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En el apasionante mundo del análisis de datos, la teoría es fundamental, pero la práctica es esencial. Con este principio en mente, el bootcamp de análisis de datos de Laboratoria se ha centrado en un enfoque de aprendizaje basado en proyectos, diseñado para brindar a las estudiantes una experiencia inmersiva y práctica que las prepara para los desafíos actuales en el mercado laboral. En este artículo, les contaré algunos de los principales proyectos que han definido esta experiencia de aprendizaje, junto con las habilidades clave desarrolladas y las rutas disponibles.
Pero antes de conocer nuestros proyectos, quisiera que definamos el rol de una analista de datos.
La versatilidad de la analista de datos
La versatilidad de una analista de datos es una de sus cualidades más destacadas en el mundo laboral actual. Estas profesionales actúan como catalizadores en una variedad de equipos y entornos, desde startups hasta grandes corporaciones, desplegando sus habilidades para extraer información valiosa de los datos y convertirla en decisiones estratégicas.
En su día a día, interactúan con una amplia gama de especialistas, desde científicos de datos e ingenieros de software hasta líderes empresariales y clientes finales.
Para tener éxito en este entorno dinámico, una analista de datos debe poseer un conjunto diverso de conocimientos y habilidades que van desde la comprensión de las técnicas de análisis de datos hasta la capacidad de comunicar de manera efectiva los hallazgos a diferentes audiencias. Además, la capacidad para adaptarse rápidamente a nuevos desafíos y tecnologías emergentes es fundamental en un mundo laboral en constante evolución.
Mix de habilidades para el éxito profesional
Con el objetivo de promover y cultivar las habilidades esenciales de una analista de datos, el bootcamp de Laboratoria no solo se centra en el conocimiento técnico, sino que también enfatiza el desarrollo de habilidades para la vida.
Durante todo el programa, se fomenta el pensamiento crítico, la curiosidad, la pasión por el aprendizaje, el autoconocimiento, la autonomía y la comunicación efectiva. Estas habilidades complementarias son vitales para navegar en el mundo complejo y dinámico del análisis de datos, donde la capacidad de pensar de forma crítica, mantener la curiosidad, y comunicar ideas de manera clara y persuasiva son tan importantes como la competencia técnica.
Al integrar estas habilidades en nuestra currícula, estamos preparando a las estudiantes para convertirse en profesionales completos y altamente capacitados que puedan destacar en cualquier entorno laboral.
Conociendo el mercado
En el contexto actual, donde los datos son un activo valioso, se espera que una analista de datos sea capaz de no solo manejar grandes conjuntos de datos, sino también de extraer insights significativos y acciones prácticas a partir de ellos.
Después de analizar el mercado, vimos una demanda existente de profesionales de esta área con conocimientos y habilidades específicas, como:
- Conocimientos en SQL para la manipulación de bases de datos.
- Conocimientos en la manipulación de herramientas de visualización de datos como Looker Studio y Power BI.
- Conocimiento en Python para aplicación de técnicas más avanzadas.
Además de las demandas en conocimientos técnicos específicos en estas herramientas, notamos que las habilidades transversales a estas herramientas son igualmente importantes:
- Procesamiento y Preparación de Datos: Desde la conexión e importación de datos hasta la creación de nuevas variables y la construcción de tablas auxiliares, las estudiantes dominan las habilidades necesarias para manipular y preparar datos para su análisis.
- Análisis Exploratorio de Datos: Aprenden a explorar y visualizar datos, aplicar medidas de tendencia central y dispersión, y analizar el comportamiento de los datos a lo largo del tiempo, lo que les permite comprender mejor la naturaleza y la distribución de los datos.
- Aplicación de Técnicas de Análisis: A través de proyectos como segmentación por RFM, validación de hipótesis y evaluación de riesgo relativo, las estudiantes adquieren experiencia en la aplicación de diversas técnicas de análisis de datos para resolver problemas del mundo real.
- Resumen de Información en un Dashboard: Aprenden a representar datos a través de tablas y gráficos interactivos con foco en data storytelling , y a crear presentaciones que resuman los resultados de sus análisis de datos.
- Presentación de Resultados: Finalmente, aprenden a seleccionar gráficos e información relevante, crear presentaciones efectivas y comunicar sus hallazgos de manera clara y concisa, lo que les prepara para presentar resultados y recomendaciones a diferentes audiencias.
Este conocimiento de las necesidades del mercado, nos llevó al diseño de una serie de proyectos, pensados en el desarrollo de habilidades de forma integral.
