¿Es difícil la ciencia de datos para los estudiantes no técnicos?

Al principio, ¿a quién consideraría gente no técnica? La gente sin un título de ingeniería?. Si es así, entonces sí su viaje para convertirse en un científico de datos no es muy diferente de una persona técnica — ¡los llamados ingenieros! Sí, lo leíste bien. Para encontrar un lugar en la industria de la ciencia de datos no es necesario necesariamente ser el ingeniero de primera categoría con un profundo conocimiento de temas complejos, más bien debe tener un ojo para los datos, el entusiasmo para aprender nuevas cosas y esencialmente el amor por contar una historia de los números — Cuentacuentos de datos .

Vivimos en un mundo lleno de datos, a menudo se nos llama ‘Generación de datos’. En la actualidad, 2,5 mil millones de bytes de datos se crean todos los días y esto no está mostrando ningún signo de ralentización. La industria de análisis/ciencia de datos ha sido testigo de un crecimiento continuo desde los últimos años y se espera que crezca en un CAGR del 30% entre 2020 y 2023, alcanzando un tamaño de 77.600 millones de dólares. No sólo las empresas tecnológicas, sino las organizaciones de todas las industrias se están moviendo a la toma de decisiones basada en datos. Por lo tanto, la demanda de científicos de datos seguirá creciendo año tras año en el futuro previsible.

La industria de la ciencia de los datos ha encantado a todos con sus innovaciones y talentos para resolver problemas. “Los científicos de datos son los nuevos superhéroes”, dice Pascal Clement, jefe de Amadeus Travel Intelligence en Madrid, ¡¡así que entendamos el camino de convertirnos en superhéroe!!¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡

Aquí está la guía de 5 pasos sobre cómo convertirse en un científico de datos cuando es de un no técnico (no-ingeniería!) fondo:

En esta era digital, no es necesario tener un título universitario formal para convertirse en un científico de datos, pero siempre se puede aprender a través de cursos en línea. Hay un montón de contenido gratuito disponible en línea, es recomendable pasar por estos cursos y hacer una base básica de análisis y luego inscribirse para un curso formal en línea. Por lo general, estos cursos sólo requieren el conocimiento de matemáticas y estadísticas de nivel secundario para empezar.

Varios institutos están ofreciendo cursos ejecutivos en línea con un enfoque en Business Analytics, Data Science for Business, Big Data e Inteligencia Artificial.

Antes de matricularse en cualquier curso, compruebe siempre los temas anteriores en el currículo.

En los cursos de aprendizaje estructurado, desarrollará las habilidades necesarias para recopilar, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos y aprenderá todo sobre técnicas estadísticas de análisis, análisis multivariado, algoritmos de aprendizaje automático de escritura y lenguajes de programación.

Estos cursos ejecutivos son muy atractivos, se centran más en las clases prácticas, conducen webinars por varios expertos de dominio y sesiones de asesoramiento profesional y también proporcionan asistencia de colocación. También desarrollará confianza en ti cuando trabajes en grandes conjuntos de datos en los cuestionarios de formularios, asignaciones y proyectos.

Aparte de las habilidades analíticas, sería útil aprender sobre los conceptos básicos de Finanzas, Marketing y Cadena de Suministro, ya que es una ventaja adicional tener conocimiento de dominio.

Una vez que se ha inscrito a sí mismo para un curso de ciencia de datos que está a mitad de camino hecho! Ahora es el momento de construir su red en este campo.

Todos sabemos que no hay una plataforma mejor que LinkedIn para construir tu red profesional, así que conéctate con veteranos que ya están trabajando en este campo, esto te ayudará a entender las prácticas analíticas que prevalecen en la industria. También podrán conectarte con los reclutadores, proporcionarte comentarios sobre dónde necesitas mejoras y guiarte para construir tu trayectoria profesional. La mayor parte de la contratación que ocurre en la industria a menudo requiere la creación de redes.

Únase a las diversas comunidades de ciencia de datos en línea, como Analytics Vidya, Data Science Central, towardsdatascience, Medium, Kaggle y varios otros grupos de Analytics en LinkedIn. Estas plataformas son los recursos en línea de la industria para profesionales de los datos y proporcionan información sobre las últimas tendencias, tecnología y herramientas de la industria.

Varios eventos en línea como Hackathons se organizan para los entusiastas de los datos, tratar de participar en tales eventos. Los hackathons son eventos de tiempo limitado organizados, generalmente por un corto período de tiempo como 24–48 horas para resolver un problema enfrentado en un campo particular o para desarrollar un nuevo producto. A veces, ha dado lugar a innovaciones sorprendentemente nuevas y una gran cantidad de reclutamiento sucede como resultado directo del rendimiento de hackathon. Participar en tales hackathons le proporcionará una exposición de trabajar con datos en bruto, y luego analizarlo y el proceso de encontrar las ideas en un entorno de tiempo limitado. Kaggle es una de esas plataformas, es un gran campo de entrenamiento para científicos de datos en ciernes, donde se llevan a cabo muchos hackathons, se encuentran hackathons para principiantes, así como expertos, siempre se puede empezar con asumir el desafío de principiantes y luego pasar a intermedios y expertos.

