El Despegue del Especialista en Datos: ¿Certificación o Caos?

Una brújula educativa para el futuro impulsado por AI

Este 2025 ha sido el verdadero despegue de tecnologías que antes solo veíamos posibles en las historias de ciencia ficción, y por eso desde que la Inteligencia Artificial y el Análisis de Datos irrumpieron en el ámbito mundial cambiando literalmente las reglas de cualquier actividad humana, se puede ver a muchísima gente con una prisa increíble por ser “Data Scientist" o al menos algún tipo de profesión relacionada. El mercado de la formación está muy saturado con la publicación de de cursos rápidos, bootcamps y certificaciones que prometen el “cielo y las estrellas” para convertir en profesionales en IA a todo el muestre aunque sea un mínimo interés en el tema.

Por eso, y ante este tsunami de opciones con que literalmente nos están bombardeando constantemente, ¿Cómo podríamos diferenciar un programa que realmente vale la pena, de uno que solo sirve para engordar el CV con algo vacío y que no aportará valor en un empleo real? Tristemente la clave no está en la cantidad de certificados que pudiéramos colgar en nuestro feed de LinkedIn, sino en la calidad de la acreditación y, sobre todo, en la mentalidad, seriedad y formalidad con la que se aborda el aprendizaje.

La fiebre del certificado y lo que se olvida

Por muchos años se construyo la narrativa de que acumular certificados de 40 horas avalados por las marcas fabricantes de tal o cual tecnología o por X o Y Universidad, era el camino asegurado al éxito. Sin embargo, el tiempo nos ha mostrado que en muchas ocasiones el verdadero valor de un profesional especializado no reside solamente en las herramientas que se conocen (eso se aprende rápido), sino en la capacidad de enfrentar problemas complejos e inciertos que nunca antes se han visto. Y esto esta ocurriendo ahora con la IA y el análisis de datos.

El desafío de la superficialidad:

A muchos nos paso que cuando dimos el salto de la “prepa” a la “Uni”, nos toco elegir un camino de formación, y aunque muchos ya teníamos una idea del camino que queríamos seguir, algunos no tenían la total certeza de que su decisión fuera la correcta. Y hoy día pasa lo mismo cuando debido a los cambios tecnológicos y mecánicas de trabajo, debemos elegir una nueva especialización, Y en lo que se refiere a las especializaciones en IA y/o Análisis de datos, debemos mirar más allá de la lista de programas y/o aplicaciones que se van a usar. Por esto es importante resaltar que una certificación sólida, ya sea universitaria o de un gigante tecnológico, garantiza algo que un curso suelto no puede:

1. El Rigor Teórico (El Cimiento Indispensable): A pesar de que para muchos no son de sus asignaturas favoritas, debemos entender que para el Data Science y la AI los auténticos y sólidos pilares que les sostienen son matemáticas (álgebra lineal, cálculo) y estadística (regresión, probabilidad). Por lo que un programa de formación con calidad obliga a entender por qué y como es que un modelo de Machine Learning funciona, así como sus sesgos y sus límites. Esto es lo que permite a un profesional innovar cuando las soluciones estándar fallan. Este punto es fácilmente pasado por alto cuando para un curso nos dicen que solo se requiere "aprender Python".

2. La Prueba de Fuego (Los proyectos reales): Los programas acreditados deben concluirse con proyectos finales donde se deben aplicar todos los conocimientos adquiridos durante el curso. Aquí no vale solamente el examen de opción múltiple. Se debería exigir diseñar una solución completa, lidiar con datos sucios (lo normal en la vida real) y, comunicar el resultado de forma clara. Por lo que antes de elegir, se debe revisar y evaluar si un programa exige o no un portafolio robusto de ejercicios y pruebas de confirmación, o si se está quedando corto. La disciplina de completar algo extenso es tan importante como el conocimiento técnico.

 Los requisitos ocultos

Lo que realmente te hace un especialista exitoso

La fiebre por vender más cursos y rápido por un lado, y la necesidad de aprender rápido y adquirir conocimientos de manera casí "express" para permanecer vigente en la competencia laboral, hace que los programas de formación solo piden "interés". Pero para tener éxito (o sea, terminar, certificarse y conseguir un puesto real) se necesita mucho más que eso.

