¿Necesita experiencia para la ciencia de datos?

Todos deseamos tener el conocimiento previo para elegir la carrera perfecta y emprender la preparación necesaria para llegar allí, pero la vida real no siempre es un camino lineal, y eso es parte de lo que lo hace divertido. Además, con el rápido ritmo del cambio tecnológico, surgen continuamente nuevas industrias y líneas de trabajo.

Dado que la ciencia de los datos es un campo de carrera de alto crecimiento y bajo demanda con fuertes perspectivas de empleo, es un buen momento para explorar si convertirse en un científico de datos es la próxima carrera adecuada para usted.

La gran noticia es que no necesitas experiencia previa para convertirte en un científico de datos. Hay un montón de maneras de adquirir un conjunto de conocimientos científicos de datos por su cuenta. Convertirse en un científico de datos ya no es un sueño. Aquí está su hoja de trampa para llegar allí.

Antes de explorar las habilidades necesarias para dominar para convertirse en un científico de datos sin experiencia laboral, primero definamos lo que hace exactamente un científico de datos.

¿Qué es un científico de datos?

Científicos de datos recopilar y limpiar grandes cantidades de datos, mantener paneles y bases de datos fáciles de usar, interpretar datos para resolver problemas y ejecutar experimentos, construir algoritmos y presentar datos a las partes interesadas en visualizaciones atractivas.

¿Es difícil la ciencia de los datos?

Si se trata o no de ciencias de los datos es duro realmente depende de su fondo y si le gusta trabajar con números y datos. Si bien los científicos de datos no necesitan tanta ingeniería de software o aprendizaje automático como los ingenieros de datos, tendrá que aprender a codificar con el fin de construir modelos predictivos.

La ciencia de los datos tiene una curva de aprendizaje pronunciada, que implica problemas difíciles, una gran cantidad de datos, experiencia técnica y conocimientos de dominio, pero por suerte hay muchos recursos en línea gratuitos para ayudarle a empezar como un científico de datos de nivel inicial . Con suerte, le gusta aprender porque los científicos de datos están constantemente mejorando y aprendiendo nuevas tecnologías.

Paso 1: pulir hacia arriba en sus habilidades matemáticas

Si usted viene de un fondo cuantitativo, la ciencia de los datos debe ser una transición fácil. Antes de analizar los datos con herramientas de alta tecnología, es necesario llegar a la base del análisis de datos, que comienza con trazar puntos de datos en gráficos a lo largo de los ejes X e Y y encontrar correlaciones y tendencias entre diferentes variables.

Para asegurarse de que puede escribir código eficiente y sacar conclusiones precisas, aquí están algunos conceptos matemáticos recomendados para dominar:

Paso 2: Aprender un lenguaje de programación (¡o dos!)

En comparación con otros campos profesionales, la ciencia de los datos es más sobre lo que sabes y lo bien que puedes demostrar tus habilidades relevantes y menos sobre el prestigio de tu alma mater. El proceso de entrevista basado en habilidades tiende a nivelar el campo de juego para las personas que vienen de diferentes orígenes.

Una vez que tenga una base sólida con matemáticas, puede comenzar a recoger algunos de los lenguajes de programación imprescindibles para los aspirantes a científicos de datos: SQL, R, Python y SAS.

Python es un lenguaje de scripting con bibliotecas que le permiten forcejear, filtrar y transformar big data y datos no estructurados. Python tiene aplicaciones para el desarrollo web, desarrollo de software, aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Es la herramienta más utilizada por los científicos de datos.
R es un lenguaje de programación de código abierto útil para cálculos matemáticos y estadísticos complicados. También permite visualizaciones de datos y tiene una gran comunidad de apoyo para ayudarle a empezar.
SQL es una herramienta de gestión de relaciones a través de la cual puede consultar y unir datos a través de múltiples tablas y bases de datos.
SAS es una herramienta costosa utilizada por las grandes corporaciones para el análisis estadístico, la inteligencia empresarial y el análisis predictivo, pero no se recomienda para los individuos debido al costo. Si usted aprende los otros idiomas, usted puede fácilmente recoger SAS en el trabajo.

