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Hablamos con Carlos Pérez, estudiante de Data Science

Descubrimos cómo ha sido su trayectoria formativa en Nuclio Digital School

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Conocemos a Carlos Pérez, alumno del Máster de Data Science en Nuclio Digital School, quién nos relata cómo ha orientado su carrera profesional hacia el sector del Big Data y las oportunidades de carrera en esta área formativa.

Carlos, háblanos un poco sobre lo que hacías antes de estudiar alguna formación relacionada con el sector digital. ¿En qué proyectos te habías interesado? ¿Habías pensado alguna vez trabajar en este sector?

Yo estudié grado y máster en Ingeniería Aeroespacial en la UPC. En ingeniería trabajé mucho la capacidad de análisis y de entender conceptos abstractos y complejos, lo que fue un plus. Estuve trabajando para SEAT 2 años como ingeniero y decidí adentrarme en el mundo de los datos.

 

Durante la carrera, las asignaturas que más me gustaban eran aquellas que tenían un componente de programación. Hicimos varios trabajos de simulación como calcular las fuerzas en una estructura o como se distribuían las fuerzas en un ala. Mi pregunta fue, si podemos hacer esto en ingeniería, ¿qué podríamos hacer en otros sectores? Tras ver algunos documentales en Netflix como el de Cambridge Analytica vi que era posible. Me interesé por el mundo del Data Science.

¿Cómo descubriste que te interesaba el sector digital y qué es lo que más te llamó la atención de éste?

Siempre he tenido un interés por la tecnología, aunque al principio más por la tecnología física como son los coches o aviones. Fue cuando empecé a programar que vi que la parte de software me interesaba mucho y era más fascinante aún.

 

Uno de los aspectos que más me gustan del sector digital es la innovación que existe. Es un mundo donde hay muchas cosas por hacer, mucha historia por escribir y parece que no hay límite. Otros sectores son más tradicionales y estáticos, y el sector digital es más dinámico. Además, es increíble que cambiando un par de líneas de código puedes solucionar el problema que tiene una empresa.

En el camino hacia estudiar una profesión relacionada con el sector digital, ¿tuviste prejuicios o miedos? ¿cómo los superaste? ¿cuáles eran tus expectativas y qué esperabas obtener con tu formación?

Tenía algún que otro prejuicio. En casa, ambos padres trabajan como informáticos y veía que trabajaban mucho. Veía que era un trabajo duro, al que habría que dedicarle muchas horas.

 

Tenía miedo de ver si era capaz de trabajar en entornos de producción y de si sería más complejo de lo que esperaba.

 

En el tiempo que estuve cursando el máster de Data Science, aproveché mucho las clases. Si no estaba programando, estaba leyendo algún libro sobre estadística, o sobre Machine Learning para entender mejor lo que hacíamos.

 

Mis expectativas eran obtener los conocimientos y skills necesarias para entrar en el mundo del Data Science. Entender los conceptos clave y a partir de ahí profundizar en temas que consideraba que eran relevantes para el trabajo del día a día, para las entrevistas o en temas que me interesaban y que tenía curiosidad.

¿Cuál es tu formación digital? Explícanos por qué decidiste estudiar el Máster en Data Science y, por qué decidiste apostar por formarte en Nuclio Digital School.

He estudiado el Máster de Data Science y elegí Nuclio Digital School por su enfoque a la hora de enseñar. Estaba cansado de la enseñanza más tradicional, de exámenes, clases de teoría. Y buscaba aprender a través de proyectos y que fuera todo más práctico.

 

Me tocó repasar conceptos de estadística y matemáticas y aprender de nuevos. Un punto importante a la hora de apostar por Nuclio Digital School fue el profesorado, los profesores son profesionales que están trabajando en empresas punteras en el mundo de los datos como Caixabank o Glovo. Y poder aprender de ellos y conocer qué es lo que hacen en estas empresas me llamaba la atención.

 

Mi experiencia ha sido muy positiva y me alegro mucho por la decisión que tomé. Las clases eran presenciales y fueron 4 meses intensos. En clase, picábamos mucho código y podíamos preguntarle cualquier duda al profesor.

 

La metodología de aprender consistía en explicar los conceptos básicos de teoría y aplicarlos a un proyecto real. Por ejemplo, para la parte de clasificación aprendimos sobre ella con un dataset de Microsoft, donde el objetivo era averiguar si un ordenador tenía malware o no a partir de las características de este.

 

Uno de los proyectos con el que más disfruté fue el de Series Temporales. El profesor nos planteó una competición entre los alumnos. El objetivo era construir un modelo capaz de predecir las futuras ventas de cada producto en diferentes tiendas. Quien mejor score tuviese ganaba la competición.

