¿Valen la pena los cursos intensivos de data science?

Los cursos intensivos de iniciación que enseñan conocimientos de data science y analítica han ganado rápidamente en popularidad porque ofrecen el tipo de aprendizaje centrado, acelerado e inmersivo más adecuado para equipar a las personas para carreras de datos con las habilidades específicas del campo y listas para el trabajo que necesitarán. Y lo que es más importante, estar inscrito en un programa de formación profesional significa que otra persona está interesada en tu éxito, dispuesta a ofrecerte apoyo cuando lo necesites, a proporcionarte comentarios sobre tu progreso, tu currículum y tu cartera, y a encaminar tu búsqueda de empleo por la vía correcta.

Los mejores de estos programas ayudan a los estudiantes a aprender una selección adaptada de lenguajes y plataformas específicas de su campo que pueden abrir un buen número de puertas en el frente laboral:

• Python
• R
• SQL
• Hadoop
• Spark

También proporcionan experiencia práctica con

• Recogida de datos
• Análisis de datos
• Visualización de datos
• Análisis estadístico
• Análisis predictivo
• Programación

¿Qué es un curso de iniciación a la data science?

Los cursos de iniciación a la data science son programas educativos cortos y de inmersión que prometen preparar a los graduados para puestos de entrada en sólo tres o seis meses de estudio intensivo. Los graduados salen armados con habilidades técnicas en visualización de datos, análisis de datos, análisis predictivo, análisis estadístico y programación.

La data science hace uso de la analítica causal predictiva, la analítica prescriptiva y el aprendizaje automático para ayudarnos a hacer predicciones y, lo que es más importante, a tomar decisiones. Para decirlo de forma más sencilla: utiliza las matemáticas y la tecnología para encontrar patrones ocultos (y formas de ser más productivos y rentables) en los datos brutos.

Así que los científicos de datos pasan mucho tiempo recopilando, limpiando, modelando y examinando los datos, desde numerosos ángulos (algunos de los cuales no se han mirado antes).

Los bootcamps de data science ayudan a los estudiantes a aprender una variedad de lenguajes y marcos para conseguirlo, como Python, Pandas, Hadoop, R, SQL y Spark. Más cortos que los programas de grado tradicionales, los bootcamps de data science también suelen ofrecer más oportunidades de aprendizaje práctico que la mayoría de los programas educativos postsecundarios.

¿Cuáles son los beneficios de los cursos de iniciación a la data science?

Estos programas ofrecen muchas ventajas, como oportunidades de establecer contactos, planes de estudios actualizados y, en última instancia, la posibilidad de conseguir trabajos de Científico de Datos muy bien pagados tras un breve curso de tres a seis meses.

Un científico de datos pasa mucho tiempo recopilando, extrayendo, limpiando, modelando y analizando los datos antes de utilizar una serie de técnicas para llegar a conclusiones significativas, como el análisis causal predictivo (o la predicción de las posibilidades de un acontecimiento en el futuro), el análisis prescriptivo (que conjuga una serie de acciones y los resultados relacionados) y el aprendizaje automático.

Para preparar a los estudiantes para ello, los cursos de iniciación a la data science les enseñan a aprender una amplia variedad de lenguajes y marcos, como Python, Pandas, Java, Scala, Hadoop, R, SQL, Julia, MATLAB y Spark. Algunos de estos nuevos lenguajes no son muy conocidos y podrían dar a quien busca trabajo una ventaja sobre la competencia. A diferencia de las universidades tradicionales, los bootcamps pueden responder rápidamente a una industria en constante cambio.

Y se ha convertido en una norma que la creación de redes sea un punto central de la vida mientras se asiste a un bootcamp. Las escuelas celebran eventos de networking, traen a ponentes invitados de las principales empresas tecnológicas y la mayoría de los instructores son profesionales de la industria con buenos contactos. No sólo eso, sino que los estudiantes que te rodean también serán aspirantes a profesionales de la tecnología, y te ayudarán a formar los inicios de tu red profesional en el campo de los datos.

