{"id":8948,"date":"2021-01-14T15:40:27","date_gmt":"2021-01-14T14:40:27","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ie.edu\/exponential-learning\/blog\/?p=8948"},"modified":"2021-01-22T13:34:13","modified_gmt":"2021-01-22T12:34:13","slug":"que-es-un-bootcamp-y-cuales-son-los-beneficios-de-este-tipo-de-experiencia-formativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ie.edu\/lifelong-learning\/blog\/data-science\/que-es-un-bootcamp-y-cuales-son-los-beneficios-de-este-tipo-de-experiencia-formativa\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es un bootcamp y cu\u00e1les son los beneficios de este tipo de experiencia formativa?"},"content":{"rendered":"

El Data Science es una realidad en auge que cada vez es m\u00e1s determinante en nuestras compa\u00f1\u00edas y que puede desembocar en vertientes que van desde el mero an\u00e1lisis de nuestro negocio hasta el cient\u00edfico que simplemente pone su foco en IT.<\/strong><\/p>\n

Nunca bast\u00f3 con manejar datos sino en saber gestionar los datos de los que disponemos para ponerles a trabajar en favor de los intereses de nuestras empresas a trav\u00e9s de algoritmos, de machine learning y gracias a conocimientos matem\u00e1ticos y estad\u00edsticos as\u00ed como lenguajes como Python que seg\u00fan todos los expertos a\u00fan poseen un largo recorrido en el tiempo.<\/p>\n

De hecho, el data scientist es una profesi\u00f3n que est\u00e1 creciendo en su demanda hasta el punto de que habr\u00e1 crecido en el 2020 en un 28% seg\u00fan diversos estudios.<\/p><\/blockquote>\n

Esta demanda se ha hecho m\u00e1s fuerte en un momento en el que la transformaci\u00f3n digital esta abarcando cada vez a m\u00e1s y m\u00e1s sectores. Asimismo, la transformaci\u00f3n digital adquiere un mayor valor a\u00f1adido<\/strong> en el momento en el que el an\u00e1lisis de los datos es m\u00e1s consistente y nos ayudan a un mayor aprendizaje de nuestro negocio, de nuestro sector.<\/p>\n

En cuanto al liderazgo, este siempre ha sido de vital importancia en el mundo corporativo, pero cada vez se sostiene m\u00e1s si va soportado con datos que avalan todo tipo de decisiones basadas en algoritmos.<\/p>\n

El data science y el machine learning pueden ser especialmente relevantes para la resoluci\u00f3n de problemas complejos con necesidad de una amplia gama de datos tanto en t\u00e9rminos cuantitativos como cualitativos, de modo que podamos canalizar soluciones a trav\u00e9s de tendencias de nuestro negocio o mercado.<\/p><\/blockquote>\n

Un data scientist b\u00e1sicamente se ha de centrar en varios aspectos:<\/p>\n

    \n
  1. Descripci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos para sacar conclusiones y entender las tendencias del mercado.<\/li>\n
  2. An\u00e1lisis predictivo para tratar de entender lo mejor posible qu\u00e9 pasar\u00e1 en el futuro de modo que se puedan desarrollar acciones efectivas al menor coste posible con el objeto de optimizar los resultados de la compa\u00f1\u00eda.<\/li>\n
  3. An\u00e1lisis prescriptivo de manera y forma que el data scientist, gracias a los dos an\u00e1lisis anteriores, forma parte de las decisiones estableciendo procesos para obtener los mejores resultados.<\/li>\n<\/ol>\n

    Para poder competir actualmente es necesario aprovecharse del data science<\/strong> porque si no lo hacemos nosotros lo har\u00e1 nuestra competencia m\u00e1s directa y dejar\u00edamos de jugar una baza muy importante a nuestro favor. Los datos no siempre proceden de tablas o de un esquema predefinido sino que tambi\u00e9n entran en juego los datos provenientes de diversas fuentes como m\u00f3viles, sensores, redes sociales, etc.<\/p>\n

    Gracias a estas fuentes se pueden obtener grandes vol\u00famenes de datos<\/strong> sobre nuestros negocios y clientes, es decir, estar\u00edamos hablando de los \u201cdata lakes\u201d que nos permite analizar de forma flexible datos muy heterog\u00e9neos y de una procedencia muy diversa.<\/p>\n