Cree un perfil en plataformas en línea como Kaggle & Analytics Vidya y participe en competiciones. Estos rankings también pueden ser una ventaja adicional para poner en su CV. Prepare su cartera en Github, ponga sus proyectos y haga su repositorio, allí puede colaborar con otros expertos en sus proyectos de código abierto.

Asistir a conferencias o talleres de investigación analítica resulta muy beneficioso, allí podrá conocer a varios profesionales de la industria, así como académicos e investigadores, esto le ayudará a obtener una nueva perspectiva sobre la ciencia de los datos.

Una vez que haya estudiado todos los conceptos y herramientas de ciencia de datos, es el momento de practicar en datos del mundo real. Muchos cursos de análisis ofrecen un proyecto de capital, donde se trabaja en un proyecto en vivo, ya sea en equipo o individualmente, según la demanda del curso.

Busque un problema a su alrededor, la selección de un problema es un paso muy crucial. Seleccione un problema que le interese.

A veces, la falta de títulos y certificados formales también puede ser sustituida por un proyecto impactante del mundo real y puede aterrizar en su trabajo soñado. Una buena cartera de problemas del mundo real agregará un montón de credenciales a su CV y también aprenderá a aplicar habilidades y mejorar por su cuenta. En este proceso, usted también entenderá cada paso de la ciencia de los datos, es decir. definir un problema, seleccionar variables, recopilar datos, analizar y obtener información significativa, esto ayudará a fortalecer sus habilidades.

Siempre puede tomar un proyecto con datos de su lugar de trabajo actual y mostrar sus habilidades analíticas y puede cambiar a un papel de ciencia de datos.

También puede buscar en Internet proyectos de ciencia de datos, los conjuntos de datos están fácilmente disponibles en los sitios como Quandl, UCI Machine Learning Repository, Datadriven y Kaggle y puede invertir su tiempo en la construcción de modelos y encontrar información sobre los datos.

El primer paso para la entrevista es un curriculum vitae perfecto, preparar tu curriculum vitae y poner toda la información sobre el duro trabajo realizado hasta ahora, específicamente mencionar el proyecto realizado, el ranking de Kaggle y sin falta enlaces a la cartera de Github.

Las entrevistas de ciencia de datos son ligeramente diferentes de las entrevistas regulares, ya que hay muchas preguntas sobre conceptos matemáticos, estadísticos y analíticos y para no olvidar los proyectos. Habrá preguntas sobre los proyectos de su cartera, y estar preparado con todos los detalles, aquí usted puede mostrar sus habilidades de narración de datos y hacerlo bien.

Prepárate para las entrevistas de antemano, participa en entrevistas simuladas en línea y también revisa las Preguntas y Respuestas de la Entrevista de Ciencia de Datos disponibles en línea y prepárate para la entrevista.

Como parte de su curso, el instituto también proporcionará apoyo profesional, participar en todas esas ferias de carrera y proceso de colocación, esto proporcionará buenas prácticas de entrevistas, mejorar las habilidades interpersonales, obtener conocimientos de la industria y oportunidades de creación de redes.

La ciencia de los datos es una industria de ritmo acelerado, las tendencias cambian cada día y es necesario estar al tanto de las nuevas tendencias de la industria. Cada día se enfrentarán diferentes desafíos, por lo que es imperativo autoeducarse continuamente y entender que el aprendizaje es esencial.

Sigue leyendo libros, artículos, blogs y sobre todo artículos de investigación sobre prácticas de ciencia de datos, aprende nuevas herramientas y sigue siendo relevante en el mercado de trabajo comparativo. Una habilidad más importante que los reclutadores están esperando es el auto-aprendente y cómo usted puede contribuir al campo.

Puedes ver algunos de los libros realmente buenos sobre aplicaciones de la ciencia de los datos como The People vs Tech de Jamie Bartlett, Outside Insight de Jorn Lyseggen y ¿A dónde nos llevará el hombre? Por Atul Jalan. Siempre puedes encontrar muchos más libros en Amazon.

No es difícil para las personas no técnicas ser parte de la industria de la ciencia de datos, ya que tienen conocimiento de dominio de su actual área de trabajo como una ventaja adicional, uno que trabaja en Finanzas puede aprender habilidades analíticas y ser un experto Analista Financiero! Esta industria es enorme y hay un sinnúmero de oportunidades para todos los entusiastas de los datos, sólo sigue aprendiendo.