Big Data, Análisis de Datos, Data Analytics, Data Analyst… Nos apostamos unas cuantas criptomonedas a que has leído o escuchado hablar más de una vez de alguno de esos conceptos. ¿Quieres saber exactamente qué son y por qué todo el mundo habla de ello? Sigue leyendo…
Empecemos este artículo enumerando una serie de situaciones probablemente bastante cotidianas para la gran mayoría de la gente: “Me encantan estas zapatillas que aparecen todo el rato en mi Instagram, al final me las acabaré comprando”. “Google Maps me sugiere este restaurante en A Coruña y dice que a mediodía no está muy concurrido”. “Qué interesante, este año he escuchado 60.668 minutos de música y mi artista más escuchado ha sido Rigoberta Bandini”. “Si te gustó ‘La Casa de Papel’ te gustará ‘El Juego del Calamar’”.
¿Alguna os resulta familiar? Permitidnos sospechar que sí. 🙂 Pues ahora toca pararse a pensar: ¿Cómo han acertado tanto esas aplicaciones con mis gustos personales? ¿Cómo pueden adivinar lo que me apetece o necesito en cada momento? Pues recopilando y analizando los datos con los que has estado alimentando sus algoritmos cada día.
6 horas y 54 minutos es el tiempo medio global que pasamos al día en Internet en 2020 según un estudio de Hootsuite y We Are Social. Un estudio de Kantar muestra que las compras online en España han crecido un 60% en el último año.
Consultamos información en páginas web, compramos a través de apps, compartimos nuestro día a día en redes sociales, nos entretenemos en plataformas de vídeo en streaming, etc. Y todo esto sin parar de generar datos, lo que ha supuesto la búsqueda de perfiles profesionales capaces de traducir esos datos en información de valor para cualquier empresa u organización.
De todos es sabido la importancia que dan las empresas a la gestión y análisis de los datos. ¿Por qué lo hacen? Desde un punto de vista de una organización, los datos permiten tomar mejores decisiones y si lo piensas, una organización toma cientos de decisiones cada día por lo que mejorar aunque sea marginalmente la toma de decisiones tiene un impacto significativo en toda organización.
Todos nosotros somos muy buenos tomando decisiones pero tenemos sesgos y creencias infundadas que a veces nos llevan a tomar decisiones basadas en ellos y no en los datos a nuestra disposición. Si somos rigurosos en la captura y análisis de la información podremos evitar esos sesgos y esas creencias que luego no se materializan en nuestras organizaciones. Por esta razón hay tanto interés en la gestión de los datos, porque cuantos más y mejor gestiones los datos mejores decisiones tomaremos.
Como ejemplo podemos ver como en el área de recursos humanos empieza a haber un interés por aplicar la analítica a la toma de decisiones que habitualmente no ha incorporado a los datos. Este interés se puede ver por ejemplo en el último informe de Linkedin sobre tendencias observadas en la selección de personal en 2020.
Remontemonos ahora a unos años atrás, concretamente a 2016, año en que nace Adalab para dar respuesta a tres situaciones:
1️⃣ Reducir la brecha de género en el sector tecnológico donde menos del 16% son mujeres.
2️⃣ Ayudar a las empresas a cubrir sus necesidades de perfiles tecnológicos.
3️⃣ Ofrecer una opción de reinvención profesional a mujeres con talento.
Desde entonces, en Adalab más de 500 mujeres se han convertido en programadoras web.
Pero creemos que esto es solo el principio y queremos seguir cambiando el panorama tecnológico. Por eso y aprovechando la importancia que los datos han adquirido en nuestras vidas y por tanto en el panorama laboral, Adalab lanza su NUEVO Bootcamp de Data Analytics, en formato online y en directo, para que mujeres de cualquier parte puedan reinventarse como analistas de datos y acceder a una carrera profesional llena de oportunidades.
¿Y cómo hemos llevado a cabo el diseño de este nuevo bootcamp? Nos lo cuenta Inés Vázquez, cofundadora y CEO de Adalab:
Desde que creamos Adalab en 2016, estamos en contacto diario con empresas en las que se insertan nuestras alumnas, que buscan perfiles tecnológicos, por lo que teníamos claro que las empresas tienen una necesidad brutal de perfiles relacionados con Data, y que a una persona formada en esta área no le faltará trabajo. Lo que nos interesaba realmente era conocer cuál era el perfil de data en el que una alumna típica de Adalab, una mujer con estudios y experiencia previa no relacionada con esta materia, podría sacar el máximo partido de la formación y conseguir su primer empleo en el sector. Para ello, realizamos un estudio con 35 empresas referentes como Amazon, BBVA IT o Sngular, a través de reuniones y encuestas, que nos ha permitido elegir el perfil de Data Analyst y crear el temario más adecuado tanto técnico como de soft skills.
El temario que hemos creado se diferencia de la mayoría de formaciones en que dedicamos el tiempo necesario a que las alumnas aprendan bien las bases por las que serán contratadas por las empresas, Python y SQL, y no incluimos aspectos que entran dentro del ámbito de trabajo del/la Data Scientist. El motivo es que a pesar de que estos contenidos puedan resultar muy atractivos, hemos corroborado con las empresas que muy difícilmente un perfil junior sin experiencia previa en data será contratado para realizar estas funciones.
Con esta decisión rebajamos la frustración que puedan tener las alumnas durante la formación por la complejidad del contenido, y conseguimos que estén más preparadas para afrontar las entrevistas y el trabajo que sí harán como Data Analyst junior.
Si echamos un vistazo a cualquier artículo o informe reciente que haga referencia a “los perfiles profesionales con más demanda” no nos costará encontrar Analista de Datos entre las primeras posiciones.
Para validar esta información, le hemos preguntado a nuestras empresas colaboradoras, quienes nos han confirmado que “los datos, son el futuro”:
El mercado está demandando perfiles especialistas en Datos, Analítica, Big Data e Inteligencia Artificial y, en definitiva, en todas las disciplinas involucradas en la revolución SMAC (‘Social, Mobile, Analytics y Cloud’). Existen muchas posiciones a cubrir y a las empresas les está costando encontrar perfiles.
Las tecnologías de datos asumen una relevancia cada vez mayor en las empresas, aportando valor de forma transversal a la Organización: permiten recuperar la información y analizarla en grandes cantidades, hacer cálculos complejos y planificar la logística de una forma más rápida y con mayor precisión que el cerebro humano. Se aplican, no solo al procesamiento de los datos del negocio para medir la actividad de la empresa y sus principales KPI, sino también, por ejemplo, en los departamentos de marketing de las empresas para conocer de manera individualizada a los clientes o en los departamentos de RRHH para diseñar modelos de liderazgo o para prever la rotación de sus empleados.
En BBVA IT nos apoyamos en los datos para la toma de decisiones y por tanto, la integridad y calidad del dato es un punto clave en nuestro circuito de vida del dato. Estamos trabajando tanto en ingestar datos en nuestro propio Data Lake como en productivizarlos y para ello buscamos perfiles de Data Developer, Analista y Soporte/Mantenimiento para nuestro ecosistema Big Data.
BBVA IT colabora con Adalab desde 2019 y no ha dudado ni un segundo en apostar por la diversidad en sus equipos de tecnología. Prueba de ello es 1) este vídeo y 2) que ya cuentan con 15 adalabers programadoras web en sus equipos.
Pero no solo hemos hablado con empresas, también hemos aprovechado este artículo para contactar con dos grandes mujeres referentes en el sector de los datos y la Inteligencia Artificial, a quienes llevamos años siguiendo la pista muy de cerca por su brillante carrera, trabajo de divulgación, emprendimiento y colaboración con causas que apuesten por la diversidad. Resulta interesantísimo conocer que la brecha de género en el área de los datos puede tener más consecuencias de las que pensamos.
Los sistemas de inteligencia artificial tienden a reflejar los prejuicios que se encuentran en los datos de los que aprenden, exacerbando las desigualdades existentes. Una forma de minimizar el riesgo de estos sistemas es aumentar la diversidad de los equipos involucrados en su desarrollo. Programas como el de Adalab incorporan al mercado perfiles híbridos de mujeres con conocimientos profundos en data analytics.
