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La formación profesional en Ciencia de Datos

De acuerdo con un estudio realizado por Burtch Works en colaboración con el International Institute for Analytics, "el 45% de las empresas considera que el análisis de datos sigue siendo central y esencial para su operación". Por lo tanto, las empresas cuentan con varias estrategias para adaptarse a esta transición: la contratación de nuevos talentos o la capacitación interna de sus equipos. La segunda opción, la formación profesional, presenta numerosas ventajas que exploraremos en este artículo.

La transformación de los métodos y hábitos ha incrementado notablemente la producción de data. El Big Data es cada vez más utilizado por las empresas en sus diferentes procedimientos.

Ningún sector queda fuera: banca, seguros, finanzas, agricultura, medio ambiente, gran consumo, retail y muchos más.

Los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning se emplean en todas partes para implementar inteligencias artificiales que operan día y noche, todo ello con el fin de optimizar las ventas, identificar tendencias o recabar más información sobre los clientes. Pronto será imprescindible para cualquier empresa contar con data scientists en sus equipos para manejar la enorme cantidad de data generada.

Con el objetivo de capacitar a los equipos de la mejor forma posible, permitiéndoles continuar con sus actividades profesionales, las empresas optan por la formación a tiempo parcial, como la ofrecida por DataScientest. Este formato, de unas 10 horas a la semana, permite un desarrollo que está en directa relación con las tareas de los empleados.

Otro formato proporcionado por DataScientest es el Bootcamp, donde la capacitación es más intensiva con un formato de 35 horas a la semana. No obstante, su duración es más breve, lo que permite a los equipos adquirir nuevas habilidades más rápidamente para ser funcionales en el análisis de datos cuanto antes.

Una de las principales ventajas de la formación profesional en data science es la posibilidad de establecer una conexión directa con la empresa. DataScientest ha optado por implementar un proyecto de estudios de caso con una carga horaria de entre 80 y 120 horas, dependiendo del programa, para adaptarse mejor a las demandas de las empresas.

Este proyecto se co-diseña con las empresas para reflejar de la manera más fidedigna posible los casos de uso diarios de cada sector. Gracias a este proyecto, nuestros aprendices están preparados para aplicar en la práctica las competencias adquiridas durante su formación.

Para las empresas, la executive education en data science representa una oportunidad para fidelizar a los colaboradores e impulsar la motivación dentro de los equipos. Facilita que los colaboradores se formen en las nuevas tendencias en materia de inteligencia artificial con el objetivo de reducir la rotación de personal en la empresa, pero sobre todo de atraer más fácilmente a nuevos talentos, ya que la formación es un factor clave para la imagen de marca del empleador de la empresa.

Finalmente, el reskilling de los equipos les ofrece a los colaboradores oportunidades de carrera distintas sin necesidad de abandonar la empresa, fomentando así su lealtad.

La formación profesional directamente en la empresa brinda la posibilidad de beneficiarse de formaciones personalizadas y diseñadas a medida por DataScientest. La oferta está pensada para ser seguida a distancia, lo cual permite implementar nuestras formaciones de manera rápida adaptándose a las distintas disponibilidades de cada individuo, manteniendo un coaching con el objetivo de alcanzar una tasa de finalización del 100%, significativamente superior al escaso 10% que logran los MOOCs tradicionales.

De esta manera, observamos que la capacitación en data science directamente en la empresa ofrece una amplia flexibilidad a los colaboradores y permite a las empresas desarrollar las habilidades de sus equipos. Desde 2015, DataScientest ha estado capacitando a sus equipos en data science para acompañar a su empresa en su transición hacia el data.

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