¿Puedes contarnos tu trayectoria?
Empecé mi carrera en 2010 en la Fuerza Aérea, en el área de Security Forces, más conocida como Policía Militar. Me encargaba de la seguridad física de instalaciones gubernamentales en Corea del Sur y Japón, ¡e incluso llegué a custodiar el avión de Obama una vez! Tras dejar la Fuerza Aérea, trabajé varios años en Telecomunicaciones como analista de help desk antes de pasar a Ciberseguridad en el sector bancario.
Aunque mis puestos no exigían habilidades de datos, siempre intentaba aplicarlas allá donde trabajaba, a veces para desesperación de mi jefe, que me decía: «limítate a tu trabajo del día a día» 😂. Aun así, ser el «chico de los datos» del equipo resultaba útil a menudo: elaboraba informes informativos en Tableau para la dirección, rescataba datos en desuso para darles valor e identificaba insights que no se veían hasta hacer análisis más avanzados.
Más recientemente, he conseguido un puesto como analista de datos en un equipo de ciencia de datos, donde por fin puedo poner en práctica estas habilidades cada día. Me quedé en paro durante la pandemia, en noviembre de 2020, y lo vi como una oportunidad para dar un gran giro y dedicarme a los datos a tiempo completo. Pasé de analista de ciberseguridad en banca a analista de datos en la industria editorial. DataCamp me ayudó a adquirir las habilidades que me hicieron lo bastante atractivo en el mercado como para dar este salto, y mi idea es pasar a un puesto de data scientist en un futuro muy cercano.
Estudié desarrollo de software, pero soy un firme defensor de aprender por mi cuenta las habilidades relevantes online en lugar de gastarme un dineral en Educación Superior. He encontrado mucho valor en recursos online gratuitos o asequibles como DataCamp. En lo personal, me gusta participar en competiciones en DrivenData.com y Kaggle, estudiar japonés, tocar la guitarra y, por supuesto, ir superando módulos en DataCamp.
¿Cuánto tiempo sueles dedicar a aprender en DataCamp?
Unas 2-3 horas al día.
¿Cómo descubriste DataCamp y por qué elegiste nuestra plataforma frente a otras?
Hace tanto que casi no recuerdo cómo di con DataCamp. Probablemente estaba buscando recursos para aprender ciencia de datos. Sí recuerdo que miré DataQuest y no me quedé con ellos porque su interfaz me resultaba confusa. En DataCamp, todo está organizado de forma muy minimalista y coherente. Es muy fácil encontrar lo que busco.
¿Cómo te ha ayudado DataCamp a alcanzar tus objetivos profesionales?
Mi nuevo trabajo consiste, sobre todo, en escribir código en Python. Código para manipular, limpiar y mover datos del punto A al punto B. A veces también entra algo de SQL, y DataCamp me ha proporcionado el 98% de mis conocimientos prácticos de SQL, algo que no pude adquirir en mis empleos anteriores. Sin duda, DataCamp me ha facilitado muchísimo el trabajo.
¿Qué habilidades que has aprendido en DataCamp te han resultado más útiles?
Uf, esa es difícil. Diría las habilidades generales de machine learning. Me llevó bastante tiempo entender scikit-learn y algo tan simple como usar train_test_split(). Al principio imponía mucho. Después de mucha repetición guiada, todo encajó de la noche a la mañana. Sigo aprendiendo trucos nuevos en el itinerario de carrera Machine Learning Scientist with Python, que aplico continuamente a mis proyectos reales.
Un buen ejemplo, del que estoy orgulloso, fue crear un clasificador de spam para el equipo de Email Abuse de Bank of America, dentro de su Security Operations Center. Su trabajo es analizar los correos sospechosos que el personal interno reporta al equipo. Reciben un gran volumen de envíos y muchos son basura (spam). Para automatizar el procesado de esos envíos, construí un filtro de spam con Regresión Logística con un 93% de acierto. Finalmente, se pasó a producción y ahorró aproximadamente 200 horas semanales de analista. Así su equipo pudo centrarse en tareas más urgentes.
En mi trabajo actual, recientemente he tenido que construir una canalización de datos compleja (en Python y SQL) que extrae datos de un servidor SFTP, realiza una limpieza intensiva, une esos datos con una tabla de una base de datos de SQL Server y, después, envía el resultado final a Jira. El curso de DataCamp Writing Efficient Python Code me ayudó a hacer este script 10 veces más rápido y el itinerario de habilidades SQL Fundamentals me vino de maravilla para la parte de SQL.
Actualmente estoy trabajando en la Disaster Tweet Competition en Kaggle. Para ayudarme a construir la solución, estoy siguiendo el itinerario de habilidades Natural Language Processing in Python como guía, mientras aplico estos conceptos al proyecto de Kaggle.
¿Qué es lo que más te gusta de DataCamp?
La relevancia, la variedad y la calidad de los cursos. Sobre la relevancia: muchos cursos envejecen muy bien. Después de tres años, sigo consultando algunos de los más antiguos para refrescar ideas.
¿Algún consejo para quien acaba de empezar con DataCamp?
Piensa en un proyecto de datos que te gustaría hacer en la vida real, identifica qué habilidades necesitas para llevarlo a cabo y busca en DataCamp un curso sobre esa habilidad. Completa el curso y luego lánzate con el proyecto.
Para quienes empiezan y no saben por dónde tirar, comienza con uno de los itinerarios de carrera que más te llame. ¡Luego cambia de rumbo según vayas descubriendo opciones! 😊
También te recomiendo echar un vistazo a los webinars de DataCamp, que me han dado acceso a grandes mentes del mundo de la ciencia de datos.
¿Buscas una comunidad de entusiastas de los datos que te acompañe en tu aprendizaje? Únete a la DataCamp Slack Community, presume de pasión por los datos con una portada personalizada de LinkedIn y conecta con Patrick en LinkedIn.
