BOOTCAMP DE CIENCIA DE DATOS: Abril de 2023 – Junio de 2023 **Antecedentes:** Tengo 35 años y casi 12 años de experiencia trabajando como Ingeniero Electrónico. Vivo en Madrid y estoy buscando trabajo aquí en España. **Preparación:** Después de ser aceptado en el bootcamp, tuve acceso a una plataforma de preparación que cubría Python, Álgebra, Cálculo y conocimientos fundamentales esenciales. Sin embargo, me decepcionó descubrir que gran parte del contenido no era propietario, consistiendo principalmente en enlaces a sitios web externos y videos de YouTube desactualizados. La preparación carecía de cohesión y tenía recursos redundantes. **Curso:** El contenido del curso en sí era extenso y atractivo, introduciendo nuevos conceptos casi a diario. Una ventaja notable es el acceso de por vida al curso completo y a las actualizaciones, así como el acceso a la comunidad de Slack de Le Wagon. Sin embargo, el talón de Aquiles del programa fue la calidad de los instructores. Durante las nueve semanas, tuvimos seis instructores, dos de los cuales eran mediocres. Uno de los instructores durante las tres semanas iniciales críticas carecía de experiencia profesional y tenía dificultades para responder preguntas, lo que afectó nuestro aprendizaje fundamental. El último instructor, responsable de ayudar con los proyectos, tenía una barrera del idioma que dificultaba la comunicación significativa. Esto significó que cinco de las nueve semanas fueron decepcionantes. **Semana de Carrera:** El punto más débil del programa fue, sin duda, la Semana de Carrera. A pesar de su duración de una semana, sirvió de poco. Las promesas de visitas en persona a empresas quedaron incumplidas, con solo una charla virtual teniendo lugar. **Búsqueda de Trabajo:** En los seis meses siguientes al bootcamp, solo logré asegurar dos entrevistas, ninguna para roles de Ciencia de Datos. La dura realidad es que muchas ofertas de trabajo requieren títulos de máster, lo que dificulta la competencia para los graduados de bootcamp. Además, el contenido del curso a menudo carecía de la profundidad necesaria para los requisitos laborales del mundo real, como Python Orientado a Objetos y SQL. Encontrar posiciones de nivel Junior también es difícil, ya que la mayoría exigía al menos un año de experiencia, y incluso las posiciones que no requerían experiencia previa a menudo requerían que los candidatos fueran elegibles para firmar un contrato de prácticas con una universidad o que fueran graduados recientes, dejando a los graduados de bootcamp en una posición difícil. **Conclusión:** En resumen, el bootcamp de Ciencia de Datos de Le Wagon tenía sus fortalezas, especialmente en el contenido del curso completo y el acceso de por vida a los recursos. Sin embargo, fue empañado por la mala calidad de los instructores, una Semana de Carrera ineficaz y dificultades en la búsqueda de trabajo después del bootcamp.Encontrar un trabajo en el campo de la Ciencia de Datos a menudo parece ser más una cuestión de suerte o conexiones que un resultado directo del bootcamp. En el competitivo mercado laboral actual, está claro que simplemente completar el programa no es suficiente. En su lugar, considere bootcamps que ofrezcan una sólida asistencia y apoyo en la colocación laboral, ya que esto parece crucial para asegurar empleo en el campo.