• El requisito de éxito no negociable (La actitud de Data Scientist):

  1. Dominar el Inglés Técnico (El Secreto Olvidado): Aunque hoy existen múltiples aplicaciones y programas que sirven como traductores, esta es una habilidad que resulta imprescindible debido a que casi toda la documentación, papers de investigación, soluciones en foros (tipo stack overflow) y los errores más complejos se resuelven en inglés y además con un perfil técnico. El que no maneja el idioma técnico lamentablemente ve limitado su acceso al conocimiento de frontera. Este punto se suele infravalorar hasta que se choca con un problema sin solución documentada en español.

  2. Disciplina de Proyecto: No basta con seguir tutoriales o estar pendiente de publicaciones de redes sociales. Hay que crear un portafolio propio con proyectos en Kaggle o con datos públicos. Esto demuestra iniciativa y, más importante, la habilidad de fallar y resolver los problemas . Lo importante es que esto abarca casi el 90% del trabajo real.

  3. La Sólida Base de Nivelación: La siguiente aseveración sonara muy dura, pero como dice el meme “Se tenía que decir y se dice”: Si se carece de habilidad práctica en álgebra o estadística, lanzarse a un curso avanzado de Deep Learning es el equivalente a un suicidio académico. El nivel de integración de estas disciplinas es tan profundo, que no debe tomarse a la ligera y por ello es crucial tomarse el tiempo de desarrollar estas habilidades y mejorar el desempeño matemático antes de tocar los modelos complejos. Recordemos que las IA se mueven gracias a los entrenamientos en grandes volúmenes de datos y por ello el preprocesamiento de los datos es la clave del éxito, y por consecuencia la base matemática es el pre requisito de la mente.

La carrera es el primer proyecto de datos

Quien no ha escuchado expresiones como “Te cambia la mentalidad”, “piensas como ingeniero”, “hablas como usuario”, “los abogados/contadores ya tienen el modelo de pensamiento”, etc y expresiones similares. Y es que aunque parezca mentira, el estudiar ciertas disciplinas formales, tiene un impacto real en el modelo de pensamiento de los profesionales en dicha disciplina. Y es por esto que la elección de la formación acreditada no es solo una inversión en un papel, o en cierto prestigio comercial de la institución que emita este documento, sino que se ve reflejado en la capacidad de desarrollar un modelo de pensamiento con cierto nivel de rigor y estructura. Elegir el programa de estudio debe ser el primer gran análisis de datos que se realiza.

El análisis de la decisión:

1. Definición de la métrica de éxito: Antes de comenzar con cualquier proyecto de formación profesional, se debe tener muy claro el objetivo. ¿Se busca un ascenso rápido? Quizás convengan las Certificaciones emitidas por una empresa. ¿Se quiere cambiar a una posición de liderazgo? Podría considerar algún programa de Masters universitarios. ¿Se busca un rol de ingeniero especializado? Entonces podrían cursarse algunos tracks enfocados en tecnologías de cloud y bases de datos y otros programas de especialización. Es importante realizar esta definición, ya que sin un objetivo claro, se corre el riesgo de estudiar de forma dispersa y sin alcanzar realmente los beneficios esperados.

2. Búsqueda de la Evidencia o contar con un Aval: Se debe ser escéptico con las promesas de soluciones mágicas y con inversiones de tiempo/esfuerzo/dinero relativamente fáciles y accesibles. Hay que buscar el aval de instituciones reconocidas, revisar si hay partners empresariales serios y si es posible verificar el currículum real de los instructores o el reconocimiento y prestigio de la institución que ampara el programa de estudio.

3. Compromiso con la Profundidad: Nada que valga la pena se logra de manera rápida o sencilla, por lo que hay que evitar en lo posible los atajos, pues a la larga, solo llevaran a un camino más complejo. La AI y las especializaciones relacionadas con el análisis de datos son campos de “maratón” no de una “carrera de 100 mts”, si se me permite la analogía. Si un programa obliga a la comprensión de la teoría y la resolución de proyectos complejos, como parte de los requisitos para la aprobación, entonces ese es el camino correcto.

