Cada vez son más las formaciones en el estudio de ciencia de datos como respuesta a la demanda empresarial de profesionales enfocados en este sector. La gran cantidad de datos que manejan hoy en día las compañías, denota que la digitalización y la tecnología están cada vez más en nuestras vidas. Este gran volumen de datos es aprovechado por las empresas con el fin de optimizar sus recursos, su cadena de producción e incluso su relación con cada cliente. La transformación de los datos en información de valor es un recurso que reclaman las empresas y, para ello, es necesario un equipo de analistas de datos especializados cuya formación pase por un máster o bootcamp en data science.

Precisamente, el bootcamp en data science por el ID Digital School dispone de distintas ventajas frente a las demás formaciones como, por ejemplo, la duración de su curso. Este puede ser de una temporalidad de 3 meses, por lo que permite reconvertir el futuro laboral de sus alumnos en un tiempo récord. Además, la escuela trabaja junto a una empresa de selección IT con el fin de enlazar a las compañías tecnológicas con las características de los alumnos que más les puedan interesar. En este curso intensivo, el lenguaje de programación utilizado por excelencia será el Python con el fin de procesar los datos de forma satisfactoria.

Python es un lenguaje de programación multiparadigma creado en los años 80 y de código abierto, algo que se enfoca más en los beneficios prácticos de que numerosos programadores de todo el mundo pueden acceder a él. De esta forma, existe una comunidad a su alrededor dedicada a explicar el lenguaje o dar tips o consejos para su utilización.

Entre las características de este lenguaje de programación, se encuentran su legibilidad, elegancia y sencillez, lo que provoca que la curva de aprendizaje sea explosiva al principio y constante a lo largo del tiempo. El analista en data science podrá alimentarse de ejemplos y diferentes situaciones que la comunidad ya haya expuesto con el fin de saber de forma más clara cómo tiene que actuar en cada ocasión.

En el desarrollo de un proyecto de data science, Python permitirá procesar grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en diferentes pasos para lograr completar el análisis. El objetivo final de la empresa, en este caso, será de la optimización de sus recursos o servicios o conseguir un mayor conocimiento y personalización de su producto en torno a sus clientes. Para ello, el analista de datos debe seguir una serie de pasos, en los que Python será una parte fundamental, que se desarrollan en torno a definir por qué es necesario ese análisis de datos y cuál es su objetivo; establecer cuáles son las métricas o los datos que interesan para el análisis; hacer una recopilación del contexto de datos y añadirlos a los nuevos; hacer una limpieza de los datos para prescindir de información innecesaria; analizar los datos e interpretar los resultados en torno a los objetivos establecidos de forma previa al análisis.