Cómo elegir un data science bootcamp (+ 5 a considerar)

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Los data science bootcamps o bootcamps de ciencia de datos son cursos cortos, intensivos y de inmersión que enseñan habilidades avanzadas de ciencia de datos a personas que buscan una carrera en este campo [1]. Al ofrecer un curso intensivo de Python, SQL, visualización 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 técnicas avanzadas.

Pero, ¿cómo saber si un data science bootcamp es adecuado para ti? Y, ¿qué debes tener en cuenta a la hora de evaluar los diferentes bootcamps que existen?

En este artículo, aprenderás la diferencia entre un programa de formación inicial y un título en ciencia de datos, cómo elegir el programa de formación inicial adecuado para ti y explorarás cinco de los programas de formación inicial en ciencia de datos más populares.

Data science bootcamp vs. licenciatura en ciencia de datos 

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 título universitario en un campo no relacionado, entonces un bootcamp podría 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 título universitario en un campo no relacionado y quieren obtener una certificación formal en ciencia de datos para poder seguir una carrera en este campo. También puedes obtener un título en ciencia de datos, pero existen diferencias considerables entre ambos [2,3]. Estas diferencias incluyen:

Cómo 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 sección te guiará a través 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:

• ¿Dónde quiero estar dentro de cinco años?

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

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

• ¿Qué habilidades requiere mi objetivo profesional?

Si respondes a estas preguntas, tendrás más 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 automático y mucho más. Como resultado, hay muchas carreras que puedes seguir en este campo. Algunas de las carreras más populares de la ciencia de datos incluyen:

- Ingeniero de datos

- Estadístico

- Analista de datos

- Ingeniero de aprendizaje automático

- Científico de datos

2. Investiga los requisitos del puesto. 

Una vez que hayas esbozado tus objetivos profesionales, ahora debes investigar las habilidades y cualificaciones que necesitarás obtener para desempeñar el trabajo. Muchos trabajos de ciencia de datos requieren que poseas un conjunto de habilidades específicas para ese puesto en concreto, que pueden diferir un poco de las que ya posees. Algunas de las habilidades técnicas y laborales más comunes que puedes encontrar en el campo de la ciencia de datos incluyen:

• Comunicación

• Trabajo en equipo

• Creatividad

• Perseverancia

• Resolución de problemas

• Conocimientos de lenguajes de programación, como Python o R

• Bases de datos

• Aprendizaje automático

• Visualización de datos

• Marcos de Big Data

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

3. Evalúa tus habilidades actuales.

Tendrás más éxito con los bootcamps de ciencia de datos si ya tienes algunos conocimientos básicos de ciencia de datos. Los instructores de los bootcamps trabajan rápido 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 habrá mucho tiempo para repasar conceptos básicos, así que evalúa tus habilidades para saber qué tipo de bootcamp sería el más adecuado para ti en función de tus aptitudes. Si necesitas centrarte más en los conceptos básicos, busca un curso intensivo de ciencia de datos para principiantes o considera la posibilidad de realizar un curso en línea para repasar o ampliar tus conocimientos actuales, como el Certificado Profesional de Automatización de TI de Google con Python.

4. Programas de investigación.

La mayoría de los programas bootcamp de ciencia de datos duran de tres a seis meses y el costo varía según la ubicación y la institución.

Cuando investigues los programas, ten en cuenta qué estructura de clases se adapta mejor a tu horario, qué habilidades necesitas aprender en función de tus objetivos profesionales y la integridad de la institución u organización que ofrece el bootcamp. Asegúrate también de comprobar si hay requisitos previos antes de solicitar un programa.

5. Considera la estructura y la ubicación.

Una de las preguntas clave a las que te enfrentarás cuando compares diferentes bootcamps de ciencia de datos es si quieres un programa online, presencial o híbrido. 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 más estructura en un entorno práctico con un instructor dispuesto a ayudarte cuando lo necesites.

Las clases presenciales también pueden ser una oportunidad para establecer contactos y desarrollar habilidades interpersonales como el trabajo en equipo y la colaboración. Sin embargo, si quieres matricularte en un bootcamp que no está en tu localidad o tienes una agenda muy apretada, esta opción puede no ser lo suficientemente flexible para ti.