    El data scientist esta equipado para poder comprender los problemas aportando soluciones reales y efectivas que ayudan directamente a nuestra cuenta de resultados.<\/p><\/blockquote>\n

    El Data Science Bootcamp del IE <\/a>es un programa de aprendizaje inmersivo que trata los contenidos mencionados desde un punto de vista \u201cend to end<\/strong>\u201d de manera y forma que permita equipar al alumno de todo el conocimiento que le facilite el desarrollo de una carrera profesional en aquellos proyectos que necesiten de una gesti\u00f3n, interpretaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de datos en aras de optimizar nuestros negocios al m\u00e1ximo posible.<\/p>\n

    La finalidad es que el alumno que ha vivido la experiencia bootcamp controle todos los procesos de principio a fin y aporte valor a cualquier proyecto de data science que actualmente se encuentre en el mercado.<\/p>\n

    Este aprendizaje inmersivo esta enfocado al data science en todas sus vertientes<\/strong>, de modo que su car\u00e1cter end to end dote al bootcamper de una versatilidad total a la hora de desempe\u00f1ar su funci\u00f3n como data scientist una vez aterrice en el d\u00eda a d\u00eda de las empresas.<\/p>\n

    Bootcamp y aprendizaje inmersivo se conjugan con una variable temporal reducida en el calendario. El producto de esta combinaci\u00f3n desemboca en la consecuci\u00f3n de unos objetivos claros y medibles que elevan a nuestros alumnos hacia un mercado laboral cada vez m\u00e1s competitivo<\/strong> y as\u00ed nos lo hacen saber edici\u00f3n tras edici\u00f3n.<\/p>\n

    Actualmente los aprendizajes se basan ya no solo en los conocimientos adquiridos sino en la experiencia de aprendizaje, y esta ha de tener una aplicabilidad absoluta.<\/p><\/blockquote>\n

    Para conseguir una buena experiencia, la filosof\u00eda del bootcamp del IE <\/a>es convivir con proyectos y datasets reales para que los alumnos puedan solucionar las diferentes casu\u00edsticas que presentan estos datos.<\/p>\n

    Los bootcampers son tutorizados por nuestros profesores,<\/strong> pero a medida que avanza el programa, los alumnos van ganando protagonismo y autonom\u00eda. Es cr\u00edtico que los profesores sean practitioners que sepan trasladar al aula todo aquello con lo que ellos se han encontrado a lo largo de toda su experiencia profesional.<\/p>\n

    El hecho de gestionar estos datasets, resolver problemas y comunicar estas soluciones a las empresas que trabajan con nosotros, permite a nuestros bootcampers elevarse<\/strong>, de modo que el v\u00ednculo con las marcas en muchos casos se extiende en forma de contrato laboral gracias a la oportunidad de network que brinda el IE con nuestras empresas colaboradoras.<\/p>\n

    La importancia del data science es cada vez m\u00e1s evidente, por lo que no deja de sorprender como muchas compa\u00f1\u00edas a\u00fan no est\u00e1n invirtiendo en data scientists, al menos en el n\u00famero en que deber\u00edan hacerlo, por lo que las expectativas de crecimiento de este tipo de profesionales se ir\u00e1n incrementando a medida que pase el tiempo, sobre todo en un escenario en el que algunas compa\u00f1\u00edas e incluso algunos sectores, a\u00fan est\u00e1n en proceso de digitalizaci\u00f3n, ya que la transformaci\u00f3n digital que en muchos casos les ha cogido con el paso cambiado.<\/p><\/blockquote>\n

    As\u00ed pues, un contenido de actualidad y en auge, un formato de aprendizaje inmersivo, un contacto estrecho con problemas y empresas reales y la inmediatez de un espacio de tiempo reducido, hacen de un bootcamp la f\u00f3rmula ideal para posicionarse en un mercado laboral<\/strong> en crecimiento que cada vez exige competencias mucho m\u00e1s definidas y enfocadas en la consecuci\u00f3n de un mejor rendimiento de nuestros negocios a todos los niveles.<\/p>\n

     <\/p>\n

    Marcelino Lominchar<\/strong><\/p>\n

    IE Business School \u2013 Executive Education<\/em><\/p>\n

    Director Adjunto de Programas de Direcci\u00f3n\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/em><\/p>\n

    Associate Director of Bootcamp in Data Science<\/em><\/p>\n

    Marcelino.lominchar@ie.edu<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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