Ajá, cómo has leído. En total 11 certificaciones o acreditaciones, 7 de ellas de Google, 3 de IBM y 1 de Meta.
Unas +1.300 horas lectivas… «oficiales».
Lo que supondría, «oficialmente», unas 13 horas diarias de formación.
De ver vídeos, leer artículos, contenidos, hacer test, ejercicios teóricos y prácticos, proyectos y exámenes. Pero, entre tú y yo, en absoluto utilicé 13 horas diarias de mi vida durante 90 días.
Apliqué un objetivo adaptativo, creé mi propio sistema y aceleré el proceso.
Pero antes de explicar el cómo (con el que puedes estar o no estar de acuerdo) creo que hay que empezar con los porqués.
¿Por qué hay 1 de Meta? Porque mientras estaba liado con todo este berenjenal me ofrecieron la posibilidad de acreditarme con Meta como Digital Marketing Associate así que no me lo pensé dos veces. El tren, cuando pasa, pasa. O te subes o te quedas. Decidas lo que decidas, acéptalo y vive con ello en paz.
Yo decidí subir a éste también. Y aunque me ocupó tiempo, al final fue lo más fácil de todo. Pero aquí el cuarto porqué y el segundo y tercer cómo tuvieron muchísimo que ver. Ya lo entenderás si sigues leyendo.
Los porqués
El primer porqué es el contexto previo
En septiembre recibí un doble varapalo de la (que no quiero nombrar) Sección que se dedica a acreditar los docentes que imparten cursos del SEPE para desempleados financiados por el Servicio Canario de Empleo.
En concreto en 2024 empezaron denegándome la acreditación del curso de Especialista en Marketing Digital de 150 horas. Primera oportunidad perdida
Motivo, no tiene usted título universitario.
(Pero oiga, desde 2011… no tiene usted título universitario. Pero oiga, que ese lo que hago como autónomo… no tiene usted título universitario.)
Y aquello se repitió en septiembre con cursos como el Cloud Deployer o el de Transformación Digital.
(Pero oiga… no tiene usted título universitario.)
Y sí, el resultado conseguido no resuelve ese punto. Ya lo sé. Pero ha servido para desquitarme y, además, obtener unos resultados interesantes que conocerás al final de este artículo.
El segundo porqué es la oportunidad
Hacia finales de junio me inscribí en la certificación de Ciencia de Datos de IBM gracias a FUNDAE, ya que lo becaban. O IBM es quien lo becaba y FUNDAE lo promocionaba. No sé muy bien como va la cosa. Pero la cuestión es que ambas entidades me dieron esa oportunidad, la pusieron ahí, delante mío.
Cuando acabé la formación vi que volvían a ofertarse formaciones en Power BI y en SQL, así como en Python, que eran herramientas que directa o indirectamente había visto en el curso de Ciencia de Datos (no tocaban directamente Power BI pero sí la construcción de dashboards con Dash en el citado lenguaje de progamación).
Así que hacia octubre me inscribí, enrabietado por el contexto comentado anteriormente, en esas tres formaciones. Con el de Power BI aprendí bastante sobre la herramienta y, de hecho, justo acabándolo lo estaba impartiendo para un curso del SEPE. Fue una bendición que ambas piezas encajaran en el tiempo de una manera tan perfecta. Aunque conociese la herramienta de antes, mi principal experiencia, viniendo del ámbito PYME, eran las hojas de cálculo en ese sentido.
El de Python lo acabé enseguida, ya que era «introductorio», si bien parte de sus contenidos los vi innecesarios y eché en falta contenidos prácticos útiles. La cuestión es que pude reforzar la patita que había puesto en Python gracias al curso previo de Ciencia de Datos.
Y el de SQL, suspendido el proyecto en primera vuelta porque lo analizaban con IA (el hecho es que fue suspendida media clase, con un montón de quejas en el foro de datahack, que es quien lo impartió, por lo que se han visto obligados a una revisión manual, así que esperando el resultado estoy).
Esos cursos los empecé en octubre y finalicé en diciembre. La cuestión es que desde FUNDAE me contactaron en noviembre por si quería dejar mi testimonio en su web e intercambiando algunos correos con las técnicos de formación me dejaron caer un… y por qué no te haces los de Google.