Los pros y los contras de los cursos de data science

Aunque no cabe duda de que asistir a un curso de iniciación tiene muchos beneficios potenciales, es importante ser realista.

Ventajas

Te prepara para una nueva carrera, rápidamente

Quizás el mejor argumento de venta es que estarás listo para trabajar increíblemente rápido, especialmente si lo comparas con un título universitario tradicional (incluso más si añades algún trabajo de posgrado al final). En un plazo de tres a seis meses, puedes estar preparado para superar una entrevista para un puesto de entrada.

Si tenemos en cuenta que el científico de datos de nivel inicial medio se lleva a casa unos 85.000 dólares al año, según PayScale, está claro por qué es una propuesta persuasiva.

Construye tu red profesional

Uno de los principales argumentos de venta es la cantidad de opciones de creación de redes que puede ofrecer. La mayoría de las escuelas celebran ferias de contactos, invitan a ponentes de los principales titanes de la tecnología al campus, organizan exposiciones de proyectos de graduados y tienen profesores que son profesionales del sector con amplias redes de contactos.

Tus compañeros de estudios también serán pronto contactos importantes cuando ellos también se aventuren en la búsqueda de empleo.

Adquiere habilidades muy demandadas

El científico de datos ha sido calificado como la carrera más prometedora por LinkedIn y el mejor trabajo de Estados Unidos por Glassdoor por una razón. Ahora mismo, la demanda -y los salarios- son altos y están a punto de aumentar.

Una investigación del MIT descubrió que las empresas situadas en el tercio superior de su sector en el uso de la toma de decisiones basada en datos eran un cinco por ciento más productivas y un seis por ciento más rentables que sus competidores. Hay que tener en cuenta que la data science es un campo relativamente joven y que muchas empresas han tardado en darse cuenta realmente de las perspectivas e ingresos potenciales que podrían cosechar con una inversión en datos.

Desventajas

Menos enfoque en la estadística que los programas universitarios tradicionales

La data science es un gran campo, y el tipo de trabajo que busques tendrá un gran impacto en la decisión de si es mejor ir a un bootcamp de iniciación, obtener un máster o probar otros recursos de aprendizaje en línea.

Para el campo del aprendizaje automático, los bootcamps de iniciación a la data science pueden ser la opción perfecta, ya que te enseñan todos los lenguajes de programación necesarios para construir e implementar modelos.

Sin embargo, a veces un bootcamp de iniciación puede no ser la opción adecuada. Para trabajar en investigación, puede que necesites un título de postgrado. Lo mismo puede ocurrir si quieres trabajar en el sector financiero.

Echa un vistazo a algunas ofertas de trabajo para puestos que te parezcan deseables. Comprueba si requieren o no un título superior. Eso podría ayudarte a tomar tu decisión.

El coste de un curso intensivo de entrenamiento

Aunque palidecen en comparación con el coste de la educación superior en Estados Unidos, los bootcamps de iniciación a la data science no son baratos. Incluso dejando de lado la matrícula -digamos 15.000 dólares- y el coste de cualquier tecnología necesaria (¿un portátil?), tienes que tener en cuenta la pérdida de ingresos por estar en un programa a tiempo completo durante 12 semanas.

Puedes suavizar ese golpe solicitando becas y explorando las opciones de pago que ofrece la escuela.

¿Cuánto cuestan los bootcamps de ciencias de la información?

El coste varía de una escuela a otra, pero puedes esperar pagar aproximadamente 15.000 dólares por un programa intensivo de data science en persona.

Aunque la mayoría de los programas más conocidos empiezan en torno a los 15.000 dólares, algunas escuelas también ofrecen opciones más baratas a tiempo parcial o a su propio ritmo que cuestan entre 4.000 y 10.000 dólares.

Si el coste es un problema, echa un vistazo a las becas disponibles. Muchas instituciones tienen becas dirigidas a mujeres, veteranos y otros grupos infrarrepresentados en la tecnología. También hay becas para empleadores, en las que tu lugar de trabajo paga la factura de tu matrícula. La mayoría de los bootcamps también ofrecen planes de pago flexibles o mensuales.

