Marta Cámara lleva casi 8 años de andadura en el sector de la Banca, trabajando para las entidades más importantes de nuestro país y acudió a Kschool para cursar un Máster de Data Science. Una disciplina en pleno auge con la que espera obtener un crecimiento en su carrera profesional.
Hoy hablamos un poco más con Marta, para que nos cuente, por qué eligió el Máster de Data Science de Kschool.
¿Por qué Data Science?
Me rodeo con mucha gente del mundillo de la analítica y, poco a poco me fue picando el gusanillo por el tema de los datos, por el Big Data y por cómo esto afecta a lo que me dedico, el sector de la banca. Gracias a ello, empecé a investigar un poco sobre el tema y, por mi perfil y mis gustos, decidí que dónde más encajaba para dar un impulso a mi carrera era en Data Science.
¿Cuál era tu perfil profesional antes de comenzar el Máster?
Soy Licenciada en Economía y también en Ciencias Actuariales. La estadística, por diferentes motivos, se me da bien. Aunque siempre he trabajado en Banca con un perfil financiero contable, hace más o menos un año, comencé en mi empresa a tocar con más detalle la parte de análisis de datos, estadísticas y, poco a poco, la curiosidad y el estudio me han hecho darme cuenta del potencial del Data Science en el sector de la Banca.
¿Qué conocimientos tenías antes de empezar el Máster?
Como comentaba, he estudiado Economía y Ciencias Actuariales, por lo que tenía conocimientos en estadística y álgebra. Además, es algo que realmente me gusta. La parte que no había tocado nunca es la programación, por lo que en el Máster estoy aprendiendo mucho de esta parte, pero, al mismo tiempo, me parece la parte más dura… Sé que me queda mucho por trabajar pero, para ser honesta, ¡me sorprendo de lo que he aprendido en tan poco tiempo!
¿Qué cualidades crees que debe tener un buen Data Scientist?
Un buen Data Scientist, bajo mi punto de vista, tiene que tener buena base en programación, pero, sobre todo, debe conocer bien el área en el que se mueve para saber interpretar correctamente los datos que tiene que analizar. Por resumirlo: conocimiento del negocio en el que aplica sus conocimientos, programación y estadística son los tres pilares sobre los que un Data Scientist debe asentar su perfil.
¿Qué destacarías del Máster?
Del Máster destacaría el buen ambiente que se crea en las clases, tanto entre los alumnos (ayudándonos unos a otros) como con los profesores (todos ellos demuestran amplios conocimientos, cada uno de su área, y se muestran muy accesibles en todo momento para cualquier duda, consulta o sugerencia).
¿Dirías que el Máster te ha ayudado a evolucionar en tu carrera? ¿De qué forma?
El Máster me está ayudando mucho en mi carrera profesional porque me está abriendo un amplio campo de posibilidades y conocimientos.
¿Cuáles son tus perspectivas de trabajo cuando termines el Máster?
Me gustaría poder aplicar los conocimientos adquiridos en mi actual empleo, veo muchísimas posibilidades en el segmento de los medios de pago. Tengo claro que mi perfil es de Banca y, sinceramente, estoy contenta con todo el mundo que se está abriendo delante de mis ojos.
¿Por qué elegiste Kschool?
Elegí Kschool porque son muchos los amigos que ya han estudiado aquí y a todos ellos les ha ayudado mucho, tanto para progresar en sus actuales empleos, como para encontrar nuevas oportunidades.
¿Qué le recomendarías a un futuro alumno que quisiera cursar este Máster?
A cualquier persona que quiera estudiar el Máster le recomendaría que, antes de empezar, se pusiera un poco las pilas con la programación (le será mucho más fácil seguir el hilo de las clases sin problema). Otro consejo es que desempolve todos los libros de estadística y matemáticas que tenga de la carrera o, incluso, del instituto (seguro que le viene genial darles un repasito o consultar alguna duda mientras estudie el Máster).
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El artículo Marta Cámara. Las posibilidades del Data Science en Banca fue escrito el 3 de marzo de 2016 y guardado bajo la categoría Data Science. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre .
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