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Entrevista a Abel Rodríguez, Data Scientist

3 de junio de 2020 12:43:16 CEST

Tenemos el gusto de presentar a Abel Rodríguez Montenegro, antiguo alumno de nuestro Data Science Bootcamp de Madrid, que se ha animado a compartir su experiencia con nosotros, y es que, muchos seguramente a día de hoy no sepáis aún a qué se dedica un Data Scientist, qué ámbito estudia o qué aplicaciones prácticas puede tener la Ciencia de Datos. ¡Empezamos!

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P. Para comenzar contextualizando un poco, cuéntanos, ¿qué habías estudiado y a qué te habías dedicado antes de que te picara el gusanillo de la Ciencia de Datos?

R. ¡Hola! Estudié Psicología y me dediqué a ello durante algunos años, con más o menos éxito, compaginando con mis labores de entrenador de fútbol sala.

P. ¿Qué te llevó a decidirte a girar tu carrera profesional y convertirte en Data Scientist? y por supuesto, ¿por qué elegiste NEOLAND?

R. Antes que nada, quiero indicar que no fue una decisión tomada a la ligera, ni por ser el Data algo “de moda”. Ya en la carrera me encantaba todo lo relacionado de alguna manera con ello; estadística, metodología, etc. Materias que en Psicología tienen una enorme importancia.

No obstante, el panorama de la Psicología Clínica en España es fastidiado por razones que aquí tampoco es cuestión entrar. El tema es que vi una oportunidad perfecta para plantearme un cambio grande. Leía mucho sobre Big Data, Inteligencia Artificial, y cada vez tenía más ganas.

Sobre NEOLAND, bueno, me topé con la Web, me gustó mucho, vi la trayectoria de los profesores, que me convenció, y por último una charla que tuve con Álvaro, Academic Advisor de la escuela, me hizo decidirme del todo. Fue honesto, me comentó que era un Bootcamp durete pero a la vez fue una persona muy motivadora. Esa misma mañana hice el pago y para adelante.

P. Siempre nos gusta dejar claro que los Bootcamp son formaciones muy intensivas que te permiten pasar de un nivel 0 a un nivel Junior listo para trabajar, dinos, ¿cómo era el día a día en la escuela? ¿es tan duro como lo pintan?

R. El día a día era apasionante, siempre aprendiendo cosas nuevas, y muy divertido. Eso sí, al ser intensivo se iba rápido, mucho. Y sí, es duro, considero que no es para todo el mundo. Recomiendo encarecidamente averiguar previamente si la programación es del gusto de la persona. Si no es así, se puede hacer demasiado cuesta arriba.

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P. Entrando un poco en materia, ¿qué se estudia para ser Data Scientist?, ¿nos podrías poner un ejemplo de cómo aplicarlo?

Para ser Data Scientist basta con las bases de matemáticas típicas que se dan en Bachillerato/primero de Carrera. Muy importante tener también una base fuerte en estadística descriptiva e inferencial.

Un ejemplo sencillo de aplicación sería la posibilidad de detectar tumores cerebrales en una resonancia magnética a través de redes neuronales

P. Después de esta formación, ¿con qué te quedas de la escuela?

R. Me quedo con los profesores que tuve, y en general con todo el staff de la escuela, siempre dispuestos a ayudar en lo que fuese. 

P. Al terminar el Bootcamp, ¿qué pasó?, ¿cómo estaba el panorama de las ofertas de empleo?

R. Terminé el último día de junio, se veía bastante oferta pero, en mi caso, sobre todo fue en septiembre cuando empecé a tener procesos de selección. Mientras tanto, fueron semanas perfectas para practicar y estudiar.

P. Muchos de los alumnos empiezan sus estudios sin saber muy bien qué encontrarán después, ¿nos puedes contar cómo has utilizado estos conocimientos a nivel profesional?, ¿en qué tipo de proyectos has trabajado y qué tecnologías has utilizado?

R. La programación en Python se encuentra prácticamente seguro, y el trabajo con bases de datos SQL, diría que también. En mi caso ha sido así,  junto a algún modelo de Machine Learning.

P. Ahora, pensando hacia el futuro y teniendo en cuenta la digitalización, la expansión del Big Data, la Inteligencia Artificial, Deep Learning, etc., ¿cómo ves el futuro entorno a la Ciencia de Datos?, ¿viene pegando fuerte?, ¿viene para quedarse?

R. Absolutamente sí, viene para quedarse. En rigor, la Ciencia de Datos lleva con nosotros desde que se utiliza el método científico, pero es desde hace unos pocos años que ya tenemos la posibilidad de manejar cantidades ingentes de información cuando se pueden hacer cosas que antes no se podían. Además, la digitalización era algo de por sí inevitable, pero ahora con la Covid, lo que ha pasado es que simplemente se va a adelantar aún más.

P. Muchas gracias Abel por contarnos tu experiencia. Ya sabes que en NEOLAND tienes tu casa.

R. Muchas gracias a vosotros.


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