Si te preocupa cómo hacer que las cosas funcionen económicamente, ponte en contacto con un representante de la escuela y pide un desglose de lo que puedes esperar pagar y de las becas a las que podrías optar.

¿Puedo calcular el retorno de la inversión de mi bootcamp de iniciación en ciencias de datos?

Un bootcamp puede ser el camino correcto para los que cambian de carrera y quieren adquirir una nueva habilidad muy demandada con rapidez, pero si no estás seguro de que sea la dirección correcta para llevar tu carrera, puedes calcular el retorno de la inversión (ROI).

En primer lugar, echa un vistazo a tu situación económica actual y anota tus ingresos mensuales después de impuestos y tus gastos actuales.

A continuación, analiza el tiempo y el dinero totales que invertirías en este programa. Calcula el coste de la matrícula, el tiempo que tardarás en graduarte, tu coste de vida mientras haces el curso, el coste de la financiación de la matrícula (si procede) y cualquier otro coste inicial, como un ordenador nuevo.

Por último, seamos realistas en cuanto a tus expectativas tras la graduación. ¿Qué salario esperas ganar? Aunque el salario medio de un científico de datos es de 123.000 dólares en EE.UU., seamos conservadores y pongamos una cifra inferior. A continuación, ten en cuenta los impuestos sobre la renta previstos y el tiempo que esperas que te lleve encontrar un puesto de trabajo.

Entonces, sólo tienes que sopesar la inversión total con la diferencia de tus ingresos previstos después de impuestos.

¿Cuánto ganaré después de terminar un curso intensivo de ciencias de la información?

Según PayScale, el salario medio de un científico de datos de nivel inicial es de algo más de 85.000 dólares al año.

A medida que vayas ascendiendo en tu carrera, puedes esperar que esa cifra aumente significativamente. El científico de datos medio en Estados Unidos se lleva a casa 123.000 dólares, y los científicos de datos senior ganan un salario medio de más de 150.000 dólares.

Potencial de ingresos para los graduados de los bootcamps de formación profesional en ciencias de la información

El potencial de ingresos para los graduados del bootcamp es bastante alto, dado que los científicos de datos de nivel inicial ganan un salario medio de 85.000 dólares y los veteranos de la industria ganan mucho, mucho más.

Dado que los datos están en su relativa juventud como campo, los Científicos de Datos con mucha experiencia son escasos y se llevan a casa salarios que lo reflejan.

Rango de la matrícula de los bootcamps presenciales

La matrícula de los programas presenciales puede oscilar entre 5.000 y 18.000 dólares. Algunas escuelas cobran menos por las opciones autodidactas. Otras cambian más o menos en función de lo exhaustivo que sea el programa que quiera el estudiante.

Si quieres evitar el shock de una factura de matrícula considerable por adelantado, la mayoría de las escuelas más conocidas ofrecen planes de pago mensuales u otras opciones flexibles. Para compensar el coste de la matrícula, la mayoría de los bootcamps ofrecen generosas becas dirigidas a grupos de personas poco representadas en la tecnología. También puedes explorar las becas de los empleadores, que cubren el coste de la matrícula.

Lo más probable es que el bootcamp que te interesa tenga personas que te ayuden a saber cuáles serán tus gastos.
No olvides que la matrícula no es el único gasto de un bootcamp. Comprueba si el programa tiene otros gastos obligatorios o recomendados (libros, un ordenador nuevo, algún programa, etc.)

¿Un bootcamp de iniciación a la data science te proporcionará un empleo?

Sí, es muy probable que te ayude a conseguir un trabajo, ya que la gran mayoría de los graduados de los bootcamps de iniciación a la data science informan de que han encontrado trabajo en este campo. Algunos de ellos informan de que más del 95 por ciento de los graduados de sus bootcamps de iniciación a la data science han encontrado trabajo en 180 días, y que los ex alumnos han conseguido puestos de trabajo en las principales empresas, como Google, Microsoft, Amazon y Facebook.

