Empezar a formarse o decidir mejorar sus competencias es optar por la pedagogía que nos parezca que mejor se adapta. Ya se trate de aprender un idioma o un curso de Data Science (de hecho, no es algo muy alejado de un nuevo idioma por explorar), elegir el método adecuado es determinante. Uno de los elementos que hay definir es la “vía de administración” de esa formación. A distancia o presencial, la gran variedad de actores tampoco ayuda a tomar la decisión. Volvamos rápidamente a las ventajas y los inconvenientes de cada una de esas escuelas :
Formarse en Data Science en presencial : ¿la vía tradicional a punto de agotarse?
Seguir un curso en Data Science en presencial es evolucionar en un entorno animado por una emulación intelectual común. La competencia sana que se pone en marcha entre los estudiantes les empuja a dar lo mejor de sí mismos y también permite la ayuda mutua y el intercambio de conocimientos.
La facilidad de acceso a un profesor que puede responder a las preguntas garantiza la buena comprensión de cada alumno. Ese es el motivo por el que este tipo de cursos suele seguirse en su integralidad y terminar con la obtención de un diploma prácticamente en todos los casos. No obstante, ese aprendizaje tradicional presenta algunos inconvenientes en particular en el marco del aprendizaje de la Data Science :
- La cuestión de la puesta a punto de los ordenadores sigue en el aire: hace falta una buena carga computacional y memoria RAM.
- Hay que gestionar las cuestiones de los derechos administrativos, de instalación de software y de librerías, etc.
Más allá de los problemas de instalaciones, también está el de la flexibilidad.
Las clases físicas imponen horarios precisos y un desplazamiento a veces largo y a menudo incompatible con el ejercicio de cualquier otra función.
Tampoco existe la posibilidad de pausar esa formación, una traba para algunos en la gestión de sus proyectos. La crisis de la COVID-19 ha demostrado recientemente una fragilidad inherente de este sistema : la presencia física no siempre se puede garantizar, aunque los cursos por videoconferencia han sabido sustituir, con mayor o menor acierto, a los cursos físicos. Finalmente, aunque la emulación esté garantizada gracias al principio de clase física, esta también es responsable de una desigualdad en los ritmos : el que marca el pelotón de cabeza de la clase o el que marcan aquellos que tienen dificultades.
Formarse en Data Science en línea : ¿la falsa mala idea?
Para suplir esta rigidez del curso presencial, desde hace varios años se han desarrollado clases 100 % en línea. Tienen la ventaja de ser flexibles en términos de horarios, de ritmo y de localización. Todo queda a elección del estudiante.
Por desgracia, esta nueva libertad también tiene fisuras.
Estas formaciones con un ritmo a menudo menos exigente, suelen llevar más tiempo, ya que el alumno gestiona solo su calendario de aprendizaje sin ponerlo como prioridad absoluta.
Además, esas formaciones totalmente en línea suelen perder calidad y seguimiento, por el hecho de que carecen de un profesor de verdad que garantice la comprensión de su clase.
El apoyo en clase no siempre se adapta al alumno y sus preguntas suelen quedar sin respuesta o las respuestas que recibe carecen por completo de personalización.
A esto se añade gran parte de automatización, en particular en las pruebas estandarizadas que se corrigen de manera automática, sin que sea una gran aportación para el alumno.
Esas dificultades con las que se topan los alumnos explican una tasa de finalización de los cursos en línea netamente inferior a la de los cursos presenciales. Según Le Figaro Étudiant, solo un 10 % de los alumnos iría hasta el final de una formación en línea tipo Mooc.
El híbrido, ¿la solución que más se adapta a la Data Science?
Para responder a los nuevos desafíos del aprendizaje, DataScientest ha puesto en marcha una formación híbrida.
Por primera vez en Data Science, la enseñanza impartida permite disfrutar de ventajas de cada uno de los dos métodos reduciendo al máximo sus inconvenientes.
El seguimiento personalizado está garantizado con la creación de grupos de alumnos que sirven de clase y de los cuales es responsable uno de nuestros profesores. Ese seguimiento individualizado significa que cada alumno disfruta de las ventajas de un profesor atento al que puede hacer preguntas en cualquier momento y que estará pendiente de que no se descuelgue del curso.
Cada vez hay más competencias concretas desarrolladas gracias a un proyecto de datos en continuo que va de la mano de la formación, con resultados esperados periódicamente: las competencias no se quedan en la teoría y se ponen en práctica.
Por último, se acabó la automatización de las correcciones, nuestros profesores corrigen todos los exámenes a mano y hacen una valoración individualizada para cada alumno.
Además, la plataforma 100 % Saas, permite disfrutar de las ventajas de la formación a distancia. Salvo el calendario de aprendizaje propio de cada clase (lanzamiento y fin de sprint acompañados de sesiones de coaching), nuestros cursos permiten la flexibilidad de la formación a distancia.
Por último, como cada uno tiene sus proyectos y no dispone del mismo tiempo, nuestros cursos están disponibles en formación continua o en formación bootcamp. El alumno puede decidir dedicarse a ello a tiempo completo o de manera menos intensiva.
En definitiva, es la formación que permite vincular las ventajas de los dos métodos sin inconvenientes: la tasa de finalización de nuestros 1500 antiguos alumnos es del 100 %. Es un método particularmente adaptado a la Data Science que ya está dando sus frutos.
¿Tienes ganas de empezar un curso de Data Science pronto?
