La ciencia de datos evoluciona día a día y con ella los cursos o bootcamps en data science. Estos son una opción válida para adentrarse en el mundo tecnológico y así poder acceder a un empleo con este perfil. Precisamente las empresas demandan cada vez más puestos de trabajo en este sentido debido a la creciente digitalización que permite disponer de un volumen de datos muy amplia. Información que es estructurada y analizada para su correcto estudio a través del cual se llegará a la toma de decisiones gracias a su transformación en datos de valor. Por ello es fundamental una formación dedicada a la práctica en la que desarrollar un proyecto sea una realidad que no solo se encuentre una vez nos adentramos al mundo laboral.
Una vez que el data scientist se introduce en el entorno trabajador gracias a la implicación de una empresa de selección IT, requiere de una serie de procesos previos al desarrollo de un proyecto de data y la determinación de una serie de objetivos. El objetivo principal del que se derivarán los demás será el de conocer a fondo la empresa o una parte de ella con el fin de facilitar la toma de decisiones estratégicas de la misma en cualquiera de sus áreas. Estas decisiones serán fundadas en la información de valor obtenida a partir del estudio y análisis de datos en un proceso secuencial en el que el data scientist pasa por diferentes etapas a las que puede regresar y completar en cualquier momento. La formación en el bootcamp en data science distingue en seis las etapas que atraviesa un proyecto.
- Comprensión del proyecto
Entender el objetivo principal del proceso de data science que se va a llevar a cabo es clave para comprender el sentido final de la investigación. Si es planteado ante el data scientist un problema a superar mediante el análisis de grandes cantidades de datos, el trabajo en ello hará que el estudio consiga resultados. Si, por el contrario, no existe una meta definida que este análisis pueda lograr alcanzar, la base de la investigación está totalmente desfundada. - Recopilar los datos
En esta etapa el data scientist toma conciencia de los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados y dónde están alojados. Si estos necesitaran de cualquier tipo de ordenación o clasificación, este sería el momento indicado para hacerlo. - Transformación de los datos
En esta etapa se lleva los datos a un estado en el que es posible trabajar con ellos, por lo tanto, el objetivo en este momento es eliminar datos duplicados, valores no válidos o valores que no vayan a formar parte de la investigación. - Investigación y modelado
La estadística es una parte fundamental de esta etapa en la que se aplicarán diferentes fórmulas a los datos con el fin de obtener parámetros comunes y representativos del estudio realizado. El modelado se centrará en la determinación de los algoritmos adaptados al volumen de datos y el problema en sí para obtener unos resultados lo más óptimos posibles. - Evaluación
En esta etapa se valora de forma crítica el modelado con el objetivo de mostrar qué aportación hace al negocio en sí y al problema planteado al principio de la investigación. - Implantación
Inicio del proceso del modelo ya optimizado en torno a los datos que la investigación desea estudiar con el fin de resolver los problemas planteados.