He aquí algunos otros puestos de trabajo que podrías tener después de completar un bootcamp de iniciación a la data science:

• Ingeniero de datos
• Ingeniero de aprendizaje automático
• Analista de Big Data
• Analista de negocios
• Administrador de bases de datos

Dicho esto, cabe señalar que hay personas que completan los bootcamps y no consiguen encontrar trabajo en el sector. No es necesariamente algo fácil de dominar y quizás no todo el mundo está hecho para ser un científico de datos.

¿Los graduados de los bootcamps de data science consiguen realmente trabajo?

Sí, los graduados de los bootcamps de ciencias de datos están consiguiendo trabajos en masa, ya que los empleadores que han estado hambrientos de talento en el campo de los datos están recogiendo a los ex alumnos poco después de que se hayan graduado.

Esta demanda de profesionales de los datos ha creado un entorno en el que es bastante raro que un graduado de un bootcamp de iniciación no consiga un trabajo. Comprueba el informe de resultados de cualquier escuela respetada y debería reflejarlo.

¿Cómo puedo asegurarme de obtener estos resultados?

Para asegurarte de que encuentras un trabajo después, debes aplicarte al máximo durante el curso y, tras la graduación, apoyarte en tu recién formada red profesional mientras buscas un trabajo de nivel inicial.

En un bootcamp de iniciación a la data science muy respetado, aprenderás tu oficio bajo la tutela de respetados profesionales del sector. Es crucial que busques sus críticas constructivas a medida que avanzas en el curso construyendo modelos y elaborando visualizaciones. La mayoría de los graduados de los bootcamps de iniciación a la data science dicen que sus interacciones con el profesorado fueron una de sus partes favoritas del curso, y aprovechar al máximo esa oportunidad de aprender de alguien experto es un paso importante para garantizar que obtienes los resultados que deseas.

Lo mismo ocurre con tus compañeros de clase. Considéralos como futuros profesionales de los datos y colegas, y aprovecha la oportunidad para crear una red profesional. Esto incluye asistir a eventos de networking.

También puedes considerar las prácticas y los aprendizajes, que a menudo son una puerta de entrada a un trabajo. Pero asegúrate de mantener tu perfil de LinkedIn actualizado para que los reclutadores puedan encontrarte.

Hablando de LinkedIn, puede ser una buena estrategia enviar un mensaje amistoso a un profesional de datos que trabaje en una empresa que te interese. Ofréceles salir a tomar un café o a almorzar para que puedas aprender de ellos; te sorprendería saber cuántos dirán que sí.

¿Cómo perciben los empleadores los bootcamps de formación en data science?

Los empleadores ven muy bien los bootcamps de formación en data science, ya que consideran que los alumnos de los bootcamps de formación están motivados, son dedicados y están formados en los sistemas, técnicas y plataformas más actuales. También les demuestras que eres un aprendiz comprometido, una cualidad muy atractiva en un sector que cambia rápidamente. Dicho esto, no todos los programas tienen una reputación igualmente positiva entre los empleadores, y tu éxito en el frente laboral se verá afectado por la reputación de la escuela y la calidad de los proyectos que el candidato pueda mostrarles.

La mayoría de los ex alumnos de los bootcamps descubren que los empleadores están deseosos de contratar incluso si un bootcamp de data science es lo único que figura en tu currículum. Por eso un porcentaje tan abrumadoramente alto de graduados de los bootcamps dicen haber conseguido trabajo en un plazo de tres a seis meses; cuando se trata de habilidades en data science, es un mercado de vendedores y los empleadores compiten para contratar a los científicos de datos con más talento.

Esto se debe, en gran medida, a que quienes se gradúan en los bootcamps de data science suelen realizar proyectos a lo largo de su programa que pueden mostrar a los posibles empleadores para demostrar su talento. Además, muchas instituciones tienen relaciones con las principales empresas tecnológicas, que a menudo patrocinan becas y eventos.