¿Google? Pues sí, también había becas de Google. Para 7 certificaciones en total.
Primero me inscribí en el de Ciberseguridad y el de Análisis de Datos (sí, sé que sobra, pero ya entenderás los motivos -R-). Luego a los otros cinco disponibles: UX Design, IT Automatizacion with Python, IT Support, Project Management y Marketing Digital (sí, sé que también sobra, pero igualmente lo entenderás).
Pero a todas estas, estamos a finales de año y no quería verme estudiando hasta verano.
Es más, por el camino apareció la oportunidad, como ya comenté, de acreditarme como Digital Marketing Associate, con Meta. Y es algo que no pasa todos los días, salvo que lo pagues. Así que, allá que me fui con ese reto también.
Por lo que tracé un plan.
Un plan maestro. Inspirado en una metodología agile.
El tercer porqué es tener un objetivo
La cuestión es que hacia esta época, final de año, los centros que imparten formación para desempleados del SEPE están finiquitando los cursos que aún les quedan y empiezan a calentar motores de cara al nuevo año, 2025.
Y estando acreditado para cursos como Community Manager, Posicionamiento Web, Excel Avanzado y Power Bi, Competencias Digitales, Herramientas Web, Ofimática, quería poner las miras en formaciones más técnicas: todo lo que tenga que ver con programación y sistemas, básicamente.
Para acreditarte como docente tienes que sumar, por así decirlo, atributos. Cuenta tu experiencia, tanto profesional como docente -se supone- pero también lo que puedes acreditar que sabes hacer o conoces -ahí entran las certificaciones de cursos-.
(Digo, se supone, porque en hay cursos del ámbito de informático que puedes impartir siendo, no sé, arquitecto o historiador, por ejemplo, con cero experiencia profesional en las TICs; y que no puedes impartir sin título universitario porque se niegan a reconocer 36 años de experiencia en el ámbito tecnológico. La administración funciona así, alejada de la realidad. No es algo que se pueda cambiar. Son funcionari@s y ya está. Son como robotitos de juguete enchufados a un puerto USB que solo saben repetir la cancioncilla que les han grabado previamente.)
Tener estas acreditaciones en materias tan variadas -pero tan relacionadas y vinculadas entre sí… ya lo entenderás- podría ayudarme -eso espero- a ser acreditado en nuevas formaciones con un perfil más informático, por así decirlo.
El cuarto porqué es el de la capacidad
Y no solo hablo de capacidad por cuestión de tiempo. De hecho, si vas a realizar esos cursos linealmente, a la manera tradicional, no hay tiempo material a no ser que dediques tu vida a ello durante esos 3 meses.
Ni tampoco lo digo, que ya te veo la ceja, por auto atribuirme ningún súper poder. Tampoco es eso.
Con lo de la capacidad me refiero que muchas de esas formaciones las hago para tener un papel que acredite lo que ya sé, lo que ya sé hacer y lo que ya soy capaz de enseñar (la teoría que conozco, la práctica que tengo y las habilidades que he desarrollado).
Un buen ejemplo es el Google Digital Marketing & eCommerce Certification, por ejemplo. ¿Necesitaba hacerlo para aprender? No. Bueno, pues además de mi experiencia ahora tengo un papelito respaldado por Google y respaldado por FUNDAE -y esta parte es muy importante, ya que es una institución nacional- que pone la palabra «ecommerce» y las palabras «digital marketing».
Aún así, no todos los cursos fueron tan bien dados ni eran campo trillado. La última parte de IT Automatization with Python o todo el curso del UX Design (que me sorprendió) se pusieron un poco cuesta arriba.
Con todo esto, me puse manos a la obra.
Vamos a por los cómos.
Los cómos
El primer cómo: leer transcripciones de vídeo
Tanto los cursos de IBM como los de Google están compuestos por un infinito número de vídeos de corta duración, de unos 3 a 8 minutos de duración los de Google (en Coursera) y de unos 10 a 20 minutos los de IBM (en Udemy).
