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Entrevista al Ing. Pablo Casas


Entrevistamos a Pablo Casas, Ingeniero en Sistemas de la Información de UTN Buenos Aires y docente en la Secretaría de Extensión de Universitaria SCEU UTN BA.

En 2018 publicó Data Science Live Book* en inglés (recientemente lo hizo en la versión español) que  junto a dos artículos, fueron premiados por RStudio. El libro “es una guía práctica de los problemas que comúnmente surgen al desarrollar un proyecto de ciencia de datos” nos cuenta Pablo.

Respecto de su libro, está destinado a cualquier persona que quiera acercarse al mundo del Data Science: “…si están empezando una carrera en la ciencia de datos, enfrentarán un problema común de la educación: tener respuestas a preguntas que aún no han sido formuladas. Todo el código está bien comentado, por lo que no es necesario que sean programadores para entenderlo. Ese es el desafío de este libro, tratar de que su lectura resulte amistosa, usando la lógica, el sentido común y la intuición”. El libro facilitará el entendimiento de problemas comunes en el análisis de datos y machine learning.

Pablo publicó también dos artículos que detallan el modo en el que escribió y publicó su libro: “Cómo auto publicar un libro: personalizar Bookdown”, “Cómo autopublicar un libro: Una lista útil de recursos”. En conjunto con el libro, esas notas lo convirtieron en ganador del concurso 1st Bookdown Contest de RStudio y al respecto nos dijo: No ganó el  libro, ganó la explicación. La intención era que sirva para otros, que los demás puedan también autopublicarse”.

En su blog** están disponibles los artículos que mencionamos y otras notas que Pablo escribe y comparte con sus lectores porque está convencido que de eso de trata: “De compartir el conocimiento”. En ese sentido, también organiza encuentros, junto a un amigo, para personas interesadas en la materia, que le gusta R o que quiere iniciarse en ese lenguaje “Estoy muy comprometido con esa difusión”.

Con respecto a su paso por la UTN, el Ing. Casas destacó dos acontecimientos especiales que lo motivaron a especializarse más tarde en ciencia de datos: “… Además de algunos profesores que nunca se olvidan, la UTN me permitió conseguir mi primer empleo como pasantía y pude iniciarme en este mundo de datos” Por otro lado, nos contó que durante el primer año de la carrera: “Asistí a un seminario de inteligencia artificial y robótica del grupo de Inteligencia Artificial de la UTN (GIAR), en donde explicaban que la "derivada" matemática servía para que un algoritmo aprendiera”

En relación a su perfil docente, desde el año pasado dicta en la Secretaria de Extensión Universitaria de UTN Buenos Aires el Curso Práctico de Ciencia de Datos: Machine Learning con R que pretende iniciar a los participantes en el mundo de los datos y algoritmos avanzados mediante un enfoque intuitivo y profundamente práctico utilizando el lenguaje R. Además, publicó recientemente un curso gratuito en Udemy sobre iniciación en R.

¿Autodidacta? Si, muy: “Leía por gusto, ese fue el secreto, no medía el tiempo porque representaba un divertimento el descubrir cosas en los datos. Tampoco sentía que me "costará", porque lo difícil es hacer lo que no te gusta, ahí el tiempo pesa y se alarga… Aunque casi todo lo de R lo aprendí por mi cuenta, tuve mentores que supieron acompañar ese aprendizaje. Es un lenguaje open source que está disponible para todos, hay un montón de documentación. Esta bueno porque cualquiera que quiera aprender algo matemático o de datos lo puede hacer de manera gratuita, por su cuenta”

En el blog de Pablo, encontramos un artículo muy interesante que se titula “I Hate Math” que asegura que en general uno odia la forma en que le enseñaron las matemáticas y no la disciplina en sí “Esa sopa de ecuaciones, abstracciones y soluciones a problemas que no conocemos, es difícil disfrutar las cosas de las que no nos sentimos parte”. Durante la entrevista, amplió sobre el tema y nos comentó que en general los profesores (en todos los niveles) deberían hacer más foco en explicar para qué sirven las cosas, así los estudiantes podrían identificarse con el conocimiento, aprenderlo y sentirlo propio.

En algún punto, algo similar le pasó a Pablo durante su primer año de la facultad -gracias al seminario de Inteligencia Artificial y robótica- donde explicaron que un concepto matemático como la derivada podía tener una utilidad práctica en inteligencia artificial, y además eso podía verificarse con la computadora. Está convencido de que hay que trabajar en ese sentido "Se aprenden muchas cosas valiosas en la facultad, complementar con prácticas en la computadora así como también con ejemplos de 'para qué sirve'. Nos engancharía mucho más... Como alumnos, si no generamos una identificación con ese conocimiento, quizás nos aburre y terminamos estudiando de memoria… y agrega “En la computadora, podemos llevar valores al extremo, probar distintas cosas y ver el resultado de inmediato, es como un juego de descubrimiento".

 

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https://librovivodecienciadedatos.ai

** https://blog.datascienceheroes.com/

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