Las compañías son hoy más conscientes que nunca de la necesidad de basar su toma de decisiones de negocio en datos para que éstas sean lo más objetivas y fundamentadas posible. Esta tendencia está teniendo un impacto en la demanda de perfiles analíticos, capaces de interpretar los datos y extraer de ellos todo su valor.

Experiencia propia en Data Science

Existen distintas vías formativas para especializarse en ciencia de datos. Agustín Marín, Data Analyst de PeRTICA, empresa especializada en Inteligencia Analítica y en Investigación y partner de SAS, nos cuenta su propia experiencia tras cursar el Máster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocio de la Universidad Complutense de Madrid, que imparte en colaboración con SAS y gracias al cual se obtiene una certificación especial por parte de la compañía.

¿Cómo empezaste en este campo? ¿Siempre te interesó la tecnología?

Empecé en este campo a partir del tercer curso de la carrera, cuando comencé a interesarme por el mundo de la programación, a experimentar con datos y a hacer trabajos en la Universidad relacionados con esta temática. Pero, lo cierto es que desde pequeño siempre me he sentido muy atraído por el mundo de los ordenadores y la programación.

Aunque cuando llegó el momento de ir a la Universidad elegí estudiar ADE, desde el principio me interesó de forma especial todo lo que tenía que ver con analítica y estadística. La suma de todos estos factores hizo que finalmente decidiera dedicarme a este campo.

 ¿Qué tipo de tecnología aprendiste en la universidad? ¿Hubo alguna en particular que despertó tu interés?

Te diría que me gusta la programación en general. Durante la carrera descubrí los lenguajes de programación R y Python, y ya en el Máster me especialicé en SAS. En el caso de SAS destacaría que está muy pensado para temas estadísticos, está muy optimizado y, aunque hay que aprender a programar, es muy fácil trabajar con él. Además, facilita bastante el tema analítico porque está especializado en ello.

Formación especializada

 ¿Qué pasó después de que te graduaste? ¿Comenzaste a trabajar o continuaste añadiendo algo más a tu educación?

Después de graduarme decidí que quería continuar mi formación con algo más enfocado en la estadística. Así, di el paso para apuntarme al Máster de Minería de Datos e Inteligencia de Negocio de la UCM porque era el campo que me gustaba y quería especializarme más antes de saltar al mundo laboral. De hecho, durante el Máster empecé la inmersión en el mundo de la empresa realizando prácticas en PeRTICA, donde he continuado desarrollando mi perfil analítico, sobre todo con SAS, ya que somos partners.

Un ejemplo de esta colaboración es el desarrollo de un modelo de gestión de residuos basado en SAS Viya que realicé como proyecto final de Máster, y que da continuidad a la labor que PeRTICA ya estaba haciendo en el desarrollo este tipo de modelos. Además, en PeRTICA he podido aplicar muchos conocimientos adquiridos en el Máster en distintas investigaciones muy interesantes relacionados con la analítica de datos, como el proyecto 'arts in signs' en el que tratamos con modelos de imágenes para buscar patrones en pinturas rupestres.

¿El Máster te ayudó a aclarar qué tipo de carrera profesional querías seguir?

Me considero una persona bastante inquieta, por lo que no descarto que en algún momento de mi carrera pueda explorar otros campos, pero el Máster te ayuda más que a aclararte a especializarte. En el mundo actual, nos encontramos con que hay miles de licenciados en todos los grados y la única forma de diferenciarte e ir un poco más allá es la especialización. En este sentido, el Máster es una buena opción.

La analítica está en auge porque las empresas le dan más importancia que nunca a la toma de decisiones a partir de datos.  Como consecuencia, cada vez demandan más perfiles híbridos, que combinen la parte cuantitativa y la de negocio.

¿Cuál es el mejor consejo que has recibido de un profesor o mentor?

No recuerdo ningún consejo en concreto, pero si tuviera que elegir uno sería el “¡Stay Hungry!, ¡Stay Foolish!” recitado por Steve Jobs en el conocido discurso de la Universidad de Standford. Estas 4 palabras están ligadas a una filosofía de vida que apuesta por el desarrollo personal, por la intuición y el corazón como principales herramientas  ante la vida. Quitarle importancia a la opinión de los demás, siendo conscientes de qué caminos queremos recorrer y cuáles no.

¿Qué consejo le darías a alguien que estudia Data Science?

Al final es importante estar preparado para formarte en muchas cosas e irte reciclando, estando siempre atento a las nuevas tendencias. En lo relativo a la analítica de datos, diría que es importante intentar ir al detalle. Hay una frase que me gusta mucho que es “no hay que maltratar al dato hasta conseguir que diga lo que tú quieres”, sino que hay que conseguir el dato y, a partir de él, obtener las conclusiones que consideres que son adecuadas.

A aquellos que estén estudiando les diría que si les interesa el campo en el que trabajan, tienen inquietudes y curiosidad, este es el aspecto fundamental para desarrollar su carrera. Si les gusta el Data Science es importante toda la formación que puedan obtener de forma individual (webinars, cursos online), pero un Máster te ayuda tanto a especializarte como a diferenciarte de los demás.

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