Kaggle: qué es y para qué sirve

La ciencia de datos es una disciplina tan apasionante que no dejaremos de hablar de ella. Quienes son asiduos a nuestros contenidos sabrán que apostamos por la formación en este ámbito como clave para el futuro. En esta ocasión vamos a darte una clave para que progreses y llegues a convertirte en uno de los mejores profesionales en este ámbito. Conoce Kaggle y sus oportunidades.

En primer lugar, ahondamos un poquito sobre la ciencia de datos (llamada data science para que suene más sofisticado), una disciplina centrada en extraer información de valor de bases masivas. Dicho de otro modo, revisa todo lo que se ha recabado con medios que no discriminan para hacer una selección de calidad e identificar lo que realmente aporte al negocio.

Imagínate una biblioteca con dos millones de libros que has conseguido con una red de dimensiones descomunales. Luego tendrías que clasificarlos y quedarte solo con aquellos que te interesasen. Primero te echarías a llorar, igual que nosotros, pero después necesitarías recurrir a un medio que te permitiera hacerlo de forma automatizada.

El ejemplo anterior se resuelve con la ciencia de datos, pero en el ámbito digital. Gracias a esto es posible obtener datos estadísticos que se interpreten en forma de patrones y tendencias. De este modo, es posible conocer y revelar el comportamiento del público objetivo para descubrir sus necesidades y darles respuesta.

Cuando la sociedad demanda algo nuevo, la primera empresa que se lo da es la que triunfa. Esto no es ninguna sorpresa para ti, ya sabes lo que han hecho los del team manzanita. Pero sí es curioso que lo hagan mediante estrategias matemáticas y tecnológicas que parecen meras predicciones en brújula de cristal para quienes no entienden.

Qué es Kaggle y para qué sirve

¿Te gusta la ciencia de datos? Hemos hablado de ella un poco por encima, pero queremos ir directamente a lo más interesante. Probablemente, no sepas que tienes la opción de juntarte con otras personas a las que también les fascina. Puedes compartir conocimientos, sumarte a foros o incluso hacer un laboratorio de ideas a modo de brainstorming.

Cada usuario que se registra en Kaggle debe poner a prueba sus habilidades, de manera que la plataforma sepa dónde están las brechas de conocimiento. Después, estas se almacenan en una base de datos que puedes ir rellenando con aportaciones tuyas y de otras personas. El objetivo es mejorar tus capacidades analíticas para que sepas revisar grandes cantidades de información.

Qué son las competiciones de Kaggle

¡Hemos llegado a lo más apasionante de todo! ¿Sabías que, más allá de retarte a ti mismo, puedes hacerlo también con los demás? Esta plataforma cuenta con distintas competiciones en las que podrás predecir cualquier cosa. Es como los británicos, a los que les encanta apostar por todo, pero sin dinero de por medio y con fórmulas matemáticas.

Por ejemplo, tienes la opción de intentar predecir el precio de salida que tendrá una vivienda en subasta o clasificar datos estadísticos de clientes. Incluso te darán premios y distinciones con los que podrás presumir (pero sin venirte arriba, recuerda que la idea es aprender en un entorno desafiante y emocionante).

Otras plataformas para aprender ciencia de datos

Lo tenemos claro, y es que Kaggle es perfecto para expandir tus límites. Pero ¿hay otras alternativas? ¡Por supuesto que sí, y son igual de fascinantes que la que hemos visto! Queremos mostrarte 3 que nos encantan y desde las que podrás colaborar con otras personas interesadas en la ciencia de datos.

• Una primera opción es DrivenData, definida como un entorno virtual para cerebros matemáticos. Cuenta con un catálogo completo de desafíos que podrás hacer junto con otros usuarios. Incluso te dará acceso a foros para solucionar problemas que son reales, por lo que va más allá de las simulaciones.
• Otra propuesta es DevPost, que destaca por sus concursos tecnológicos, conocidos como hackathons. Permite superar desafíos centrados en la ciencia de datos desde el punto de vista de la programación. ¿Sabrías hacerlo? Sin duda, es la plataforma más difícil de las que te mostraremos, así que ahí tienes un verdadero reto.
• En último lugar, CrowdAnalytics está más centrada en la colaboración y no tanto en las competiciones. Puedes solicitar incorporarte a un proyecto de análisis y modelado para perfeccionar bases de datos. Incluso posee módulos de aprendizaje que se actualizan cada poco tiempo para mejorar tus habilidades junto con otras personas interesadas.

Cuando las plataformas no son suficiente

Cuando éramos pequeños, teníamos la imagen de un científico de bata blanca, desordenado y cabello despeinado. Hoy en día, todo ha cambiado y la transición digital les ha dado una nueva forma. Están detrás de ordenadores, con los ojos puestos en bases de datos. Es un campo tan apasionante como complejo, por lo que mantener una formación actualizada resulta esencial.

Hay distintos caminos para conseguirlo, y a nosotros nos gusta mostrártelos todos para que sepas elegir.

• Muchas personas comienzan con un grado en Informática que les da una base de conocimiento importante. Pero ten en cuenta que no estás especializándote, así que es un poco como una mesa con tres patas cojas.
• Un posgrado es otra opción, y los hay en ciencia de datos. Eso sí, durante el tiempo que dure (uno o dos años), la disciplina cambiará tanto que tendrás que actualizarte justo después de terminarlo en la mayoría de los casos.

Hay una última propuesta, y son los bootcamps. Muy similares a los másteres, empiezan desde cero y te permiten especializarte en pocas semanas (entre cuatro y diez, generalmente). Están orientados hacia la práctica y la resolución de problemas actuales en las empresas más punteras del mundo.

Una herramienta tan importante como Kaggle no puede quedar en el olvido, pero siempre como recurso divertido y útil, no como core de tu formación y progresión en tu carrera. Por tanto, te invitamos a que explores la opción de estudiar un bootcamp. Contarás con formación intensiva, actualizada y de calidad para que tu currículum marque la diferencia. ¡Súmate a la tendencia!

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