De estar en paro a convertirse en senior data engineer con DataCamp

Tras perder su trabajo por la pandemia de la COVID-19, Michael Jordan Pilgreen decidió empezar una nueva carrera en la intersección de las finanzas y la tecnología, a pesar de no tener formación técnica.

Descubre cómo Michael aprovechó DataCamp para adquirir habilidades esenciales de data engineering y acabar convirtiéndose en senior data engineer en BondCLiQ, asumiendo proyectos críticos para el negocio y divulgando la plataforma entre otras personas.

Su camino hacia el data engineering

El camino de Michael hasta convertirse en senior data engineer en BondCLiQ no fue lineal. Se graduó en Rhodes College en 2019 en escritura creativa con especialización en poesía. Tras trabajar en instalaciones artísticas a gran escala, la pandemia de la COVID-19 le dejó en paro.

En su búsqueda de empleo, Michael se orientó hacia las finanzas y la tecnología, y el propio programa del MIT en el que estaba matriculado le recomendó DataCamp para desarrollar habilidades de programación.

DataCamp se convirtió rápidamente en su plataforma de referencia para aprender competencias esenciales en datos. Empezó con el itinerario conceptual Understanding Data Topics para entender los roles dentro de un equipo de datos y después pasó a los cursos de Excel y hojas de cálculo para aprender las bases del manejo y la visualización de datos.

Michael creía que la figura del data engineer era la más esencial e invaluable dentro de un equipo de data science, y decidió completar el career track de Data Engineer de DataCamp.

Comenzó por aprender los fundamentos de SQL con Introduction to SQL, Joining Data in SQL e Intermediate SQL courses; después avanzó en diseño y gestión de bases de datos y continuó con Python y Git para data engineering.

Por entonces, Michael se incorporó a BondCLiQ como comercial, llevando cuentas y manipulando datos en Salesforce y hojas de Excel. Sin embargo, cuando BondCLiQ planteó un proyecto estratégico de infraestructura en la nube, Michael se presentó con sus habilidades de data engineering y asumió la responsabilidad del proyecto.

Aplicar data engineering en un proyecto crítico de infraestructura AWS

Su primer proyecto técnico en BondCLiQ fue migrar la infraestructura y las aplicaciones de la empresa de un hosting de proveedor a un proveedor cloud. Tras seis meses investigando Azure, GCP y AWS y comparando sus propuestas, la empresa decidió apostar por AWS Cloud.

Para hacerlo posible, Michael siguió formándose en PySpark y Scala con DataCamp y, como resultado, pudo preparar pipelines ETL críticos para el negocio que se pusieron en producción en Databricks sobre AWS.

Formar a los analistas de BondCLiQ con DataCamp

Tras pasar de un modelo con proveedor a infraestructura propia, BondCLiQ tuvo que ampliar su equipo de datos. Para ello, junto con el CTO de BondCLiQ, Michael incorporó a doce personas sin perfil técnico y utilizó DataCamp para formarlas en SQL y PySpark, además de enseñarles los fundamentos de los mercados de capitales. Tras diez semanas, seis de los doce aprendices se unieron al equipo y hoy son ingenieros y analistas junior en BondCLiQ.

Michael es un gran defensor de DataCamp y lo recomienda a cualquiera que quiera dar el salto a una carrera en data science.

Consejos para otros estudiantes

A quien quiera empezar una nueva carrera en datos, Michael le recomienda tres cosas:

• Convierte el aprendizaje en un hábito diario dedicándole tiempo de forma constante.
• Mantén la mente abierta y ganas de aprender cosas nuevas; nunca sabes qué habilidades vas a necesitar en el futuro.
• Encuentra una comunidad de aprendizaje y expertos, como la de DataCamp, para compartir tu camino y aprender de los demás.

Conclusión

La dedicación de Michael al aprendizaje, su curiosidad y su voluntad de aplicar sus habilidades en proyectos críticos para el negocio le han preparado para triunfar como senior data engineer en BondCLiQ. No solo ha dominado habilidades esenciales en SQL, Python, PySpark y Git, sino que además ha difundido DataCamp y ha formado a otras personas en los fundamentos de data science.

Su historia es una inspiración para los futuros profesionales de datos y subraya la importancia de construir una base sólida de habilidades, mantenerse al día con las últimas tecnologías y estar abierto a nuevas oportunidades.