Creación de un kit de herramientas de análisis empresarial
Como estudiantes de maestría en análisis de negocios y científicos de datos comerciales, se espera que seamos personas completas que puedan desarrollar modelos de ciencia de datos y comunicar ideas a las partes interesadas. Si bien la cohorte de Maestría en Ciencias en Análisis de Negocios (MSBA) 2021 consta de algunos de los mejores y más brillantes talentos analíticos, provenimos de diversos antecedentes educativos y profesionales y cada uno tiene sus propias fortalezas y áreas de mejora. Con experiencia en ingeniería, quería aprender no solo las habilidades técnicas en ciencia de datos, sino también el conocimiento empresarial para poder tener un impacto inmediato como científico de datos después de graduarme. Una de las herramientas que utiliza el título de MSBA para que todos se pongan al día son los campamentos de entrenamiento. Después de completar tres semanas de rigurosos cursos de campo de entrenamiento, me siento bien preparado para abordar los desafíos de análisis del próximo semestre desde todos los ángulos.
Una sesión de bootcamp empresarial interactiva con el profesor John Kim.
Iniciamos los campamentos de entrenamiento estudiando los fundamentos matemáticos que nos prepararon para el éxito en los campamentos de entrenamiento restantes y sentamos las bases para nuestros cursos de otoño. El profesor Miller revisó las operaciones matriciales y el cálculo, que son conceptos fundamentales en muchas técnicas de aprendizaje automático. También discutimos las variables aleatorias, el muestreo y las distribuciones, que pudimos utilizar poco después en el curso de estadística empresarial del profesor Stuk. Realmente aprecié que el profesor Miller hablara con cada uno de nuestros profesores de MSBA sobre qué conceptos eran fundamentales en sus disciplinas y diseñó el bootcamp en torno a sus comentarios. El profesor Miller enseñará Análisis de decisiones en el semestre de primavera, por lo que pronto aprenderemos más de él.
A continuación, cubrimos los conceptos básicos de los fundamentos de la computación, Linux, secuencias de comandos de shell, SQL, Python y R en el campo de entrenamiento tecnológico con Ettienne Montagner. Disfruté particularmente de la descripción general de los fundamentos de la computación porque tener un conocimiento profundo de la arquitectura de la computadora y la mecánica del almacenamiento de memoria me brindará ventajas significativas al desarrollar modelos de ciencia de datos y depurar. Además, Lin Zhang nos guió a través de una serie de laboratorios para ayudarnos a desarrollar experiencia práctica con AWS, que es una habilidad muy demandada en el mercado laboral de análisis. Pudimos reunir todos nuestros nuevos conocimientos técnicos en un proyecto final en el que ejecutamos cuatro scripts de Python y R para la limpieza y exploración de datos utilizando un script de shell en una instancia de AWS EC2.
Durante los campamentos de entrenamiento, también hicimos un curso completo sobre estadísticas comerciales con el profesor Stuk. En esta clase, pudimos utilizar inmediatamente las habilidades R que desarrollamos la semana anterior en el campo de entrenamiento técnico. También nos basamos rápidamente en el conocimiento de la clase del profesor Miller en relación con las distribuciones y la probabilidad. La mayor parte del curso se dedicó a aprender los entresijos del análisis de regresión y, al final del curso, cada equipo construyó un modelo integral de regresión múltiple basado en un sondeo sin fines de lucro y lo usó para predecir el potencial de ingresos en nuevas áreas.
A lo largo de las tres semanas del bootcamp, tomamos cursos intensivos sobre principios comerciales que serían clave para nuestras aplicaciones de técnicas de ciencia de datos. El Dr. Chellappa, decano de MS en Business Analytics, se refirió al campo de entrenamiento empresarial como “un MBA en una semana”. Comenzamos aprendiendo economía y finanzas con el profesor Smith, quien me dejó un impacto duradero con su consejo de dedicar tiempo todos los días a estudiar el mercado. En la clase de marketing con el profesor Hamilton, hablamos de la segmentación, que es un área de aplicación importante de la analítica. El profesor Kim, un ex consultor, nos enseñó no solo los fundamentos de la estrategia y la ventaja competitiva, sino también cómo tener éxito en la fuerza laboral. Finalmente, el Dr. Chellappa demostró los conceptos de operaciones al indagar en un estudio de caso, lo que nos permitió adquirir experiencia práctica.
Aunque mi formación es en ingeniería, ser parte de la Escuela de Negocios de Goizueta significa que se espera que no solo tenga fuertes habilidades técnicas, sino también una sólida visión para los negocios. Afortunadamente, los campos de entrenamiento de MSBA expandieron mis habilidades comerciales y solidificaron mis habilidades técnicas. De cara al futuro, me siento equipado con las herramientas y la mentalidad para convertirme en un científico de datos empresariales eficaz.