Hay que decir que los cursos de IBM realizados a través de intermediario (BeJob con el de Python y DataHack con los de Power BI y SQL) esconden detrás cursos pagados de Udemy. Es decir, son cursos que están compuestos por varios cursos en esta plataforma, más extras como tutorías, sesiones en vivo y proyecto final.
Los cursos de Google no usan intermediación ni cursos de terceros pagados sino que es formación explícitamente hecha por Google utilizando Coursera. Pero igualmente tienen un porrón de vídeos.
Con estos empecé el habito de leer las transcripciones de vídeo en vez de ver el vídeo. Y no es lo mismo. Una transcripción de un vídeo de 5 minutos lo puedo leer en 1 ó 2 minutos. Además los vídeos -en el caso de Google- están realizandos por personal de la empresa en su mayoría -apostaría que en todos- que no son expertos en docencia y que tienden a rellenar con mucha paja y filosofía DEI -woke-. Así que 30 minutos de vídeo los podía consumir en 7 u 8 minutos, sin exagerar.
En el caso de los vídeos de Udemy (en los cursos de IBM) los escuchaba como si fueran podcasts mientras conducía. Por una vez, en vez de Iron Maiden iba escuchando sobre tal o cual función DAX, sobre cómo se construyen objetos en Python o sobre una consulta INNER JOIN.
Las tutorías y sesiones en vivo eran otra cosa. Duraban entre 1 y 2 horas. Pero entre octubre y noviembre tenía que ir y venir todos los días a San Isidro (80 kilómetros de ida y otros tantos de vuelta) para impartir un curso de Excel Avanzado y Power BI. Como no soy un loco al volante, los usaba para oír las grabaciones de las sesiones en vivo, a las que nunca asistí en directo. Y en velocidad x2, porque mira que se habla lento en esas sesiones. ¡Incluso en x2 a veces te daban ganas de meterles fuego a ver si se motivaban!
El segundo cómo: reutilizar lo que ya conozco
Este ha sido el gran secreto que me ha permitido afrontar este reto. Cuando aprendía R en el curso de Analítica de Datos o Python en los de IBM, los primeros módulos sobre introducción a los lenguajes, cómo usar las variables, cómo hacer cálculos básicos, tu primera función, tu primer hola mundo, como construir objetos, así como sus prácticas, pues que quieres que te diga, como lenguajes número 11 ó 12 que he aprendido, lo pasé a la velocidad de la luz.
(No por listo, sino por experiencia. Cualquiera en esa situación lo haría igual. No tiene sentido volver a aprender lo que es un bucle for por enésima o doceava vez.)
Así mismo, después de haber recibido formación (años atrás) sobre gestión de proyectos, gestión de calidad, gestión ágil, método lean, estadística, analítica, etc. pues había mucho contenido sobre el que iba cabalgando -en el curso de Project Management, por ejemplo-.
Y así con (casi) todo.
Otro ejemplo. Toda la parte de introducción al HTML, CSS y JavaScript en el curso de Python de IBM pues, qué quieres que te diga.
Cuando en el curso de IT Support de Google hablaban de bits, bytes, megas, teras… o cuando hablaban del protocolo TPC/IP o de la configuración de una WiFi, de cómo funciona un DNS o qué es una WAN, en parte porque es algo habitual en mi trabajo y en parte por mi prehistórica formación y certificación de CISCO pues, ídem de cabalgada sobre el contenido.
En los talleres prácticos de crear, mostrar, mover o borrar archivos y directorios en Linux o Windows, en fin… ¡qué quieres que te diga!
¡Ojo! No digo que el contenido fuera demasiado básico. En absoluto. El contenido va de 0 a 100 y en muchos módulos o cursos enteros mi nivel podría estar, por años acumulados delante de un teclado, en 80 ó 90, siguiendo el símil numérico. En algunas ocasiones estaba al 60 ó 70 sobre esa dificultad de 100. Pero no era algo nuevo a descubrir.
Esto fue una gigantesca, enorme y absoluta ventaja para conseguir lo que me propuse.
Y es por lo que te diría que no intentaras algo similar si no cumples este cómo. No afrontes una multitud de certificaciones de golpe si no es terreno ya conocido, en mayor o menor grado, pero conocido.
