El big data crece cada año. Aprovecharlo puede significar beneficios en numerosos campos. En la educación superior, por ejemplo, permitiría atender mejor las necesidades estudiantiles, personalizar el proceso de enseñanza, reducir costos operativos e incluso prever y evitar riesgos. Es por ello que para las universidades es una prioridad no sólo aprovechar ese cúmulo de información, sino adiestrar en ciencia de datos al enorme número de profesionales que harán falta en los siguientes años.
Existen múltiples iniciativas para satisfacer esa creciente demanda de científicos de datos. Y no sólo están concentradas en las universidades por sí mismas. Firmas como IBM y Microsoft ofrecen certificaciones en conjunto con algunas instituciones de educación superior. Por supuesto, también existen cursos MOOC impartidos mediante EdX, Coursera y Noodle Partners, entre otros. A ellos se suma LEAPS, una plataforma enfocada en la experiencia diseñada por la firma Analyttica, especializada en soluciones de machine learning y analítica de datos.
Diseñada con un modelo proactivo enfocado a “aprender haciendo”, “aplicar experimentando” y “resolver como un profesional” (LEarn by doing, APply by experimenting, Solve like a pro), la plataforma ofrece un aprendizaje interactivo e inmersivo, con prácticas, casos, conjuntos de datos y proyectos tomados de la vida real.
Laboratorio virtual de ciencia de datos
La plataforma incluye un laboratorio virtual con conjuntos de datos precargados para que los futuros profesionales de la ciencia de datos practiquen y perfeccionen sus habilidades técnicas. Adicionalmente, los estudiantes pueden desarrollar proyectos propios, alimentados con sus datos, para poner en práctica lo aprendido.
En aras de mantener los cursos encuadrados en aplicaciones reales, incluyen 150 casos de estudio de diversos sectores verticales. Para complementar lo aprendido, los estudiantes de ciencia de datos también participan en hackatones igualmente anclados en aplicaciones prácticas. Los alumnos pueden codificar sus programas en consolas de Python y R.
Los cursos son aptos para principiantes sin experiencia en programación, aunque deben tener conocimientos previos en matemáticas, estadística, ingeniería o finanzas.
La ciencia de datos y el análisis se han convertido en dos de las profesiones con más demanda en los últimos años —y se cuentan entre las más demandantes en su aprendizaje. Con herramientas como LEAPS, los estudiantes tienen mayor facilidad para desarrollar habilidades que les permitan desenvolverse profesionalmente en cualquier vertical de negocios donde es factible aprovechar el potencial que yace en el cúmulo de big data. Es decir, prácticamente en cualquiera.
