Cómo DataCamp impulsó el paso de Mohammed de la teoría a la práctica como analista de riesgos en finanzas

Descubriendo DataCamp

Grant Thornton tiene una cultura de aprendizaje muy viva, y Mohammed encontró DataCamp entre los proveedores disponibles. DataCamp le llamó la atención por sus cursos estructurados, su aprendizaje interactivo, su profesorado experto y la flexibilidad para aprender a su propio ritmo. La app móvil fue un plus importante, y a Mohammed le encantaba hacer ejercicios de práctica para afianzar conocimientos en cualquier momento.

Tras completar el itinerario de Fundamentos de finanzas en Python, Mohammed pudo abordar un proyecto de modelización de series temporales para un cliente del sector seguros y se sintió muy motivado para seguir aprendiendo.

Cerrar la brecha entre teoría y práctica en data science

El siguiente reto para Mohammed fue adquirir experiencia práctica creando modelos de machine learning. Aunque ya había estudiado machine learning con otros proveedores, la brecha de aplicación seguía ahí. Para salvarla, se inscribió en el Career Track de Data Scientist in Python de DataCamp. Con 23 cursos y seis proyectos, y casi 90 horas de dedicación, es uno de los itinerarios profesionales más completos de DataCamp.

La filosofía de DataCamp es «aprender haciendo», así que a Mohammed le encantó el enfoque en aplicar lo aprendido directamente en el navegador. Perfeccionó sus habilidades de machine learning con ejercicios interactivos, proyectos en cuadernos diseñados específicamente con datos reales y práctica en la app móvil. Después, también pudo presentar proyectos similares en escenarios de cara al cliente.

Mohammed no deja de aprender. Tras completar más de 250 cursos y proyectos en DataCamp, cree que para ser un profesional de alto valor debe seguir puliendo sus habilidades constantemente. Actualmente está aprendiendo Power BI, Tableau, Excel y SQL, además de cursos centrados en Python.

Ahora Mohammed combina data science y analítica de datos: crea paneles, realiza pruebas estadísticas y construye modelos de machine learning para clientes.

A Mohammed también le gusta el ranking competitivo de DataCamp dentro de su empresa, que le ayudó a mostrar su progreso en formación durante las evaluaciones de desempeño.

Certificarse como data scientist

En Grant Thornton, las certificaciones de DataCamp son obligatorias, pero como Mohammed ya había aprendido mucho en DataCamp, certificarse fue sencillo. Completó evaluaciones cronometradas y accedió sin problemas al caso práctico final a través de DataCamp Workspace. Hasta ahora ha obtenido las certificaciones de Data Analyst Associate y Data Scientist Associate, y ahora quiere dar el salto a las certificaciones Professional este año.

Mohammed aspira a convertirse en data scientist en el futuro, y considera que las certificaciones de DataCamp serán una credencial de gran valor para hacer realidad esa transición.

Consejos para futuros data scientists

Mohammed recomienda reservar un tiempo concreto cada día, aunque sean solo 30 minutos, para formarte si quieres compaginar una agenda apretada con aprendizaje continuo. También destaca la importancia de equilibrar la formación con la práctica y asegurarte de adquirir experiencia real que puedas aplicar directamente a tu trabajo.

Conclusión

El camino de Mohammed para dominar Python y SQL en aplicaciones de riesgo financiero demuestra el poder transformador de la formación continua con DataCamp. Como analista de riesgos en Grant Thornton, al principio le costaba aplicar con confianza sus habilidades de data science en situaciones de cara al cliente. Sin embargo, al completar más de 250 cursos y proyectos en DataCamp, cerró la brecha de aplicación y destacó en su trabajo con clientes. Ha ganado experiencia en Python, Power BI, Tableau, Excel y SQL, y se ha certificado como Data Analyst y Data Scientist. Mohammed aspira a convertirse en data scientist y está convencido de que aprender en DataCamp será clave en su carrera.