También está el hecho de que casi todas las empresas tecnológicas ya tienen a un ex alumno del bootcamp trabajando para ellas.

Pero es importante que te asegures de seleccionar el bootcamp de iniciación adecuado, uno con un historial probado de producción de graduados cualificados y preparados para el trabajo. Comprueba los informes de resultados o los sitios de revisión como Course Report o SwitchUp para ver lo que dicen los graduados y los estudiantes. Si te atreves, ponte en contacto con un par de responsables de contratación y pregúntales directamente qué opinan del bootcamp de iniciación que estás considerando.

Entonces, ¿merece la pena un curso intensivo de ciencias de datos?

Sí, un bootcamp de arranque de datos merece la pena, pero tu éxito depende de la solidez de la escuela, de tu nivel de dedicación (tanto en el aprendizaje como en la creación de redes), y de tu formación y experiencia previa.

Si asistes a un programa de formación inicial que tenga una buena reputación por formar graduados cualificados, que te dé la oportunidad de trabajar en al menos un proyecto en vivo y que te ayude a construir tu red profesional a través de cosas como eventos de networking y otros métodos, serás un fuerte candidato para un puesto de entrada.

A lo largo de tu bootcamp de iniciación, aprenderás a construir e implementar modelos de aprendizaje automático, a familiarizarte con diversos lenguajes de programación (como Python, R, Ruby, JavaScript, C++ y Java), y a descubrir cómo hacer visualizaciones impactantes.

Éstas son las habilidades que buscan los empleadores en la mayoría de los puestos de trabajo de la data science, y si puedes conseguir un puesto de trabajo en la data science después de hacer sólo un curso de 10 a 16 semanas, definitivamente valdría la pena para la mayoría, dependiendo de dónde estés ahora en tu carrera.

¿Otra razón por la que la mayoría de los graduados parecen sentir que un curso intensivo de data science es una inversión que merece la pena? Es un campo maravilloso para trabajar en este momento. Se prevé que este campo crezca un 28% en 2020, lo que equivale a unos 2,7 millones de nuevos puestos de trabajo. Eso supone más puestos de trabajo de los que podrán cubrir los nuevos licenciados, lo que significa que los trabajadores tecnológicos de otros campos tendrán que perfeccionar sus conocimientos y pasar a los datos para satisfacer esta demanda.

De hecho, una conocida Encuesta de Habilidades Digitales sugiere que esto ya está ocurriendo. Aproximadamente cuatro de cada cinco profesionales de los datos empezaron su carrera haciendo otra cosa, y alrededor de dos tercios de todos los científicos de datos llevan trabajando en este campo cinco años o menos.

Pero hay otros factores que hay que tener en cuenta a la hora de considerar si un bootcamp de iniciación a la data science merece la pena.

El lugar donde se estudia marca una gran diferencia, así que haz los deberes sobre cualquier programa que estés considerando. Comprueba dónde han acabado sus antiguos alumnos: ¿son los tipos de empresas y puestos que codiciarías? Y, en última instancia, el éxito de un programa de formación en ciencias de la información depende por completo de cómo te apliques mientras realizas el curso. Trabaja y establece una red de contactos si quieres dar un golpe de efecto tras la graduación.

Dicho esto, debemos mencionar que hay algunos puestos muy técnicos dentro de la data science en los que se requiere un título universitario avanzado en matemáticas, estadística o informática. Comprueba las ofertas de empleo para los tipos de funciones que te interesan y mira cuáles son sus requisitos para tener una mejor idea de lo que puedes esperar.

Nuestros consejos: Cómo hacer que merezca la pena un bootcamp de ciencias de datos

Cuando se trata de bootcamps de entrenamiento, tu éxito se reducirá en última instancia al esfuerzo que pongas, a tu enfoque y a tu nivel de dedicación. Estos son nuestros consejos para que un bootcamp de data science merezca la pena.