Por el contrario, si tienes experiencia y conocimiento y te lo propones no caigas en el error de creer que lo sabes todo y será absolutamente fácil. Durante estos 3 meses he dedicado 2 horas diarias de media, de lunes a domingo, para leer contenidos o hacer ejercicios o exámenes o preparar proyectos.
¡EL ASUNTO NO ES REGALADO!
(Yo he acabado agotado mentalmente.)
El tercer cómo: reutilizar lo que ya sé hacer
Y si podía reutilizar el conocimiento adquirido durante casi tres décadas y media delante de un teclado, cómo no iba a utilizar la experiencia adquirida durante ese mismo tiempo.
Para los proyectos de UX Design (Google) tiré de trabajos previos. Para los proyectos de Analítica de Datos (Google) tiré de proyectos de análisis hechos con Excel, Power BI o programados en Python para clientes o incluso en el curso previo de Ciencia de Datos de IBM.
Sobre el uso de Asana o Trello o sobre la creación de cronogramas de Gantt o gestión de hitos tiré de trabajos previos para clientes (en el curso de Gestión de Proyectos de Google).
Pero es que entre los mismos cursos reutilizaba los ejercicios. Por ejemplo, en el curso de Digital Marketing había todo un módulo sobre… ¿adivinas qué? ¡Sí! Sobre analítica de datos. ¿De dónde sacaba las prácticas, ejercicios o ejemplos sobre la creación de gráficos, creación de informes, resúmenes ejecutivos, etc.? Pues sí, del curso de Analítica de Datos.
Y en el curso de Gestión de Proyectos vuelta otra vez con la analística de datos, a la selección de KPIs -también visto en el de Marketing Digital-, a la realización de cálculos, a los informes de impacto y de cierre, a la creación de encuestas de evaluación -que también darás en el de UX Design-, a la creación de preguntas, que si abiertas, que si cerradas, que si selección múltiple… vuelta a repetir lo mismo.
Por no hablar sobre cómo organizar una reunión de presentación de un informe, cómo exponerlo. O en el curso de IT Automatization o IT Support, ambos de Google, sobre cómo atender al usuario, cómo escuchar su problema, como gestionarlo, como documentarlo. Y, en ambos, vuelves a pasar por la Ciberseguridad, que fue el primero de Google que terminé.
Así que mucho de mi habitual día a día y mucho de lo que veía en un curso servía para pasar de puntillas, a todo trapo, por estos ejercicios, porque ya eran terreno trillado.
El cuarto cómo: la transversalidad de los contenidos
Como ya he comentado, muchos de los contenidos eran absolutamente transversales. No se trata ya de que mi experiencia con hojas de cálculo me permitiese pasar como un zepelín por el módulo de hojas de cálculo del curso de Analítica de Datos de Google.
Me refiero más bien a que el curso de SQL de IBM, el haber repasado el Transact-SQL de SQL Server de Microsoft, me permitió cabalgar a toda máquina por el módulo y contenidos de SQL del curso de Google.
Al mismo tiempo los cursos de Google contienen mucho contenido sobre inclusión y sobre empleabilidad. Especialmente sobre empleabilidad hay en cada certificación aproximadamente un 10% (o más) del contenido.
A su vez, como mentor de muchos profesionales y como parte de mi formación como docente, la parte de inserción laboral es algo que ya he masticado y digerido, varias veces. Así que eso me permitía saltar sobre módulos enteros que versaban sobre cómo hacer un currículum, cómo preparar una entrevista, el método STAR para responder preguntas, cómo estar presente en LinkedIn, bla, bla, bla.
No es que ya fuera territorio trillado, es que una vez habías pasado por el primer contenido de ese tipo, éste se repetía en todos los certificados de Google.
El quinto cómo: ChatGPT
Bien, aquí podrías pensar. ¡Ah! ¡Hiciste los cursos con ChatGPT! ¡Voy a hacer lo mismo!
Y yo no he dicho eso, aún. Ni lo diré. Y si lo haces y te das un batacazo será tu única responsabilidad. A mí no me señales.
Me refiero a «otra cosa».
Actualmente se maneja el concepto de inteligencia aumentada, que es el resultante de combinar la inteligencia humana con la inteligencia artificial. ChatGPT fue un acelerador magnífico, pero no un resolvedor.