 

Al finalizar el máster, participé en varias competiciones o hackhatones. En una de ellas incluso, me clasifiqué para asistir a un hackathon en el Mobile World Congress en 2021 de Barcelona Digital Talent. Fue una experiencia muy divertida.

¿Estás trabajando actualmente? Cuéntanos cómo ha sido tu incorporación al mercado laboral

Realicé un cambio de sector, estaba trabajando como ingeniero en el sector de la automoción y ahora estoy en un sector muy diferente, el sector hotelero trabajando como Data Scientist.

 

Mis tareas principales son el mantenimiento y desarrollo de una herramienta que se dedica a subir y bajar los precios de las habitaciones de nuestros hoteles en función de estimaciones de Modelos de Machine Learning, valores actuales de ocupación, precios nuestros y de competidores.

 

Ahora también hemos empezado un proyecto para mejorar la fidelización para poder conocerlos mejor y satisfacer las necesidades que tengan, y hacerles una recomendación.

 

Creo que el sector turismo y hoteles tiene mucho margen de crecimiento pudiendo mejorar la satisfacción de nuestros clientes o mejorar la gestión. Poder iniciar y ser partícipe de estos proyectos me llama mucho la atención y creo que puedo aportar valor.

¿Qué oportunidades profesionales ves en el área del Big Data?

Veo muchas oportunidades profesionales. Recientemente, he visto mucho movimiento en los cambios y ofertas de trabajo. La gran mayoría de empresas ven valor en analizar los datos que tienen y saben que es necesario hacerlo si quieren mejorar o incluso sobrevivir. Saber manejar los datos y tener un equipo capaz de entenderlos y sacar valor de ellos puede dar muy buenos frutos.

 

Hay una larga lista de sectores donde un Data Scientist puede ser de gran valía, ya sea en el sector farmacéutico, banca, transporte y distribución, aerolíneas, hoteles o muchos más.

 

Las oportunidades laborales son inmensas. Si tienes experiencia en un sector concreto, seguro que puedes aplicar Data Science a este ya sea para automatizar procesos o ayudarte a predecir algún hecho. Si por el contrario te gusta más la parte de representación de los datos y el storytelling, hay puestos donde tu trabajo es entender los datos y redactar una historia de lo que ha pasado. Si te va la parte más técnica, puedes centrarte más en el despliegue de modelos y que tus usuarios puedan utilizarlos.

 

Dentro de este mundo, hay diferentes roles, algunos más creativos, más técnicos o más especialistas en un sector o problemática. Así que creo que hay muchas oportunidades.

 

También he visto que cada día salen más especialidades y las empresas buscan perfiles con experiencia en las herramientas o sector en el que trabajan. Por lo que volverte un experto en un nicho es más fácil.  Ya no se busca tanto un perfil generalista sobre todo para perfiles no tan juniors.

¿Qué dirías a alguien que estuviera interesado en estudiar algo relacionado con este sector?

Para alguien que estuviera interesado en el mundo del Data Science, le daría algunos consejos. El primero sería que le tiene que gustar realizar análisis y programar. Estarás la mayoría de tu tiempo pensando cómo implementar algo y traduciendo lo que quieres hacer al código.

 

Programar no es tan complicado como parece, lo que considero que es importante es saber qué paso tomar. Tener la lógica y saber qué hacer son esenciales. El lenguaje, si es R o Python, no es tan relevante. Y son sencillos de aprender.

 

Otras habilidades o conocimientos como estadística, saber comunicar resultados, representar datos o optimizar un modelo, se pueden aprender.

 

Una vez en el sector, recomiendo tener curiosidad por el negocio y entender cómo funciona. Así te podrás comunicar con la gente de negocio, traducir lo que piden los stakeholders o implementar lo que se pide a menudo con la ayuda de perfiles más técnicos.

Explícanos quién es tu referente en el sector digital

No tengo un único referente. En Nuclio Digital School conocí a profesores que tienen años de experiencia y de los que aprendí mucho. Les pude preguntar qué hacen, qué problemas se enfrentan en su día a día o qué modelos han construido.

A través de la plataforma de Kaggle (que es una plataforma donde hay competiciones con un dataset y los data scientist generan un modelo para determinar la variable a predecir) conocí a otros Data Scientists como Matthias Anderer que es otro aeronáutico que conoce mucho sobre Series Temporales. O también a Paweł Jankiewicz que es un experto en los problemas de recomendación. Por nombrar algunos de ellos. De ellos he podido aprender Machine Learning más avanzado.

En el mundo más empresarial, me fascina lo que hizo Kernel Analytics. Esta empresa desarrolló nuestra herramienta de cambios de precios, y el proyecto me parece una obra de arte. Saber comercializar proyectos de este estilo es un punto que me atrae y que me gustaría probar en el futuro.