¿Necesitas inspiración para encaminar tu carrera en ciencia de datos hacia el mayor impacto posible?
A menudo se dice que la de científico/a de datos es el trabajo más atractivo del siglo XXI. Puede que te atrajera esta carrera porque te encantan las matemáticas, la programación y todo lo técnico. Pero me juego algo a que muchos también os sentís motivados por usar los datos para generar un impacto real.
Al final de un largo día ajustando datos y construyendo modelos de machine learning, quieres poder decir: «Hoy he creado algo que va a influir positivamente en la vida de alguien». En otras palabras, quieres ver cómo tu trabajo se materializa en el mundo real.
En Omdena, ofrecemos un entorno de aprendizaje colaborativo donde talento junior y mentores con experiencia trabajan juntos en retos de IA del mundo real. Nuestra misión es tender un puente entre la formación teórica y la práctica aplicada que permite a personas de todo el mundo contribuir a los grandes desafíos a los que se enfrenta la humanidad.
Nos enorgullece colaborar con DataCamp para que quienes participan con nosotros, con distintos niveles de experiencia, puedan aprovechar los mejores cursos online y aprender a su propio ritmo.
Tres historias inspiradoras de nuestro reto sobre trastorno de estrés postraumático (TEPT)
Albert, Kulsoom y Anam recibieron dos meses de acceso gratuito a todos los cursos de DataCamp por su rendimiento ejemplar y su espíritu comunitario. Durante dos meses colaboraron con 32 entusiastas de la IA en nuestro reto de IA sobre TEPT para crear un chatbot inteligente que ayude a diagnosticar el TEPT en personas en contextos con pocos recursos que han afrontado situaciones horribles, por ejemplo, en zonas de guerra y de refugiados. Los tres han aprovechado los cursos de DataCamp para potenciar sus habilidades y marcar una diferencia real en el mundo.
Albert
Con 17 años, Albert es nuestro colaborador más joven, pero su entusiasmo y sus ganas de hacer el bien con los datos fueron una inspiración para las otras 32 personas del reto de IA. Con sus propias palabras, así vivió la experiencia.
¿Cuál es tu definición de una carrera con propósito en ciencia de datos?
Para mí, una carrera con propósito en ciencia de datos significa usar los conocimientos y competencias de uno para mejorar el mundo. La ciencia de datos es una herramienta potentísima y emplearla para el bien es fundamental. Como todo, puede utilizarse con fines benéficos o malintencionados.
Aplicar la ciencia de datos para resolver problemas como la lucha contra el cambio climático, mejorar los rendimientos agrícolas o detectar deepfakes es, en esencia, generar un impacto significativo.
¿Cómo te planteabas aprender IA antes de unirte a uno de nuestros retos?
Antes de unirme al reto de TEPT de Omdena, aprender IA era para mí hacer un montón de cursos, ver vídeos, leer artículos y programar modelos. Cuando empezó el reto, me di cuenta de que me faltaba algo importante: la comunidad. Estar en una comunidad de profesionales de ciencia de datos es clave para pedir ayuda, mantener la motivación y aprender a trabajar en equipo y a colaborar.
¿Cuál es la habilidad más importante que aprendiste en este reto y que aplicarás para impulsar tu carrera?
Este reto me enseñó de verdad a trabajar bien en equipo. Antes solía hacer mis proyectos de machine learning en solitario. En el reto de TEPT, poder colaborar con mi equipo en todo el mundo fue crucial para alinear las distintas tareas. Esta experiencia me la llevo para mi futura carrera.
Kulsoom
Kulsoom Abdullah se convirtió en la primera halterófila que representó a Pakistán al competir en el Campeonato del Mundo de 2011.
¿Cuál fue la lección más importante que aprendiste en tu carrera como halterófila y que se puede aplicar a la vida en general?
Diría que aprendí que subestimé de lo que soy capaz. Probablemente todas y todos subestimamos de lo que somos capaces.
Siendo mujer en el ámbito de la IA, ¿cuál fue el mayor reto que tuviste que superar?
El síndrome de la impostora: sentirme un fracaso y pensar que no merezco mis logros.
En la universidad tuve que aprender y darme cuenta de que no era culpa mía, sino del entorno. También identifiqué y afronté microagresiones y comportamientos evidentes. Lo superé buscando espacios positivos como mi familia, amistades, mentores de confianza y cuidándome. «Finge hasta que lo consigas»: asumir riesgos y abrazar mis miedos.
«No tengo nada que perder» me ayudó a presentar mi caso ante los medios sobre mis retos en la halterofilia y en lo académico/profesional.
Es un trabajo continuo. Espero seguir avanzando y ayudar a otras personas a no pasar por lo que yo pasé.
Si pudieras escribir una frase en una valla publicitaria para quien lo esté pasando mal, ¿qué consejo le darías?
El miedo y las dudas son temporales: sigue adelante y disfruta del camino.
Anam
Cuando Anam se unió a nuestro reto de IA sobre TEPT, tenía poca experiencia en IA, pero una larga historia personal conviviendo con el TEPT. Se unió al reto y progresó hasta el puesto de junior machine learning engineer.
¿Qué te motivó a unirte al reto de IA sobre TEPT en Omdena?
Conocer de primera mano lo que es vivir con TEPT hizo que este fuera el reto perfecto para mí. Formar parte de él iba más allá del beneficio propio, como aprender ML o ganar experiencia. Significaba ayudar a personas que se enfrentan a muchos obstáculos en su vida por culpa del TEPT. Si eso implicaba poder aportar aunque fuera una pequeña parte a una causa tan grande, estaba más que lista para participar.
¿Qué aprendiste en este reto que vayas a aplicar para construir tu carrera?
Normalmente, en la universidad nos plantean problemas con soluciones definidas y un alcance acotado. Trabajar en este reto con Omdena fue totalmente distinto. Me ayudó a entender cómo nuestro conocimiento puede utilizarse para resolver problemas del mundo real y marcar la diferencia. También me enseñó que problemas de tanta envergadura e impacto real requieren un enfoque diferente al que solemos usar. ¡Una experiencia increíble!