Pensar así no es ya que te engañes a ti mismo. Es que te vas a dar un par de tortazos. Si haces los desafíos de los módulos (exámenes, para aclararnos) con ChatGPT vas a suspenderlos por varias razones. Pero la principal es la humana. Eso sin contar el margen de error de las IAs generativas.
Los exámenes están hechos por personas. Personas que han hablando en sus vídeos sobre tal o cual desarrollo de una habilidad profesional. Y, especialmente los de Google, muchos son muuuy… personales… por decirlo de una manera educada. No es que los contenidos estén mal. Es que se presentan en algunas ocasiones desde una óptica excesivamente personal, echando de menos un poco más de conocimiento profesional empaquetado y formalizado. No sé si me explico.
Y éstas personas -o alguien de su equipo- son las que -sospecho- montan los exámenes. Además, todo el contenido -algo que no he dicho- está en inglés. Y en Coursera puedes traducirlos automáticamente al español pero es solo eso, una traducción automática, que introduce una ingente cantidad de errores que llevan a una mala interpretación de los conceptos.
Para que te hagas una idea, el traductor automático de Coursera está como Google Translator hace 10 o 12 años. ¿Lo recuerdas? ¡La de memes que habrá dado! Así de pésimo.
Sin embargo, aclarado este punto, ChatGPT es un magnífico resumidor y esquematizador. Textos de 1.000 palabras los reducía a las ideas claves en 200 ó 300 palabras. Preguntas en las que había que redactar respuestas de 500 u 800 palabras resultaban más rápidas si describías la respuesta esquematizada a ChatGPT y le pedías que la «elaborase» o «adornase».
Y lo que para mí fue mejor.
El aprendizaje auto-guiado.
Es decir, cuando tenía dudas o no entendía un concepto, le preguntaba a ChatGPT en vez de volver a ver un vídeo de un motivado de Google o leer un documento de 1.000 palabras lleno de florituras. ChatGPT me lo explicaba de manera clara y precisa en un par de párrafos.
Esa explicación me llevaba a otro concepto o idea o explicación o aclaración o ejemplo que a su vez me llevaba a otro y otro y otro… En muchas ocasiones invertí más tiempo conversando con la IA sobre teoría del color y su aplicación (UX Design), sobre os (la librería de Python para interactuar con el sistema operativo) o sobre los usos de un histograma (Analítica de Datos) que con los contenidos de Coursera (Google) o Udemy (IBM).
Me resultaba más dinámico, más entretenido y aprendía mucho más que leyendo transcripciones de vídeo o leyendo contenidos planos. Además, gracias a estas conversaciones (iteraciones, si queremos llamarlo de manera precisa) detecté algunos errores de contenido -no ya de traducción automática, que eso era un sinsentido-, conceptuales o en ejercicios durante la realización del curso. Por no hablar los errores en los exámenes.
Y sí, lo usé con algunas preguntas en los desafíos, simplemente porque las preguntas no están redactadas de manera correcta -desde el punto de vista docente-, se notan que están hechas por personas que no tienen formación en la creación de pruebas. Algunas redacciones son confusas o, lo que es peor, interpretables o no puedes responder en función de la experiencia o conocimiento previo sino en función de la frase exacta que ha dicho el googler de turno -así se autodenominan- en el vídeo.
Pero, insisto, no lo uses para hacer los desafíos, suspenderás.
De todas formas, los cursos están pensados para ser aprobados. Para los desafíos (exámenes) en los cursos de Google tienes 40 ó 50 minutos para responder 8 a 12 preguntas de selección simple o múltiple. Puedes tener el contenido abierto en otra ventana y los apruebas, sí o sí. Creo que son mucho más relevantes las actividades prácticas. Éstas son con las que de verdad aprendes.
Y para éstas también tenía un as debajo de la manga: el tercer cómo (si no lo recuerdas, vuelva arriba).
Y en los cursos de Udemy (IBM) no hay exámenes, solo prácticas que vas siguiendo pero que, igualmente gracias a mis antecedentes, pude evitar volver a hacer otro SELECT * FROM tabla por millonésima vez en mi vida.
