Puede que la economía y el aprendizaje automático no parezcan tener mucho en común, pero Susan Chang encontró un hilo conductor.

"La economía utiliza datos y estadísticas para generar conocimientos, que también son la base del aprendizaje automático", afirma. “El aprendizaje automático es muy amplio. Estás utilizando datos y algoritmos para analizar y predecir cosas que están sucediendo en el mundo”.

Susan, científica de datos principal del equipo de Security Machine Learning de Elastic®, ha trabajado en aprendizaje automático durante algunos años, pero no tenía el camino más sencillo para llegar hasta aquí.

Se graduó con una maestría en economía y, durante sus estudios, aprendió a programar por sí misma con la ayuda de un curso universitario y mucho autoaprendizaje.

"Debido a la forma en que se enseñó el plan de estudios [de economía], no habría sido suficiente ingresar al aprendizaje automático", dice. "Necesitaba mis propias habilidades de programación".

Su interés original por la programación comenzó con su amor por los videojuegos, y luego fundó un pequeño estudio que diseña y construye juegos y todavía está en funcionamiento, aunque hoy en día a menor escala.

“Todo empezó siendo solo yo”, dice Susan. “Escribía la historia, contrataba artistas y yo mismo programaba el juego. Tener experiencia en programación me ayuda en mi trabajo diario. Tienen habilidades similares”.

En Elastic, Susan utiliza el aprendizaje automático para detectar amenazas.

"En este momento estoy trabajando en un proyecto de investigación para ayudar a los clientes a detectar ataques maliciosos utilizando IA generativa", dice. "Mi equipo aprovecha al máximo la tecnología actual y la nueva tecnología y la combina para ayudar a nuestros clientes a proteger sus datos".

A Susan siempre le ha gustado ayudar a las personas y, con la fuerza laboral distribuida y la cultura de trabajo flexible de Elastic, también puede continuar con sus proyectos personales. Comenzó a asesorar a otras personas que buscaban ingresar al aprendizaje automático y ha crecido exponencialmente. 

"Hace unos años abrí espacios gratuitos en el calendario para ayudar a la gente a hacer preguntas sobre el aprendizaje automático", afirma. "Incluso antes de eso, recibía mensajes en LinkedIn y cuando hablaba en conferencias, la gente me preguntaba cómo entrar o tener éxito en este campo". 

Ahora, Susan está trabajando en un libro sobre cómo ingresar al campo del aprendizaje automático.

“Era difícil ayudar a todos, así que intenté escalar a través de conferencias y un libro”, dice. "Puedo llegar a más personas y ayudarlas en su carrera y entrar en el campo".

Susan se inspiró para ingresar a la industria de la tecnología después de ver a otras mujeres visibles en la tecnología y recibir tutorías informales con amigos.

"Me animó", dice. “Ser mentor y ser visible es una forma de inspiración. Dedico tiempo a ser visible porque si alguien no se acerca, aún puedo tener ese efecto”.

Su mayor consejo es tener curiosidad porque el camino no siempre es sencillo.

"He conocido a muchas personas que provienen de todo tipo de educación o entorno laboral", dice Susan. “Incluso si no te ves como una típica persona en tecnología, todavía hay muchas oportunidades. Hay muchas formas de aproximarse a la educación y la experiencia que tienen los candidatos típicos. Puedes aprender por tu cuenta y adquirir experiencia a través de proyectos paralelos”.

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