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Una experiencia de aprendizaje fantástica

El año pasado, Bertelsmann, Google y Udacity lanzaron el "Udacity Data Science Scholarship Program" en todo el mundo. Como parte de esta iniciativa de formación, los empleados de todas las empresas de Bertelsmann tuvieron la oportunidad de cursar uno de los tres programas de nanogrados de Udacity. Después de que los participantes del curso "Data Foundations" y "Business Analyst" contaran sus impresiones en BENET, ahora tres compañeros nos hablan de su experiencia con el nanogrado "Data Analyst" en la tercera y última parte de la serie de entrevistas. István Véber es presentador del tiempo en el canal de TV RTL Klub en Hungría; Varun Sharma ocupa el cargo de Finance Business Partner en el departamento de Distribución de Penguin Random House Australia y Lukas Grehl trabaja como director de Investigación y Servicios en Motor Presse Stuttgart.

BENET: ¿Qué le llevó a participar en el "Udacity Data Science Scholarship Program"?

István VéberIstván Véber: Me interesa mucho el explosivo aumento de los volúmenes de datos, lo que conocemos como big data. Actualmente suceden muchísimas cosas en distintos ámbitos, como vehículos autónomos, algoritmos de negociación, la influencia de las noticias o incluso la búsqueda de patrones en nuestro ADN para tratar enfermedades. Vivimos en un mundo muy apasionante en el que hay datos por todas partes que se pueden utilizar con propósitos sanos o perjudiciales. Además, siempre me han gustado los gráficos interesantes y coloridos (risas).

Varun Sharma: A lo largo de mi carrera me he esforzado por explorar distintas técnicas para gestionar y analizar datos. Por eso, el curso de Udacity, respaldado por una organización vanguardista como Bertelsmann y en medio de una comunidad de aprendizaje global, era la oportunidad perfecta para mejorar mis competencias. La ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artifical tienen el potencial de llevar a la humanidad a un nuevo nivel. Por tanto, espero que el curso me ayude a sacar lo mejor de esta revolución industrial.

BENET: Describa brevemente su experiencia de aprendizaje, ¿cuál fue su grado de satisfacción con los contenidos y métodos?

Lukas Grehl: A mí me gustó mucho la parte del análisis de datos exploratorio. En general, el curso ofrece una buena mezcla de vídeos, cuestionarios y ejercicios prácticos, todo ello complementado con el respaldo de la comunidad. En concreto, los trabajos prácticos sobre el lenguaje de programación Python son sumamente eficaces para el aprendizaje, aunque codificar correctamente sea complicado para novatos en Python como yo. La organización libre del tiempo y aprender sin una interacción directa fueron experiencias completamente nuevas para mí. Terminé muchas partes del curso después del trabajo, el fin de semana y en el tren de camino al trabajo. Descubrí que, en principio, el aprendizaje digital funciona en mi caso, pero tener fechas límite tiene sus ventajas, y hay que tener bastante motivación para continuar.

Varun Sharma: El aprendizaje durante el nanogrado de Udacity fue mucho más eficaz que las largas clases y los seminarios semanales en una universidad. Los numerosos proyectos me han ofrecido una plataforma excelente para aplicar los conocimientos adquiridos y recibir comentarios cualitativos. Pude comunicarme con el resto de participantes de todo el mundo y beneficiarme de la inteligencia colectiva de la comunidad. En general, el programa me ha permitido disfrutar de una experiencia de aprendizaje de gran calidad estando cómodamente en mi propia casa.

BENET: ¿Cuáles fueron los mayores retos?

Varun SharmaVarun Sharma: Controlar mi curiosidad y estar centrado. El tratamiento de datos y la programación son áreas de conocimiento muy vastas, y el propio curso hizo referencia a fuentes adicionales. Con frecuencia podía apartarme de los temas centrales y ocuparme de contenidos que no eran estrictamente necesarios para completar el curso. Superar este impulso y finalizar a tiempo los proyectos requirió un importante ejercicio de disciplina por mi parte.

BENET: ¿Qué ventajas espera del nanogrado, tanto personales como profesionales?

István Véber: Me gustaría seguir formándome en aprendizaje automático. Con este nanogrado, probablemente tenga una base excelente para ampliar mi horizonte. El curso incluyó exactamente todo lo que buscaba.

Varun Sharma: Como experto en liquidaciones y finanzas, mi objetivo es facilitar información fundada para tomar decisiones. El programa me ha dado exactamente la competencia que necesitaba para conseguir este objetivo con volúmenes de datos cada vez mayores. Los nuevos conocimientos que he adquirido me permitirán automatizar más cálculos, mejorar la preparación visual de datos y desarrollar modelos para aumentar la capacidad predictiva y herramientas para tomar decisiones con más eficacia. Seguramente, mis conocimientos ayudarán a Penguin Random House a llegar a un nivel mayor de complejidad.

Lukas Grehl: La sensación cuando tu código por fin funciona después de trabajar durante horas y cometer un montón de fallos era todo un hito. Esta experiencia de superar tareas complejas me hizo avanzar con toda seguridad. Mi empresa me apoyó mientras cursaba el nanogrado, y ahora espero poder devolverle algo con mi nueva cualificación. En primer lugar, voy a reflexionar sobre nuevas técnicas para analizar y visualizar series de datos con las que estoy trabajando. En una segunda fase podré pensar en aplicar instrumentos de análisis adicionales para distintos tipos de datos que vayan más allá de los que utilizamos hasta ahora.

BENET: ¿Qué consejos le daría a los futuros participantes?

István Véber: Tener conocimientos básicos sobre estadística y Microsoft Excel sirve de ayuda para comprender mejor los contenidos.

Varun Sharma: Los conocimientos previos sobre un lenguaje de programación y estadística, así como sobre álgebra lineal, facilitan el aprendizaje. Udacity ofrece cursos excelentes y gratuitos sobre algunos de estos temas para prepararse a la perfección. En definitiva, lo que se necesita es curiosidad, coherencia y perseverancia.

Lukas Grehl: Hay que estar realmente motivado para completar el curso. Muchos trabajos exigen mucho tiempo y energía, y es importante estar siempre a la altura del plan de aprendizaje. Cuando no se consigue avanzar, resulta útil echar un vistazo a los foros, donde se suele encontrar ayuda rápidamente. Entonces te das cuenta de que otros participantes tienen problemas similares; no estás solo.Lukas Grehl

Bertelsmann también promueve el desarrollo de competencias en análisis de datos con otros medios. Hace casi un año, el grupo inició el programa "Median Data Science", que brinda a graduados universitarios de todo el mundo la oportunidad de ampliar su competencia en análisis de datos y adquirir experiencia práctica. Debido a su enorme éxito, en 2019 el programa entra en una nueva fase. Las solicitudes se pueden presentar hasta el 25 de mayo. Dentro de poco habrá más información en BENET y en el sitio web del programa . (benet)

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