Los resultados
Si cuento desde que empecé la formación de Ciencia de Datos -el más largo y duro de hacer- en julio, éstos últimos 6 meses han servido, sobre todo, para refrescar metodologías (Agile, SCRUM, etc.) y tecnologías (Power BI, SQL y un buen puñado más), además de aprender algunas nuevas como Python, R o Figma.
Es algo que necesitaba -lo sentía desde hace tiempo, aparte del enrabietamiento arriba descrito- después de una década y media dedicado al marketing digital. Un camino que me ha alejado -no totalmente- de la tecnología pura y dura.
E, insisto, no totalmente, ya que en estos años no solo he creado post para Instagram, también he gestionado servidores de correo o web, montado servicios en la nube, realizado trabajos de analítica, ecommerce, programados unas cuantas -muchas- líneas de código en PHP, ASP o JavaScript. No puedo decir que haya sido una etapa dedicada exclusivamente al marketing digital, pero sí que ha sido mi actividad principal.
Así que necesitaba refrescar conceptos, ponerme al día con algunas tecnologías, sobre todo incorporar lenguajes que lo están petando como Python o refrescar y volver a trabajar con SQL y servidores de bases de datos, por citar un par de ejemplos relevantes.
También me ha aportado estructura a cosas que ya hacía en parte por imitación y en otra por intuición, como el diseño de interfaces o la gestión de la experiencia de usuario. Son cosas que aprendes sobre la marcha pero que nadie me había enseñado de manera a-be-cé. Con una estructura procedimental: paso uno, paso dos, paso tres…
Gracias al curso de UX Design puede poner en orden toda esa experiencia previa, incorporar algunos pasos nuevos -como dar más presencia al usuario en la toma de decisiones en el diseño- o ha tener en cuenta los diseños de baja y alta fidelidad o la ejecución de maquetas o creación de prototipos. Claro, todo esto es algo que habitualmente no ves en el mundo de la PYME donde ya trabajas a tiro dado y con presupuestos mínimos. Normalmente no hay ni tiempo ni euros para las florituras.
(De hecho, creo que el curso de UX Design es el que más he lamentado hacer de esta manera. Merecía la pena haberlo hecho por el método tradicional.)
Otro resultado que me ha quedado es la incorporación de nuevas habilidades que ya están dando resultados. Por ejemplo, el uso de notebooks con Python o R: aprendí a gestionar los de Jupyter en el curso de IBM, aprendí a usar RStudio en el de Google pero me quedé utilizando Google Colab y aplicándolo en soluciones reales. Los mismos conceptos e ideas con distintos nombres.
Ya he implementado algunas soluciones para algunos clientes con éxito. O realizado algunos proyectos por pura diversión como el empezado -aún no acabado- análisis de contrataciones adjudicadas del Gobierno de Canarias.
En otras habilidades he afinado mucho más, por ejemplo, a la hora de realizar dashboards y hacer una aún mejor elección y ejecución de gráficos dinámicos interactivos, haciendo los paneles de mando mucho más comprensibles y útiles. En eso el curso de Analítica de Datos de Google me ha resultado muy útil.
Pero sobre todo ahora los puñeteros papelitos que tanto gustan a la administración pública. Acreditaciones de Python (varios), Power BI, Transact-SQL, Administración de SQL Server, gestión de sistemas y ciberseguridad, en cuanto a tecnologías; gestión de proyectos, experiencia e interfaces de usuario, marketing digital, comercio electrónico, ciencia y análisis de datos además de atención y soporte a usuarios, en cuanto a capacidades profesionales.
He reforzado mi perfil tecnológico, pero sobre todo mi (lo que yo creo es) punto fuerte, mi perfil funcional. Es decir, entender cómo suceden las cosas, siendo capaz de ver soluciones e implementar las tecnológicas adecuadas.
Vamos, chaval (o chavala) un diamante en bruto.
Si es que… hablando en plata, si no me contratas es porque eres bobo.
O boba.
(¡Ah! Y ahora voy a por la formación samurai en programación de Experiencia FUNDAE, que el Java sigue siendo una asignatura pendiente, pero… eso ya es otra historia. Y será diferente. Esto que hice no creo que lo vuelva a repetir. Definitivamente, no lo vuelvo a repetir. Estoy agotado mentalmente.)