Cursos en línea

Los programas en línea pueden ser una forma cómoda de apuntarse a un programa sin renunciar a una formación completa. Capaces de ser completados en cualquier lugar con una conexión a Internet, los bootcamps en línea a menudo se pueden hacer a su propio ritmo. Aunque algunos pueden tener un instructor de guardia cuando necesites ayuda, otros pueden ser más autodirigidos e independientes. Sin embargo, es posible que los cursos en línea no ofrezcan tantas oportunidades para establecer contactos y practicar la creación de equipos como los programas presenciales.

Cursos híbridos

Los cursos híbridos ofrecen las ventajas de los cursos en línea y presenciales. Con un bootcamp de ciencia de datos de estilo híbrido, puedes experimentar la inmersión del aprendizaje en persona con la comodidad del aprendizaje en línea. Esta es una excelente opción si vives cerca de una institución pero tienes una agenda ocupada o quieres la flexibilidad del aprendizaje en línea además de las clases presenciales.

6. Toma nota de los temas relevantes.

Algunos bootcamps están especializados en un campo específico 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:

• Programación en Python

• Aprendizaje automático

• Codificación

• Estadística

• Pruebas A/B

• Excel intermedio

• Regresión lineal

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

No esperes estar tomando notas todo el día en estos bootcamps. La mayoría son programas prácticos 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 línea pueden costar aproximadamente desde 383 a 1,532 pesos mexicanos, dependiendo de la organización [4].

Si eres un estudiante universitario, puedes verificar si tienen bootcamps para estudiantes, gratuitas o pagas. Por otra parte, si ya estás empleado y buscas pasar a un puesto de mayor antigüedad, puedes confirmar si tu empleador ofrece una forma de reembolso de la matrícula.

8. Reputación de la institución de investigación

Asegúrate de elegir un bootcamp de una institución o universidad con buena reputación. Según Course Report, las características de un programa de calidad incluyen [6]:

• Reseñas de antiguos alumnos y estudiantes

• Bien establecido (programa ofrecido durante más de 3 años)

• Variedad de opciones de financiación

• Asociaciones de préstamo 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 línea que clasifican los bootcamps de ciencia de datos. Combina estos recursos con tu propia investigación para localizar los mejores programas que se ajusten a tus intereses.

También vale la pena mencionar que los empleadores o las personas que ya trabajan en la industria pueden tener recomendaciones de bootcamps de buena reputación que podrían compartir contigo. 

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 determinación 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 contratación creen que los candidatos formados en bootcamps están tan cualificados como sus compañeros, según el Informe de Habilidades de Desarrolladores 2020 de HackerRank. Otro 33 por ciento dice que los que han completado bootcamps están más cualificados que los graduados universitarios [7].

Contra: La ayuda financiera es limitada

Los bootcamps suelen ser mucho menos caros que obtener un título 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 éxito con las opciones de financiación de la escuela o los planes de pago escalonados.

Contra: Eficaz pero intensivo

Si quieres entrar rápidamente en el campo de la ciencia de datos, los bootcamps pueden ser tu puerta de entrada rápida. Aunque la duración total del programa es de sólo unos meses, durante ese tiempo te sumergirás en todo lo relacionado con la ciencia de datos. Esto puede ser un problema si ya tienes un trabajo a tiempo completo.

Pro: Orientación profesional

Al inscribirte en un bootcamp de ciencia de datos, aprenderás junto a personas con ideas afines que probablemente estén tan centradas en sus carreras como tú. También puedes encontrar servicios de carrera y asistencia laboral incorporados en estos programas. 

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 inscripción puede incluir una llamada con un representante del programa, una solicitud y una evaluación antes de la aceptación.

Empieza hoy mismo

Ya sea que decidas seguir un bootcamp u obtener un título, podrías considerar tomar un programa flexible de ciencia de datos en línea para prepararte para tu futura carrera. Coursera ofrece especializaciones y certificados profesionales de los principales líderes del sector, como el Certificado Profesional de Automatización de TI de Google con Python, que pueden introducirte en las habilidades críticas que necesitas conocer para empezar en este campo.