Paso 3: Tomar proyectos paralelos o pasantías

Para construir su curriculum vitae, las empresas querrán ver experiencia práctica profesional. Al empezar a construir su base de conocimientos, puede aplicar su conjunto de habilidades en la configuración del mundo real y obtener retroalimentación en tiempo real.

Puedes usar plataformas freelancing como Trabajos en marcha o Fiverr , así como buscar trabajo a tiempo parcial o pasantías a través de redes sociales y juntas de empleo. Kaggle También ofrece concursos con premios monetarios.

Muestra ejemplos de ejemplos de trabajos anteriores en Github, LinkedIn o un sitio web personal para crear una buena cartera y una fuerte presencia en línea.

Puede ser difícil ganar experiencia sin experiencia, pero al aprovechar las comunidades en línea y empezar a pequeña, puede demostrar que tiene lo que se necesita para convertir el conocimiento de la ciencia de datos en resultados empresariales mensurables.

Paso 4: Comience como analista de datos

Los científicos de datos y los analistas de datos son no uno y el mismo , y ambos son campos de carrera que explotan en popularidad.

Los analistas de datos gestionan la recopilación de datos e identifican las tendencias del conjunto de datos.

Los científicos de datos no sólo interpretan datos, sino que también aplican habilidades en codificación y modelado matemático
Puestos de analista de datos puede ser más fácil de entrar en como un primer trabajo y puede ser una gran plataforma de lanzamiento para una carrera de ciencia de datos

Paso 5: Trabajar duro y trabajar en red más duro

Conocer a otros científicos de datos es la mejor manera de aprender más sobre diferentes oportunidades profesionales y tal vez incluso conocer a sus futuros miembros del equipo. También puedes descubrir para qué tipo de empresa te gustaría trabajar (tamaño, industria, cultura), qué proyectos te atraen y cómo prepararte para el proceso de solicitud de empleo.

Al empezar sin experiencia, puede ser más fácil entrar en empresas más pequeñas, pero las empresas más grandes de la industria de la tecnología con programas de nivel inicial pueden tener más infraestructura incorporada para capacitación y tutoría.

Otra gran opción es pivotar en la ciencia de los datos de otra posición en su empresa. Si usted está en buena posición, por lo general puede empezar a trabajar en red internamente y explorar la oportunidad de entrevistar con un equipo de ciencia de datos, siempre que cumpla con los requisitos técnicos.

A medida que configuras chats virtuales de café y llamadas telefónicas, puedes encontrar que las conversaciones despiertan tu interés en ciertos puestos de trabajo. Esto abre la puerta a pedir referencias personalizadas a la gente de su red. De acuerdo con Trayectoria profesional , el 82% de los empleadores calificaron las referencias como las que tienen el mayor rendimiento de la inversión, y muchas empresas incentivan a los empleadores a estar atentos a los talentos emergentes ofreciendo bonificaciones en efectivo.

Paso 6: Explique su transición profesional a los empleadores potenciales

La ciencia de los datos es un campo altamente interdisciplinario, y lo más probable es que no se pierdan todos los conocimientos previos. Los científicos de datos deben poder conectar sus modelos con el impacto directo de las empresas. Aunque definitivamente debe centrarse en su experiencia en ciencia de datos en su curriculum vitae y carta de presentación, debe mencionar roles pasados donde utilizó Microsoft Excel o desarrolló negocios, comunicación, colaboración y otras habilidades transferibles.

Al solicitar trabajos de ciencia de datos sin experiencia, incluya una breve sección de resumen en su currículum explicando su turno, utilizando palabras clave, y enumerando los cursos que ha tomado, los idiomas técnicos que ha aprendido, y cualquier trabajo de proyecto que haya completado, para enmarcar su conjunto de habilidades de ciencia de datos en expansión de la mejor luz posible.

Acerca de Sakshi Gupta

Sakshi es editor asociado de Springboard. Ella es una entusiasta de la tecnología que le encanta leer y escribir sobre la tecnología emergente. Ella es una vendedora de contenidos y tiene experiencia trabajando en los mercados indio y estadounidense.

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