Los proyectos del bootcamp de Análisis de Datos de Laboratoria
Proyecto 1: Segmentación de clientes
En este proyecto, las estudiantes se sumergen en un escenario realista donde una tienda especializada en productos alimenticios importados, "El Mercado", busca mejorar su estrategia de segmentación de clientes. Aquí, las estudiantes aplican técnicas de análisis de datos para entender las preferencias cambiantes de los clientes y desarrollar estrategias efectivas de segmentación. Esto implica habilidades como limpieza de datos, análisis exploratorio y segmentación basada en criterios como recencia, frecuencia y valor monetario (RFM), preparándolas para enfrentar desafíos similares en la industria.
Proyecto de Carolina Cubillos (Chile) :
Proyecto 2: Validación de Hipótesis
En este proyecto, las estudiantes se sumergen en el mundo de la validación de hipótesis, un proceso crítico para la toma de decisiones informadas en el análisis de datos. Aquí, aprenden a formular y probar hipótesis utilizando técnicas estadísticas adecuadas, lo que les permite discernir entre relaciones significativas y meras coincidencias en los datos. Esto no solo fortalece su comprensión de los fenómenos subyacentes, sino que también les proporciona una base sólida para la toma de decisiones basada en evidencia.
Proyecto de Dayana Chaparro Leon (Colombia):
Presentación
Proyecto 3: Evaluación de Riesgo Relativo para Super Caja
En este proyecto, las estudiantes se enfrentan al desafío de Super Caja, un banco que busca mejorar su proceso de evaluación de riesgo crediticio mediante la automatización y el análisis de datos. Aquí, aplican técnicas avanzadas de análisis de datos, como clasificación de clientes, uso de la matriz de confusión y consultas complejas en BigQuery, para mejorar la eficiencia y precisión en la evaluación del riesgo crediticio. Esto no solo les brinda una comprensión más profunda del análisis de datos en un contexto financiero, sino que también los prepara para enfrentar desafíos analíticos en diversos campos.
Proyecto de Karla Patricia Rocha Estrada (México):
Proyecto 4: Consultoría en DataLab
En este proyecto, las estudiantes tienen la oportunidad de trabajar simulando un ambiente de consultoría en análisis de datos, donde tienen la libertad de elegir proyectos alineados con sus intereses y habilidades. Esto les proporciona una experiencia práctica en un entorno empresarial real, donde aprenden a aplicar sus habilidades de análisis de datos para ofrecer soluciones personalizadas y enriquecedoras a diversos clientes.
Proyecto de Cinthya Vanessa Vasquez Lozano (Peru):
¿Por qué es importante el aprendizaje basado en proyectos?
El aprendizaje basado en proyectos no solo desarrolla habilidades técnicas, sino que también prepara a las estudiantes para tener éxito en un ambiente laboral dinámico y colaborativo.
Al sumergirse en proyectos reales, las estudiantes no solo obtienen conocimientos técnicos, sino que también desarrollan habilidades prácticas al enfrentarse a desafíos reales de análisis de datos.
Este enfoque fomenta el trabajo en equipo, ya que los proyectos suelen requerir la colaboración de varios miembros con diferentes habilidades y perspectivas. Fomenta también la autonomía, ya que las estudiantes tienen la libertad de explorar soluciones y tomar decisiones, lo que les ayuda a desarrollar la capacidad de liderazgo y toma de decisiones.
Este método de aprendizaje simula un entorno corporativo, donde la capacidad para trabajar en equipo, resolver problemas y tomar decisiones autónomas son habilidades altamente valoradas y buscadas por las empresas.
Rutas para seguir aprendiendo y explorando
El bootcamp de Laboratoria no solo se trata de completar proyectos; también se trata de desarrollar habilidades técnicas clave que son fundamentales para el éxito en el campo del análisis de datos. Después de completar los proyectos del perfil general, las estudiantes pueden elegir tres rutas para seguir explorando y aprendiendo sobre los muchos caminos que una analista de datos puede tomar, como Estructura de datos y ETL, Business Intelligence y Machine Learning.
Con cada proyecto completado, las estudiantes avanzan en su viaje de aprendizaje, adquiriendo nuevas habilidades y consolidando su comprensión del análisis de datos en un entorno práctico y desafiante. Ya sea que elijan seguir una ruta específica o explorar diversas áreas del análisis de datos, nuestro bootcamp les proporciona las herramientas y el conocimiento necesario para triunfar en este emocionante campo en constante evolución.
