Recuerdo cuando todo empezó hacia inicios de abril. Por aquel entonces, había vuelto de la Ciudad de México de visitar a unos amigos, y decidí ponerme a buscar activamente trabajo. Aún recuerdo el comentario de un par de amigos, en distintos contextos, que me decían:
Madre mía, parece que vas a acabar prostituyéndote a este ritmo para conseguir CV.
Pero no, no sucedió así.
Me planteé esta búsqueda de trabajo desde inicios de abril hasta finales de junio, y al final no acabé trabajando en nada. ¿Por qué? Básicamente por:
- Conflictos entre instituciones dentro de mi universidad. Aun habiendo negociado un contrato, se ignoró todo lo negociado y se hizo caso omiso de mi CV.
- Las descripciones dadas por mi universidad en las prácticas eran parcas, y no coincidían con lo que realmente buscaba la empresa.
- Tiempos. Tuve varias llamadas para trabajar en una empresa en Madrid, pero no podía estar 6 meses trabajando y compaginar estudios.
Esto no significa que no hubiera tenido ofertas de trabajo disponibles: de hecho, podría haber elegido trabajar en alguna tarea administrativa de una empresa o meterme a un McJob. Sin embargo, pensé que podría haber otras alternativas para alguien de un perfil un poco técnico como el mío, así que decidí consultar a varios profesores en la universidad sobre vías un poco diferentes.
En esta carrera en la que estoy estudiando, y viendo un poco las noticias, he visto que temas como los de Inteligencia Artificial pueden tener cierto… impacto en el futuro. Y no solo en el panorama técnico, sino que también en el aspecto económico, y sobre todo, social. Entonces, llevo viendo cómo temas como el Data Science pueden tener bastante interés a futuro (aunque quizá lo que sabemos ahora de este tema se quede obsoleto en pocos años, quién sabe). Y ello me llevó a empezar con unos cursillos de Coursera de este tema.
Ahora, la pregunta que puede surgir a continuación es:
¿Qué es Coursera?
Coursera es un MOOC (Massive Open Online Course) creado por Daphne Koller y Andrew Ng, profesores de la Universidad de Stanford, con un objetivo claro:
Hacer accesible una educación de calidad a cualquier persona con acceso a Internet.
Se trata de cursos gratuitos, aunque en algunos casos, si se quiere tener derecho a recibir un certificado para acreditar los conocimientos adquiridos, hay que hacer pagos. Esta institución tiene acuerdos con una serie de universidades, las cuales proponen unos cursos online, ofreciendo unos itinerarios concretos de temas a tratar, como si de una asignatura universitaria se tratara.
Sin embargo, alguien podría dudar de la capacidad académica de estos cursos, sabiendo que puede que no haya un seguimiento tan extensivo como en unas clases presenciales. Pero, obviamente, eso ya es problema de cada cual. O sea, estos cursos ofrecen métodos de evaluación variados, así como tests que se corrigen automáticamente, o la evaluación de compañeros de tus trabajos, que si se hacen en serio, permiten evaluar tus conocimientos y te ayudan a aprender sobre los temas impartidos.
Peeeero, claro está, este modelo parte de una asunción básica:
La persona que está en el curso quiere aprender, y está dispuesta a esforzarse para ello.
En mi caso eso se cumplió, porque anduve bastante perdido sobre qué hacer durante este verano. Sabía que quería hacer algo, pero viendo todos los problemas que tuve al conseguir un trabajo que sentía que me fuera a aportar algo útil, recurrí a estos cursos. En concreto, a la algo escuetamente llamada Data Science Specialization, de la Johns Hopkins University.
De hecho, gracias a esta «especialización» (aunque no la haya hecho entera), puedo decir que me ha respondido varias preguntas sobre el Data Science:
¿Qué es? ¿Para qué vale? ¿Cómo se trabaja en este contexto?
Incluso, ahora tengo más preguntas que antes, pero sé que son preguntas más específicas, que seguramente las contestaré con un estudio más específico del tema. Se trata de un ámbito muchísimo más amplio que lo tratado en este curso, pero siento que me ha dado una perspectiva para entenderlo mejor.
Entonces, una pregunta que se puede hacer alguien es la siguiente:
Veamos, tomo un curso de esos, invirtiendo tiempo, esfuerzo (y dinero) en ello. Sin embargo, sé que son cursos que no profundizan tanto como una carrera universitaria. ¿Para qué me valdrían?
Pienso que hay que tener claras las expectativas con las que uno va a estos cursos. Estos cursos no te van a arreglar la vida; es decir, no por hacer un curso de Coursera te van a contratar en todas partes. No.
Pero lo que sí es cierto es que si eres una persona que te gusta aprender, y que quiere aprender sobre:
- Temas que quizá te queden un poco lejanos a tu área de conocimiento.
- Temas a los que no puedes tener acceso siquiera porque no hay centros educativos que hablen sobre ello cerca tuyo.
- Temas de los que sabes cuatro pinceladas, pero te gustaría tener una base más sólida.
Realmente Coursera te pueda ayudar bastante. Hay ofertas de distintos ámbitos, desde los STEM (Science, Technology, Engineering, Maths) hasta cursos de temas sociales. Y aunque no sean algo que de por sí te vayan a dar un puestazo, pueden ser un activo interesante (siempre y cuando estén relacionados con el ámbito en el que quieras trabajar) para demostrar tu interés por un ámbito técnico concreto.
En todo caso, aunque este sea un pequeño testimonio mío, creo que no hay nadie que pueda describir mejor cómo funciona Coursera, qué permite, y a qué se puede llegar como la co-fundadora, Daphne Koller, en esta TEDxTalk: