la ciencia de datos en un futuro cada vez más inmediato es muy prometedora ya que los datos están cobrando y cobrarán mucha importancia incluso en los aspectos más cotidianos. La formación con un bootcamp en data science es una apuesta de futuro en este sentido debido a la creciente demanda empresarial de analistas que orientan a la compañía a la toma de decisiones basadas en razones fundadas.

Las competencias profesionales de este científico de datos pasarán por analizar grandes volúmenes de datos a los que debe aplicar diferentes técnicas y herramientas para lograr comprenderlos a través de la estadística. Una vez estudiados, el analista extraerá la información valiosa que se encuentra en ellos y aportará soluciones para la mejora sustancial de los procesos. Esto puede llevar a inclinar a la empresa a alcanzar ciertas mejoras a través de la toma de decisiones.

El marketing digital o el posicionamiento SEO son dos disciplinas que un analista de datos debe conocer para valorar cuál es la mejor manera de encaminar las decisiones derivadas de su estudio. Además, es necesario el conocimiento en diferentes áreas con el fin de completar su trabajo en la empresa en la que esté trabajando:

  • Conocimiento en matemáticas, estadística y probabilidad: El data scientist debe escoger de forma correcta cómo valorar los datos a analizar y qué herramientas, fórmulas o tecnologías utilizar en cada caso.
  • Conocimientos en programación: precisamente el bootcamp en data science por el ID Digital School incluye una serie de bloques en los que diferentes lenguajes de programación son los protagonistas. Python será el más destacado por ser el más utilizado a nivel mundial para el procesamiento de datos.
  • Encaminar el futuro de la empresa en base a los datos: La tarea principal del analista de datos es precisamente esta: predecir qué pasará en la compañía para lograr así que esta tome el camino correcto en sus próximos pasos del futuro más inmediato. La optimización de los recursos de la empresa dependerá de este paso.
  • Habilidades de comunicación:  Una vez analizados los datos y delimitadas las próximas decisiones de la compañía, el analista de datos ahora es el encargado de transmitir el resultado de su estudio. En este momento, la capacidad de comunicar un cambio de rumbo, una optimización de recursos o cualquier próximo paso a tomar por la empresa, será fundamental para el buen entendimiento entre el área de análisis y las personas encargadas de la toma de decisiones.

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