Empezar a aprender o decidir mejorar habilidades implica elegir una pedagogía que parezca la más adecuada. Ya sea que se trate del aprendizaje de un idioma o de una formación en Ciencia de Datos (de hecho, no tan distante de un nuevo lenguaje por explorar), escoger el método pedagógico correcto es crucial. Uno de los elementos a definir es la “vía de administración” de esta formación. A distancia o presencial, la diversidad de opciones no facilita la toma de decisiones. Revisemos brevemente las ventajas y desventajas de cada uno de estos enfoques.
Formación presencial en ciencia de datos: ¿se está agotando la vía tradicional?
Seguir una formación en ciencia de datos de manera presencial significa evolucionar en un ambiente animado de un estímulo intelectual común. La competencia sana que se establece entre los estudiantes motiva a cada uno a dar lo mejor de sí y también permite la ayuda mutua y el intercambio de conocimientos.
La facilidad de acceso a un profesor que puede responder a preguntas asegura una buena comprensión de cada aprendiz. Es por eso que este tipo de cursos son seguidos en su totalidad y con un diploma obtenido al final en la gran mayoría de casos.
Sin embargo, este aprendizaje tradicional presenta algunos inconvenientes, en particular en el contexto del aprendizaje de ciencia de datos:
- Siempre está la cuestión de la actualización de los PC: se requiere una buena carga computacional y memoria RAM,
- Hay que manejar asuntos de derechos administrativos, instalación de software y de librerías…
Más allá de los problemas de acondicionamiento, está la cuestión de la flexibilidad.
Los cursos presenciales imponen horarios exactos y desplazamientos que a veces son engorrosos y a menudo incompatibles con el ejercicio de cualquier otra función.
Tampoco existe la posibilidad de pausar esta formación, un inconveniente para algunos en la gestión de sus proyectos. La crisis de COVID-19 ha demostrado recientemente una debilidad inherente a este sistema: la presencia física no siempre puede ser asegurada, aunque las clases por videoconferencia hayan sabido – más o menos bien – sustituir a las clases presenciales. Por último, si bien la emulación está garantizada por el principio de clase física, ésta también es responsable de una desigualdad de ritmo: ya sea el impuesto por el grupo líder de la clase o el de aquellos que tienen dificultades.
Formarse en ciencia de datos en línea: ¿una falsa buena idea?
Para superar esta rigidez del curso presencial, se han desarrollado cursos 100% en línea desde hace algunos años. Tienen la ventaja de ser muy flexibles en términos de horarios, ritmo y ubicación. Todo se deja a elección del estudiante.
Desafortunadamente esta nueva libertad implica nuevas debilidades.
Estas formaciones, cuyo ritmo es a menudo menos exigente, generalmente toman más tiempo ya que el estudiante gestiona su propio calendario de aprendizaje sin siempre darle prioridad.
Además, estas formaciones completamente en línea pierden a menudo en calidad y seguimiento ya que carecen de un verdadero profesor que asegure la comprensión de su clase.
El material de curso no siempre está adaptado al estudiante y sus preguntas quedan demasiado a menudo sin respuesta o las respuestas que recibe carecen cruelmente de personalización.
A esto se suma una gran parte de automatización, especialmente los exámenes estandarizados que se corrigen de manera automática, sin gran aporte para el estudiante.
Estas dificultades encontradas por los aprendices explican una tasa de finalización de las formaciones en línea significativamente más baja que la de los cursos presenciales.
Según Le Figaro Étudiant, solo el 10% de los estudiantes terminaría su formación en línea tipo Mooc…
¿La opción híbrida, la solución más adecuada para las ciencias de datos?
Para enfrentar los nuevos desafíos del aprendizaje DataScientest ha implementado una formación híbrida.
Por primera vez en ciencia de datos, la enseñanza impartida permite disfrutar de las ventajas de ambos métodos mientras se reducen al máximo sus inconvenientes.
El seguimiento personalizado está asegurado por la creación de cohortes, que sirven de clase y de las cuales uno de nuestros profesores es responsable. Este seguimiento individualizado significa que cada aprendiz disfruta de las ventajas de un profesor atento al que puede consultar en cualquier momento y que lo motivará al menor signo de relajación.
Además, hay habilidades concretas desarrolladas gracias a un proyecto data principal que marca el ritmo de la formación, con entregas esperadas a una frecuencia regular: las habilidades no se quedan en teoría y son puestas en práctica.
Finalmente, terminada la automatización de las correcciones, todos los exámenes son corregidos por nuestros profesores a mano, con un retorno individualizado para cada estudiante.
Además, la plataforma 100% full SaaS, permite disfrutar de las ventajas de la formación a distancia. Aparte del calendario de aprendizaje propio de cada clase (lanzamiento y fin de sprint acompañados de sesiones de coaching), nuestras formaciones permiten la flexibilidad de la formación a distancia.
Finalmente, como cada uno tiene sus proyectos y no dispone del mismo tiempo, nuestras formaciones están disponibles en formato continuo o en formación tipo bootcamp. El aprendiz, puede entonces decidir dedicarse a ello a tiempo completo o de manera menos intensiva.
En resumen, es la formación que permite combinar las ventajas de ambos métodos sin los inconvenientes: la tasa de finalización entre nuestros 1500 exalumnos es del 100%. Es un método particularmente adaptado a las ciencias de datos que ya está dando sus frutos.
¿Te gustaría empezar una formación en ciencia de datos próximamente?
