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“Todos los días había algo nuevo que aprender, lo cual era muy motivante”

Desde que ingresó al área de inteligencia de negocios de la Superintendencia del Medio Ambiente, Víctor Caquilpan, Ingeniero en Recursos Naturales de la Universidad de Chile y egresado del Diplomado en Big Data para Políticas Públicas (2017), comenzó a interesarse por el tema de análisis de datos. Focalizó su trabajo en esta área y empezó a aprender más sobre visualización, elementos en la nube, integración de modelos, así como otras temáticas.

Así fue como en 2017, junto a unos compañeros de trabajo, se percató de la disponibilidad del diplomado en Big Data para Políticas Públicas de la UAI, en su primera versión. “Me gustó porque tenía un programa muy interesante y abarcaba muchos temas con una visión más global”, asegura el profesional.

Previo al inicio del diplomado, los alumnos contaron con el apoyo de su jefatura, desde la cual se les brindo todas las facilidades para poder cursar el Diplomado de forma tranquila, aprovechando además de que varios de los temas a aprender podrían potenciar sus competencias en sus respectivas áreas de trabajo.

Era la primera vez que el profesional estudiaba y trabajaba al mismo tiempo, por lo que relata que no fue fácil. “Ahí me di cuenta lo sacrificado que es, ya que por un lado tienes que cumplir con tus labores, mientras que por el otro practicar los conceptos aprendidos, programar, entre otros temas que requieren bastante dedicación”, explica.

Valiosas herramientas y conocimientos

Debido a que, según cuenta, siempre ha sido fanático de participar en proyectos y aprender de diferentes cosas, el diplomado le entregó herramientas muy útiles y valiosas. “Todos los días había algo nuevo que aprender, lo cual era muy motivante. Recuerdo varias veces haber llegado a mi casa directo a poner en práctica lo visto en clases”, comenta el ex alumno.

En este sentido, el diplomado le brindó conocimientos de algoritmos de machine learning para posteriormente ser aplicados a diferentes problemas, así como, por ejemplo, habilidades de análisis geoespacial, en donde se aborda el tratamiento de estos datos (capas, coberturas, superposiciones, formación de mapas, etcétera). “Otro tema que me gustó fue el de text mining (minería de texto) y bases del procesamiento de lenguaje natural, en donde aprendimos a analizar información, buscar palabras y asociación entre documentos según sus caracteres. Es un área bien innovadora e interesante, ya que combina lo matemático con el lenguaje”, comenta el egresado.

Asimismo, aprendió programación avanzada en R, a clasificar y manejar grandes bases de datos de forma eficiente, y a generar visualizaciones “Todo esto me ha servido mucho para mi trabajo”, agrega.

Sumado a lo anterior, destaca la experiencia del cuerpo académico, así como la diversidad de los alumnos del diplomado. “No es un programa que se encasille en una profesión o área de trabajo específica, lo cual lo hace mucho más interesante. Porque uno termina aprendiendo también de los compañeros”, afirma.

Adicionalmente, menciona que “un aspecto relevante es que el Diplomado trata una gran cantidad de temas de analítica y manipulación de datos que abren la puerta para que uno siga explorándolos por cuenta propia de forma más amena.”

Un proyecto con gran aprendizaje

Como proyecto de título Víctor desarrolló, junto a sus compañeros de la Superintendencia, un trabajo sobre la predicción de la calidad del aire en la Región Metropolitana. “Si bien el Ministerio del Medioambiente tiene a su disposición diferentes modelos que ayudan a predecir este tema, a veces no son muy certeros, lo que puede provocar serias pérdidas económicas o problemas de salud para la población”, explica el profesional.

De esta forma pusieron en marcha un modelo de pronóstico, alimentándolo con datos de calidad del aire, y entrenándolo con diferentes algoritmos de machine learning. Según relata el egresado, fue un trabajo bien exigente en donde se ocupó mucho tiempo, dándose cuenta de una premisa que se da bastante en proyectos de ciencia de datos, en donde la mayor parte del tiempo se invierte en sólo tratar y manejar los datos que se quieren utilizar. A pesar de lo anterior, el proyecto cumplió con los resultados esperados. “Además, creamos una herramienta de visualización de la información para mostrar el estado de la calidad del aire para toda la Región, de manera estética y concisa”, señala.

Si bien en un principio pensaron en implementar el modelo en la Superintendencia del Medio Ambiente, finalmente desistieron, ya que requería de mucho tiempo y dedicación, lo cual topaba con sus responsabilidades. Sin embargo, destaca que, al poder trabajar en un proyecto de este tipo, se logró un amplio aprendizaje de varios aspectos asociados al área de Ciencia de Datos.

Dadas sus evidentes habilidades y destrezas para los temas de analítica de datos, Víctor fue becado para realizar un Master en Machine Learning en la Universidad de Adelaide, Australia. No obstante, debido a la pandemia, hoy se encuentra esperando la autorización para viajar. “Tenía todo listo para irme en abril, ya que en esa fecha se iba a cursar el programa y, de hecho, había renunciado a mi trabajo en marzo. Pero el covid-19 cambió totalmente mis planes, y afortunadamente me recontrataron en la Superintendencia. Próximamente, comenzaré un curso de inglés, ya que me lo piden para tomar el postgrado”, explica.

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