Andrés Navas, Ingeniero Civil Industrial, es actualmente Engineering Manager & Data Scientist en Eleven Solutions, donde aplica sus conocimientos en ciencia de datos para la toma de decisiones estratégicas. Con una sólida carrera en el ámbito de la innovación y el emprendimiento, ha trabajado como COO en CICLA 3D y como analista financiero en CFO Remoto. A continuación, nos comparte su experiencia en el Magíster en Ciencia de Datos para la Innovación (MACI).
¿Qué te motivó a cursar el MACI?
Parte de mi motivación por entrar a un programa relacionado a ciencia de datos era poder complementar mi conocimiento y experiencia con una disciplina que permitiera respaldar la toma de decisiones en base a información y que entregara las herramientas para tener esa información disponible en las condiciones necesarias.
¿Cómo describirías tu experiencia en el magíster y qué aspectos destacas?
Del magíster, agradezco haber tenido un buen grupo humano que indudablemente enriquece la experiencia y el pasar por el programa. También, de este grupo de personas pude aprender, y he seguido aprendiendo desde las experiencias y conocimientos que cada uno acarrea. Sin duda, la pasantía en IACS de Harvard fue una experiencia sumamente enriquecedora desde todo lo que pude aprender con una perspectiva técnica, como también el valor que entrega poder estar en los ecosistemas que concentran a miles de personas extremadamente talentosas y capaces, y acortar la brecha con ellos. Estar ahí, ver y ser parte, también nos ayuda a poner en perspectiva que las herramientas y los conocimientos que adquirimos a lo largo del programa son la base de la vanguardia tecnológica en nuestra materia.
¿Cuáles son las habilidades más importantes que desarrollaste con el programa y cómo han aportado en tu carrera profesional?
Durante el MACI, desarrollé habilidades clave como el análisis avanzado de datos, modelamiento predictivo y el uso de herramientas de machine learning. Estas habilidades han sido fundamentales para mejorar mi capacidad de extraer insights valiosos de grandes volúmenes de datos y aplicar esos conocimientos en la toma de decisiones estratégicas. El programa no solo me brindó una sólida base técnica, sino que también me enseñó a estructurar proyectos de ciencia de datos de manera efectiva, desde la recopilación hasta la implementación, lo que ha sido crucial para impulsar mi carrera.
¿Recomendarías el programa a otros profesionales? Si es así, ¿Por qué?
Creo que el MACI es una gran oportunidad para los profesionales que quieren iniciarse en esta disciplina. No solo proporciona una formación técnica robusta en ciencia de datos, sino que también se enfoca en la aplicación práctica de esos conocimientos. La interacción con un grupo diverso de profesionales y el ambiente colaborativo enriquecen la experiencia de aprendizaje, permitiendo aplicar lo aprendido en situaciones reales. Es una excelente opción para quienes buscan especializarse en un campo tan dinámico y cambiante, como también complementarlo con habilidades de innovación.
¿Cómo ves el rol de la ciencia de datos en el futuro de la innovación? ¿Crees que el magíster te ha preparado para esos desafíos?
La ciencia de datos va a ser un pilar fundamental en la innovación futura, facilitando decisiones más informadas, optimizando procesos y abriendo nuevas oportunidades de negocio. Con el avance de la inteligencia artificial y el machine learning, la capacidad de interpretar y utilizar datos será cada vez más crucial. Indudablemente, el MACI me ha ayudado a conectar con esta materia y a entender de buena forma los tópicos que la rodean.