En lo que respecta a mi muy personal opinión, el mundo de los datos es la aventura profesional más fascinante que existe hasta el día de hoy, pero la emoción no puede reemplazar la estrategia. Hay que adoptar la mentalidad del científico lleno de preguntas y dudando de cada resultado hasta que las evidencias no dan lugar a dudas, y con este espíritu, darse a la tarea de crear un portafolio que demuestre aplicación real del conocimiento.

 El Kit de Herramientas para Empezar a Construir

Claro que tampoco se requiere de ser un genio de la NASA, para entrar en este mundo, se necesita una base de conocimientos suficientemente solida en matemáticas y estadística, ya que la lógica y el álgebra son las bases para organizar datos y variables.

Para el Analista de Datos, entender los conceptos de promedio, desviación, y probabilidad es esencial, ya que son las reglas del juego para describir todas las características, operaciones y movimientos en los datos.

Para el Científico de Datos, que construye modelos, se requiere además entender sobre cálculo básico para saber cómo optimizar esos modelos y álgebra lineal para manejar las inmensas matrices de datos. Si se tiene esta base, la formación especializada fluye.

En cuanto a lo que a Programación se refiere, no se necesita ser un desarrollador de software, sino más bien alguien que sepa dar órdenes precisas. Aprender un lenguaje como Python para este caso, es como aprender a usar una sofisticada hoja de cálculo con superpoderes. Ya que se utiliza principalmente para limpiar, organizar y visualizar los datos.

Las habilidades blandas son igual de importantes que todo lo que hemos mencionado. El pensamiento analítico significa que se puede descomponer un problema complejo como por ejemplo responder preguntas como “¿Por qué caen las ventas?" y en este caso la creatividad no se trata solo de imaginar una nueva forma de combinar datos para obtener una respuesta que nadie más ha visto, sino de imaginar cómo la tecnología puede resolver un problema humano de una manera totalmente innovadora.

La Metodología Bootcamp ¿Se Puede Confiar?

En los últimos años el modelo de bootcamp se ha vuelto popular pues se basa en el aprendizaje intensivo y orientado a la obtención de empleo formal en un periodo de 3 a 9 meses. Pero que es lo que la ha convertido en una alternativa viable?

1. Enfoque en la demanda laboral: Los bootcamps tienen como prioridad la actualización de su currículo constantemente para incluir las últimas herramientas que pide la industria, que a diferencia de las universidades tradicionales que son más lentas en adaptar sus planes de estudio.

2. Intensidad y exigencia: El éxito de un bootcamp depende completamente del esfuerzo personal, pues su estrategia se basa en la exigencia para dedicar de 20 a 40 horas semanales al aprendizaje. El que no tiene disciplina y no está dispuesto a vivir para el programa por unos meses, fracasa.

3. El "Pipeline" de carrera: El verdadero valor añadido de este modelo, es que muchos bootcamps ofrecen servicios de carrera, mock interviews y apoyo en la creación de CVs competitivos en el mercado laboral. Esto es lo que realmente ayuda a la gente a conseguir su primer empleo.

El futuro no espera. Es hora de la estrategia

El camino hacia la especialización en AI, Análisis de datos y la Ciencia de datos está lleno de oportunidades, pero definitivamente no es una carrera fácil ni rápida. Hay que dejar de creer en las oportunidades instantáneas y hacer de lado la ingenuidad de los certificados vacíos y adoptar la estrategia del científico aplicando rigor en la elección, enfocarse en la acreditación de peso y sobretodo en la construcción de un portafolio de proyectos propio. Debemos entender que la base matemática es el cimiento, la programación es la herramienta, y el pensamiento analítico y la creatividad son el motor. La decisión de formarse no se limita a la compra de un curso, es una inversión crítica en la propia credibilidad profesional. Así que, debemos analizar las opciones, evaluar nuestras bases teóricas y con ello comenzar a actuar con decisión y disciplina. El futuro del dato está abierto; es hora de trazar la ruta con cabeza y determinación.

La puerta de entrada está abierta, pero solo pasa el que se toma el desafío en serio.