• Haz tus deberes y elige bien. Aunque los empleadores codician a los graduados de los bootcamps, no todas las escuelas tienen una reputación excelente. Antes de comenzar tu viaje de bootcamp de iniciación, querrás asegurarte de que el programa que estás considerando goza de gran prestigio. Lee las reseñas en Internet, ponte en contacto con estudiantes actuales o antiguos graduados, o ponte en contacto con un reclutador o director de contratación en data science para conocer su opinión sobre los mejores programas y escuelas. Revisa detalladamente el plan de estudios y los requisitos previos del bootcamp de entrenamiento. Si se trata de un curso presencial, haz una visita al campus o consulta una visita virtual. Y, si es posible, lee el informe de resultados del bootcamp de iniciación para ver cómo les va a sus graduados.

• Sal a la calle y haz contactos. Una cosa de la que hablan los ex alumnos de los bootcamps es de las oportunidades de establecer contactos que ofrecen los eventos de networking en el campus (y virtuales), por no mencionar a los ponentes invitados de las principales empresas tecnológicas que visitan las aulas de los mejores bootcamps de data science. Tus compañeros de clase podrían ser también futuros colegas, por lo que esos vínculos que estás formando podrían resultar valiosos. Lo mismo ocurre con tus instructores. En un buen bootcamp de iniciación, aprenderás de líderes del sector con amplias redes profesionales. Aprovecha esta oportunidad para impresionarlos.

• Empieza a trabajar en proyectos en vivo de inmediato. Una de las razones por las que un número tan abrumador de ex alumnos de bootcamps de iniciación a la data science son contratados poco después de graduarse es que pueden trabajar en proyectos reales durante el curso de sus programas, que luego pueden mostrar a los empleadores para demostrar que saben lo que están haciendo.

• Busca opiniones. Como ya hemos mencionado, un programa de iniciación a la data science que merezca la pena tendrá instructores con mucha experiencia en lo que tú esperas hacer profesionalmente. Tómate muy en serio sus opiniones sobre tus proyectos y visualizaciones; es probable que un posible empleador vea lo mismo que ellos. Tener el oído de un profesional de la industria es una de las mejores partes de asistir a un bootcamp, así que asegúrate de aprovecharlo.

Cómo elegir el bootcamp adecuado para ti

Antes de decidir qué bootcamp de iniciación a la data science es el adecuado para ti, tienes que hacer una auto-reflexión. ¿Cuáles son tus objetivos y cuál es el nivel de compromiso de tiempo con el que te sientes cómodo?

En primer lugar, consideremos qué opción de entrega podría funcionar mejor para ti:

Campamentos presencial a tiempo completo

Cuando piensas en un «bootcamp de entrenamiento», esto es probablemente lo que te viene a la mente. Se trataría de un programa inmersivo y centrado en el que pasarías entre 40 y 80 horas a la semana en clase mientras dedicas parte de tu tiempo a trabajar en tus proyectos. ¿Las ventajas de este modelo? No hay forma más rápida de alcanzar tus objetivos. ¿Las desventajas? Compaginar un trabajo puede ser difícil o, en algunos casos, imposible.

Campamentos online a tiempo completo

Probablemente se tiende a creer que estos cursos son más fáciles. No lo son. La mayoría de los bootcamps de formación en ciencias de datos a tiempo completo siguen requiriendo entre 40 y 60 horas semanales de clase, mientras que tú tendrás que utilizar las noches y los fines de semana para completar el trabajo del curso. No vayas con la esperanza de que te des prisa.

Campamentos de iniciación a tiempo parcial y presenciales

Este puede ser un buen compromiso para quienes no se sientan cómodos comprometiéndose con un horario a tiempo completo. Sigues obteniendo algunas de las ventajas de asistir a un curso presencial: quizás mejores oportunidades de establecer contactos, la posibilidad de asistir a eventos en el campus y, al menos en un buen bootcamp de entrenamiento, un equipo de primera línea que puedes utilizar fuera de horario. Por supuesto, hay una desventaja: no te pondrás en marcha como Científico de Datos tan rápidamente. La mayoría de los cursos a tiempo parcial tardan entre dos y tres veces más en completarse que los cursos a tiempo completo.

