Tres profesionales del análisis de datos que en poco tiempo han hecho un importante recorrido en su profesión nos cuentan sus experiencias
Las carreras relacionadas con los datos son, sin duda, las que están moldeando no solo el presente, sino también el futuro en un planeta que cada vez produce más y mejor información. El análisis e interpretación de esos datos para tomar decisiones acertadas es un asunto indispensable tanto para organizaciones gubernamentales, como para la empresa privada.
Big data, modelos de simulación, machine learning, inteligencia artificial y criptografía son algunos de los términos que se escuchan con más frecuencia. Comprenderlos integralmente y saber aplicarlos para resolver problemas es crucial si alguien quiere desempeñarse con fluidez en estas carreras altamente demandadas y, por lo general, bien remuneradas.
Para conocer de cerca las oportunidades y perspectivas que ofrece esta profesión, hablamos con tres egresados unicentralistas del programa de Matemáticas, hoy programa de Ciencia de Datos, que tras pocos años de haber culminado sus estudios, están construyendo una carrera brillante y prometedora en esta área.
Juan Sebastián Rivera, William Prada y Javier García iniciaron y terminaron su carrera a la par, entre 2016 y 2021. Los tres fueron estudiantes destacados en su pregrado y tras culminar sus estudios lograron enrolarse rápidamente en el mercado laboral y empezaron a escalar posiciones con más celeridad que egresados de otras profesiones.
Puertas abiertas
Durante su pregrado, Javier García estudió becado gracias a su buen promedio y al finalizar sus materias obtuvo mención meritoria por su tesis de grado. Tras culminar una primera práctica profesional con el SENA, firmó un contrato para una nueva práctica con la comercializadora de vehículos CasaToro y luego de solo un mes de trabajo decidieron contratarlo como profesional júnior.
En esta empresa estuvo dedicado a la automatización de procesos y a la creación de modelos que permitieran predecir posibles fallas en los vehículos, entre otras labores. Posteriormente, decidió buscar nuevos rumbos profesionales y llegó a la aseguradora Axa Colpatria a trabajar con proyectos mucho más robustos y a manejar Phyton como lenguaje de programación.
Con la experiencia adquirida, orientó sus esfuerzos a conquistar una mejor oportunidad y se postuló a una vacante en AB InBev, casa matriz de Bavaria. Tras varias pruebas y un largo proceso, lo llamaron de México para anunciarle que la vacante era suya.
En este cargo Javier ha reforzado sus conocimientos y ha empezado a trabajar con big data y machine learning en proyectos que tienen que ver con la personalización de tareas.
La curiosidad es una semilla
Durante su pregrado, William Prada participó en diversos eventos académicos y profundizó sobre lenguajes de programación, lo que a la postre le dio una ventaja al momento de conseguir empleo.
Su experiencia profesional inició como practicante en una start up colombiana dedicada al análisis y escucha de redes sociales. Una de sus primeras labores fue trabajar en análisis de imágenes y texto, que tuvo que convertir en datos para realizar proyecciones. Justo al terminar su pasantía fue contratado como científico de datos y dedicó sus saberes al entrenamiento de redes neuronales. Posteriormente, dio el salto a otra start up enfocada en el comercio electrónico; allí trabajó con bases de datos y servicios en la nube como Amazon Web Services.
Una nueva oportunidad tocó la puerta, esta vez sin buscarla. Firmó contrato con Cencosud Chile, donde realiza modelos de detección de anomalías en bases de datos y predicciones de demanda de productos a partir de análisis de datos. William considera que una de las ventajas de su trabajo es poder hacerlo desde su casa o el lugar que desee.
Los datos están en todo
Al igual que sus compañeros y amigos, Juan Sebastián Rivera también tuvo un paso fructífero por la Universidad Central participando en diversos eventos relacionados con las matemáticas y los datos, pero al terminar sus materias se dio un respiro y consiguió un trabajo que le permitió desarrollar sus habilidades en una segunda lengua, en su caso el inglés.
Culminado este objetivo, inició su carrera profesional en el sector público con la Agencia de Contratación Pública del Estado, donde lleva a cabo procesos de estandarización de bases de datos para lograr fuentes consolidadas de consulta y desarrolla modelos de predicción para la mesa de servicios de la Subdirección de Información y Desarrollo Tecnológico de la entidad.
A través de machine learning ha realizado entrenamientos de modelos que procesan lenguaje natural, lo que ayuda a identificar sectores de infraestructura específicos en los objetos contractuales, y estructura tablas de información con la ayuda de Structured Query Language, o SQL, como se le conoce en el vasto universo de los datos.
Ciencia de datos: una carrera de oportunidades
Los tres casos dan muestra de lo versátil que es esta profesión. Sus egresados transitan del sector público al privado, pero también entre diferentes industrias, desde el comercio electrónico, pasando por el sector bancario y de seguros hasta el de alimentos y consumo discrecional.
“Cuando entré a la carrera lo que me gustó fue que pude crear un perfil no definido que me permite desempeñarme en varios sectores. En la Universidad Central aprendimos sobre estadística, finanzas, programación, física... por eso salimos al mercado con muchas herramientas”, dice Javier.
Los egresados coinciden en que, aunque es un área cada vez más competitiva, las oportunidades en el análisis de datos seguirán dándose, pero recomiendan tener presente el aprendizaje continuo y la constante actualización de los saberes.
“Los cursos que uno hace funcionan, al fin y al cabo todo es conocimiento, pero la formación que da la universidad, bien sea en un pregrado o una maestría, te permite entender de mejor manera lo que estás haciendo, por qué y para qué”, apunta Juan Sebastián.
