La tecnología está cambiando el mundo tal como lo conocemos; algunas profesiones van desapareciendo y otras que hace diez años ni existían ahora son muy demandadas porque no hay gente con formación específica. Una de ellas es la de analista de datos o big data analyst que interpreta grandes cantidades de datos. Sensores, navegación web, las conductas a la hora de jugar… todo va registrando lo que hacemos generando así una gran cantidad de datos, pero toda esa información solo es útil a las empresas si se sabe interpretar para conocer qué tipo de producto interesa más a los potenciales clientes o para cumplir una estrategia de empresa. Como afirma Javier García Algarra, director académico del Área de Ingeniería de U-tad, "La actividad digital produce mucha información de la que puede extraerse conocimiento para tomar decisiones acertadas, pero para ello es necesario conocer y aplicar de forma adecuada las técnicas de la ciencia de datos".
Una de las posibilidades laborales emergentes para esta nueva profesión es la de analista de esports, expertos que recogen los datos de cómo se juega cada partida de un deporte electrónico y ofrecen informes de qué campeones son más efectivos en cada momento y contra qué personajes, las mejores estrategias en cada parche... información útil para decidir qué campeones jugar y qué estrategia seguir en cada partida específica para ganar al rival. Aunque en los másteres de U-tad las clases son presenciales, esta semana ha impartido una master class online Cristian Vidal, analista de League of Legends en Movistar Riders para explicar cómo es esta nueva profesión. Entre las claves que ofreció Vidal está la importancia de adelantar toda la cantidad de trabajo que se pueda "de forma que cuando el entrenador te pida algo nuevo tengas lo suficiente para prepararlo sin mucho trabajo".
La API de Riot ofrece todos los datos de las partidas
Los datos que manejan los clubes, y a los que puede acceder cualquier persona, proceden del desarrollador del juego, Riot Games; más concretamente, de la API de Riot, que registra cada elección del jugador y el desarrollo de la partida. Hay varias maneras de hacerlo, directamente desde el Developer Portal en el link developer.riotgames.com o con apps externas como ddragon. Riot asigna claves de 24 horas de duración aunque también es posible conseguir una clave permanente. Para recoger los datos hay que hacer una llamada a la API y esta devuelve la información solicitada. Después es preciso importarlos a otro programa como, en el caso que puso el analista de Movistar Riders, Excello Sheets. Cuando utiliza ddragon Vidal visualiza los datos mediante un analizador sintáctico online o un plugin de Chrome para darle formato .json
Vidal, como muchos de los primeros analistas de datos, empezó de manera autodidacta, pero cada vez hay más cantidad de datos para extraer información y las necesidades se van especializando, lo que precisa de una formación específica, como apuntó Alfonso Castro Escudero, coordinador académico del Grado de Ingeniería de Software de U-tad, en la universidad se aprende a capturar los datos, "incluso vamos un punto más allá y utilizamos herramientas más avanzadas que la captura desde Excel. Un analista debe ir a Python, ser capaz de utilizar la algoritmia correcta. El paso siguiente al análisis exploratorio de datos es, como ha comentado Cristian, crearte tus modelos predictivos para el futuro. En U-tad ofrecemos ese paso para afianzar los conocimientos y aportar a los equipos toda la información necesaria para vencer. Los datos están en cualquier sitio pero si no se ponen en valor no sirven de nada y ese es el trabajo del analista. En U-tad enseñamos a poner en valor todos esos datos, ya sea para los esports o para cualquier empresa u organización". Vidal añadió a esto que ser autodidacta "te lleva hasta cierto límite, tienes que estudiar y como comentas con el curso, hay que ir más allá, porque la ciencia de los datos no está solo en los esports, y así podemos dar el salto a donde más nos guste". También afirmó que siendo ya analista de datos "tienes bastante ganado" para empezar a trabajar en esports. "El analista de datos es hoy un must en los equipos, sobre todo en los grandes", añadió.
Tener los datos preparados para cualquier petición de información
Tras la importación de los datos hay que organizarlos y tenerlos preparados para cuando llegue alguna petición concreta como, dijo Vidal, "saber en los primeros diez minutos de partida cuándo oro ha conseguido un campeón. Podríamos coger 100 partidas y ver cómo lo ha hecho e incluso hacer comparativas entre dos ADCarry para ver en una partida qué podemos jugar o qué no queremos que el otro equipo juegue".
Esta interpretación de los datos se puede visualizar de múltiples maneras. Vidal explicó que él inicialmente utilizaba lo más sencillo pero que ahora emplea Python, aunque se puede usar también Sheets o Excel o Power BI, "podéis hacer lo que queráis mientras funcione para el equipo, pero la creatividad es importante. Si el entrenador te pregunta cómo juega el otro equipo en el early game tu creatividad decide qué datos vas a extraer y por qué esos y cómo los vas a presentar. Es importante que le deis esa vueltecita. Data science son esas ganas de saber un poquito más", dijo Vidal, quien contó que él empezó extrayendo datos a mano y de ahí pasó a la API de Riot y a profundizar cada vez más y aprender nuevos métodos, "no esperéis a que os pidan cosas nuevas, hacedlas por vosotros mismos y no paréis de probar, porque llegará un momento, y lo digo por experiencia personal, en que os vendrá muy bien lo que tengáis" respondió en el apartado de preguntas con el que finalizó la clase maestra.
El sábado 22 de mayo U-tad organiza una jornada de puertas abiertas dirigidas a quienes estén pensando cursar un grado en el centro universitario en alguna de las cuatro áreas: Animación, Diseño Digital, Ingeniería de Software y Videojuegos.