Cursos intensivos a tiempo parcial en línea

Para obtener la mayor flexibilidad posible, puedes hacer un curso flexible en línea. Esta opción puede ser más aceptable para las personas que ya están empleadas y que simplemente buscan actualizar sus conocimientos. Pero al igual que los programas presenciales, tardarás más tiempo en completar el curso, especialmente si es a tu ritmo.

Para saber qué bootcamp de iniciación a la data science es el adecuado para ti, tienes que decidir qué es lo más importante para ti. Para ello, te recomendamos que te hagas las siguientes cuatro preguntas:

¿En qué punto de mi carrera me encuentro?

Saber qué bootcamp de iniciación es el adecuado para ti tiene mucho que ver con que te conozcas a ti mismo y sepas en qué punto de tu carrera te encuentras.
¿Eres un novato en la data science y la tecnología en general, o has trabajado antes en funciones similares? (Si has trabajado en funciones similares, o tienes experiencia en tecnología, puedes esperar un salario más alto al graduarte) ¿Tienes un título universitario en matemáticas, estadística o informática? ¿Eres un novato en la codificación? ¿Tienes alguna experiencia con el modelado de datos, la creación de visualizaciones o el uso de Python, R o C++, por ejemplo?

Si eres un principiante total y tu objetivo es convertirte en un Científico de Datos en cuestión de meses, realmente querrás encontrar un bootcamp probado, inmersivo y desafiante que te ayude a alcanzar tus objetivos.

¿He hecho los deberes?

Con la demanda de profesionales de los datos y todo el rumor de que el Científico de Datos es uno de los mejores trabajos de Estados Unidos en este momento, los bootcamps de iniciación a la data science están apareciendo por todo el país. Aunque es bueno que más personas tengan acceso a este tipo de educación, también significa que hay una gran variación en el nivel de calidad de cada programa.
Antes de elegir dónde estudiar, haz tus deberes. Cualquier escuela de renombre debería haber sido revisada muchas veces en sitios como Course Report o SwitchUp. También es bueno oír las cosas directamente de la boca del caballo, por así decirlo: con un poco de indagación en LinkedIn, seguro que encontrarás a algunos ex alumnos habladores que estarán encantados de hablar de su experiencia contigo. Si eres demasiado tímido para eso, al menos echa un vistazo a los perfiles de algunos antiguos alumnos para ver cómo les ha ido desde su graduación.

También es un buen momento para sondear los planes de estudio de las distintas escuelas. ¿Tienes objetivos específicos, como por ejemplo dominar una herramienta como Jupyter Notebooks o Anaconda? Si no puedes averiguarlo mirando el programa del curso, casi todos los bootcamps tienen representantes que estarán encantados de responder a cualquier pregunta que puedas tener.

¿Cómo están mis finanzas?

Seamos claros: sabemos que los bootcamps de iniciación a la data science no son baratos.

La matrícula de los bootcamps presenciales puede oscilar entre los 5.000 y los 18.000 dólares, pero los más respetados cobran alrededor de 15.000 dólares. Se trata de una factura muy elevada, sobre todo si piensas ausentarte un par de meses del trabajo mientras realizas el curso.

Sencillamente, es posible que no puedas permitírtelo.

Pero la mayoría de los bootcamps harán todo lo posible para que sus alumnos puedan pagarlo. La mayoría tienen opciones flexibles, en las que puedes hacer pagos regulares en lugar de una enorme suma global. Hay muchas becas disponibles -especialmente si perteneces a un grupo poco representado en la tecnología-, incluidas las becas de los empleadores, en las que tu trabajo paga la factura.

Una vez más, es un buen momento para ponerse en contacto con un representante del bootcamp de iniciación y ver qué puedes hacer para que la parte financiera sea un poco más fácil para ti.