Los datos y su aplicación a través de la inteligencia artificial van a cambiar el modo en el que vemos el mundo y diseñamos la sociedad, para ello es crucial que esa visión del futuro sea diversa y que incluya a las mujeres en esa visión. Eso solo podemos asegurarlo de una manera y es formando parte en la construcción de esa realidad, por eso necesitamos talento femenino en las áreas de datos, para redibujar una sociedad más justa y equitativa a través de la revolución de los algoritmos.
Y ahora surge la pregunta clave: “¿Si no tengo formación previa técnica puedo convertirme en analista de datos? ¿Eso no es muy difícil? ¿Eso no es para gente que haya estudiado antes informática o carreras similares? “
Las 600 alumnas de Adalab que se han reconvertido en Programadoras Web en estos años han demostrado que la tecnología es para cualquiera con ganas y actitud. Y prueba de ello es que el 41% eran de Ciencias Sociales y Jurídicas, el 22% de Artes y Humanidades, etc. Te lo mostrábamos aquí hace unos meses.
Marta es un claro ejemplo de reinvención como profesional en Data. Estudió ciencias políticas y empezó a trabajar como project manager en un proyecto social y medioambiental en Madrid. Pero sus ganas por adquirir competencias técnicas y la precariedad del sector social/ medioambiental hicieron que decidiera dar un giro a su carrera profesional y realizara un bootcamp de análisis de datos. Actualmente trabaja como analista de datos.
Hace cinco años, nunca hubiese podido imaginar que acabaría trabajando en el sector del análisis de datos, un sector tan distinto al mío (¡y que lo disfrutaría tanto!). Creo que es esa la mayor enseñanza que adquirí en el bootcamp: Soy mucho más capaz de aprender y entender cosas nuevas de lo que pensaba. Todavía a día de hoy creo que no hubiese sido capaz de sacarme la carrera de informática porque es una carrera muy masculinizada y no me hubiese sentido cómoda. Así que: ¡qué alegría que existan los bootcamps!
Otra duda que me surgía era si el trabajo de analista de datos sería para mí porque me encanta estar de cara al público, me interesa mucho todo lo relacionado con negocio y disfruto mucho con la parte de diseño. Actualmente trabajo como técnica en proyectos pero también doy muchos workshops y formaciones, hago mucho de “traductora” entre la parte técnica y el cliente, y estoy presente en la parte de negocio de la empresa en la que trabajo, Visualitics. Además, tenemos un departamento de UX-UI, y poco a poco estoy adquiriendo esos conocimientos. ¡Estoy encantada!
Y para terminar este artículo, nada mejor que unas palabras de los otros protagonistas de nuestro nuevo Bootcamp: el equipo de Data Instructors aka profes de Adalab, quienes te acompañarán a través de la pantalla del ordenador durante las 14 semanas que dura el curso.
No te preocupes si al inicio puede parecerte que es muy complicado o piensas que no vales para esto. Las docentes estaremos a tu lado desde el primer momento, para resolver dudas, inquietudes o problemas a la hora de afrontar el bootcamp y los desafíos que puedas encontrarte. Además siempre tendrás a tus fantásticas compañeras de clase para apoyaros y animaros mutuamente!
Basándonos en la experiencia de 15 promociones de nuestro otro Bootcamp de Programación Web, aplicaremos la misma metodología de enseñanza en el Bootcamp de Data Analytics: el curso estará completamente enfocado a la práctica y puesta a prueba de los conocimientos. La mejor forma de quitarse los miedos es enfrentarse al temido folio en blanco (en nuestro caso, la pantalla del ordenador vacía). Cada día en clase repasaremos brevemente la lección del día anterior, resolviendo dudas y desarrollando ejemplos en directo. Tras esto pasaremos a clases prácticas donde se os pondrá un ejercicio por parejas para resolver. Posteriormente emplearemos cierta parte del día para desarrollar un proyecto grupal. Ah y por supuesto, dispondréis de tiempo para resolver dudas algo más cotidianas.
Si has llegado hasta aquí, esperamos que te haya quedado todo claro y solo animarte a que te conviertas en una futura Data Analyst Junior con los conocimientos necesarios para empezar una nueva etapa de tu vida.
