Cómo la Universidad Estatal de Arizona desarrolla habilidades en datos e inteligencia artificial preparadas para el mundo laboral con DataCamp

El reto: Combinación de conocimientos académicos con habilidades para el trabajo

El programa de Máster en Ciencia de Datos Biológicos de la Universidad Estatal de Arizona (ASU) combina los descubrimientos biológicos con los conocimientos basados en datos. 

Los estudiantes suelen llegar al programa con una sólida formación en STEM y un profundo conocimiento de la materia. Lo que varía es la experiencia con las herramientas modernas de datos, lo cual es importante una vez que los estudiantes pasan a cursos avanzados, a la investigación y al mercado laboral. 

La ciencia de datos está evolucionando rápidamente, al igual que los requisitos de los empleadores. Habilidades como Python, R y SQL son ahora imprescindibles para muchos puestos de trabajo, y temas como la IA generativa y los modelos transformadores se están convirtiendo en algo habitual tanto en la industria como en la investigación. 

«Queríamos salvar la brecha entre el aula y el mercado laboral», afirmó Nilesh Dixit, director del programa de posgrado y profesor adjunto del programa de Máster en Ciencia de Datos Biológicos de la ASU. «Para complementar los conocimientos que impartimos en áreas como las ciencias biológicas, la informática aplicada y la estadística, queríamos encontrar una plataforma de aprendizaje que permitiera a nuestros alumnos adquirir habilidades prácticas, dotándolos del conjunto completo de habilidades que buscan actualmente los empleadores, sin suponer una presión adicional para el profesorado ni para los alumnos».

La solución: Aprendizaje práctico con DataCamp

La ASU utiliza DataCamp como una plataforma de aprendizaje flexible y a tu propio ritmo que complementa los cursos y la investigación. El objetivo es proporcionar a los estudiantes acceso a habilidades prácticas relacionadas con los datos en los momentos adecuados, sin restar tiempo a la enseñanza académica básica. 

Hay tanto en DataCamp que nuestros estudiantes pueden explorar y aprovechar. Además de los cursos, también hay itinerarios estructurados, certificaciones, sesiones de programación conjunta y concursos en los que pueden participar», afirma Nilesh.

Al inicio del programa, se anima a los estudiantes a completar los cursos recomendados de DataCamp, con el fin de desarrollar habilidades básicas como Python, R y SQL. Esto ayuda a crear una base sólida antes de que las clases pasen a temas más avanzados. Desde ahí, también pueden optar por explorar todo el plan de estudios de DataCamp.

«Los estudiantes utilizan DataCamp de diferentes maneras en función de sus intereses y objetivos», afirma Nilesh. Algunos se centran en reforzar las habilidades que necesitan para los trabajos del curso, mientras que otros exploran temas que respaldan sus planes de investigación y carrera profesional, o áreas que les interesan mucho, como el machine learningo las técnicas avanzadas de inteligencia artificial. También animamos a los estudiantes que se están preparando para desempeñar funciones en la industria a que obtengan certificaciones y las incluyan en vuestros currículos».

El profesorado también utiliza DataCamp para mejorar sus propias habilidades y complementar las tareas del aula.

«Estamos muy comprometidos con mantener tus habilidades al día», afirmó Nilesh. El profesorado utiliza los conjuntos de datos y scripts de DataCamp para mejorar las tareas, mientras que el personal investigador lo utiliza para mantenerse al día en áreas en constante evolución, como los modelos LLM y los modelos transformadores.

Resolver problemas del mundo real

DataCamp también desempeña un importante papel práctico en el proyecto final, en el que los estudiantes seleccionan y resuelven un problema real. Cuando los estudiantes trabajan de forma independiente y no disponen de orientación experta inmediata, se les anima a utilizar DataCamp para explorar modelos, revisar ejemplos de código y avanzar en su trabajo. Esto resulta especialmente útil cuando los estudiantes trabajan con áreas más nuevas o que evolucionan rápidamente, como los modelos de transformadores, y con conjuntos de datos complejos.

«DataCamp ayuda a nuestros estudiantes a ganar confianza a la hora de resolver problemas y favorece una experiencia de investigación realista en la que el aprendizaje, la experimentación y la aplicación se producen al mismo tiempo», afirma Nilesh.

El resultado: Aplicación en el mundo real, impacto en la investigación y preparación para la carrera profesional.

Hasta ahora, los estudiantes de la ASU han completado 2680 horas de aprendizaje en DataCamp, con una fuerte implicación en los planes de estudios de Python, R y SQL, habilidades básicas que respaldan tanto el trabajo académico como la preparación profesional.

«Uno de nuestros estudiantes está trabajando con datos de investigación sobre el cáncer y otro está analizando datos de relojes inteligentes para comprender las irregularidades del ritmo cardíaco», explicó Nilesh. «Están utilizando plantillas de R y Python en DataCamp para modificar y experimentar con soluciones reales».

Los graduados han compartido que la experiencia les ayuda a sentirse más seguros a la hora de hablar de sus habilidades en las entrevistas y mejor preparados para cumplir con las expectativas de los empleadores. 

«Muchos antiguos alumnos nos han comentado que la combinación de sus estudios en la ASU y las habilidades prácticas adquiridas en DataCamp les ha ayudado a crear un currículum sólido en el campo de la ciencia de datos», afirma Nilesh.

Por su parte, los profesores se benefician de contar con una base común de conocimientos técnicos, lo que les permite dedicar más tiempo a enseñar conceptos de nivel superior y conocimientos especializados en su campo.

A medida que la ASU continúa desarrollando sus programas de máster y consolidando su colaboración con DataCamp, la flexibilidad y la relevancia siguen siendo prioridades fundamentales. Las herramientas seguirán cambiando y los estudiantes necesitarán formas de aprender rápidamente, aplicar nuevas habilidades y adaptarse con el tiempo. DataCamp se ha convertido en una parte importante de esa solución, ya que garantiza que los estudiantes adquieran habilidades prácticas con los datos que podrán utilizar mucho después de que finalice el programa.