¿Puedo aprender ciencia de datos por mi cuenta?

Mi viaje de no tener experiencia en ciencia de datos a estar en la industria desde hace 5 años

Soy un científico de datos autodidacta que ha estado trabajando en la industria de la tecnología durante 5 años.

Siempre me interesó la programación, pero nunca tuve ningún entrenamiento formal. Mi amor por el aprendizaje y la curiosidad acerca de cómo funcionan las cosas me llevó a encontrar formas de enseñarme nuevas habilidades en mi propio tiempo.

¡Este post de blog discutirá esos caminos que me ayudaron a convertirme en un científico de datos autodidacta!

Verán, no fui a la escuela de ciencias de los datos, fui a la economía y no estaba haciendo nada con ese grado. Por lo tanto, cuando llegó el momento de mirar los trabajos que encontré no había ninguna oportunidad en mi campo.

Ahora bien, aunque el mercado de trabajo era malo en general (al menos donde yo vivía), había un montón de posiciones de gran data abiertas, pero como muchos empleadores que querían personas con títulos o experiencia porque nadie sabía lo mucho que estos papeles trabajarían en una empresa en ese entonces.

Así que con eso en mente, ¿por qué cualquier empleador se molestaría en arriesgarse con alguien sin experiencia?

Incluso con este pensamiento en mente todavía estaba interesado en aprender el campo así que empecé a hacer un poco de aprendizaje automático por mi cuenta al final de la universidad. Me encantaba aprender sobre el aprendizaje automático y decidí tomarlo en serio y entrar en la ciencia de los datos más en serio.

Así que así es como lo hice...

Empecé con unos pocos cursos en línea que encontré en coursera y edx. Coursera es genial porque tienen un montón de clases específicas de ciencia de datos de empresas como Microsoft, IBM, Silicon Valley Data Science Academy (SVDSA), etc.

El SVDSA fue la primera clase que tomé y realmente me interesó en aprender más sobre ciencia de datos que ha sido mi pasión desde hace bastante tiempo, por lo que naturalmente tenía sentido tomar su curso. Me ayudó a ponerme en camino para estar donde estoy hoy.

La otra cosa que hacen estos cursos es darle acceso a foros donde otros involucrados en el campo están disponibles en todo el mundo.

Usted puede hacer preguntas, obtener comentarios y aprender cosas nuevas de las personas que están haciendo lo mismo que usted está tratando de hacer.

Estos cursos realmente me ayudaron a aprender los fundamentos de la ciencia de los datos y cómo aplicarlos. Pude ver en qué otras personas estaban trabajando, cómo abordaban los problemas.

Después de tomar más de 30 cursos relacionados con la ciencia de datos decidí empezar a probar hackathons. Hackathons son eventos donde se trabaja en un proyecto (relacionado con la ciencia de los datos) con otras personas durante unas 24 horas. Usted no duerme y el objetivo es llegar a algo fresco.

Encontré que esto era genial porque me ayudó a aprender a poner en práctica todos mis nuevos conocimientos de ciencia de datos, así como a conocer individuos con mentalidades que también estaban interesados en aprender más sobre la ciencia de datos o que ya habían aprendido bastante.

Verá, los hackathons no son sólo útiles para conocer a otros que en realidad son muy útiles cuando se trata de la construcción de proyectos que podrían ser utilizados por las empresas que es lo que queremos derecho?

Así que en cualquier momento alguien más tiene una idea de algún tipo, pero no tiene tiempo/recursos para hacer nada al respecto me ofrezco como voluntario porque siempre estoy buscando oportunidades que me ayuden a ganar experiencia.

Así es como empecé a trabajar con empresas en proyectos paralelos que son realmente útiles porque se llega a trabajar de cerca con personas que ya están en el campo y que pueden darle una gran retroalimentación, enseñarle cosas nuevas o incluso mentor / patrocinador de su propio proyecto si es lo suficientemente bueno.

Empecé a hacer proyectos por mí mismo para ayudar a construir mi cartera. De esta manera los empleadores sabrían que era capaz de aprender cosas nuevas por mi cuenta y que tenía experiencia con el aprendizaje automático o temas relacionados con la ciencia de datos, incluso si no tenía un título.

Esto también me ayudó a aprender más sobre los problemas del mundo real, así como cómo la gente se acerca a ellos, lo que es algo que no se obtiene de los cursos en línea porque todo el punto de ese tipo de clases es enseñar lo que está pasando detrás de las escenas por lo que puede ser difícil a veces cuando se intenta aplicar ese conocimiento en un escenario real a menos que sea como el ejemplo dado en clase.

Por lo tanto, cada vez que había preguntas que no podía encontrar respuestas en línea en lugar de esperar a que alguien más lo hiciera por mí, traté de encontrar una manera de hacerlo yo mismo. Esto fue definitivamente difícil al principio, pero se hizo más fácil a medida que pasaba el tiempo.

Ahora, no estoy diciendo que los cursos en línea o los hackathons son malos son realmente geniales y realmente te ayudan a empezar especialmente si no sabes por dónde empezar, pero lo que estoy diciendo es que hacer proyectos personales puede ser extremadamente beneficioso porque aprendes más sobre cómo resolver problemas, cómo funcionan las empresas y lo que están buscando.

Después de hacer todo esto durante aproximadamente 1 año más o menos, solicité una posición de big data y lo conseguí!

La compañía estaba realmente impresionada con mis habilidades autodidactas y dijo que nunca habían visto nada como eso antes.

El equipo fue genial, el trabajo fue interesante y mis gerentes fueron muy útiles cuando se trataba de enseñarme cosas nuevas o darme comentarios sobre mi trabajo.

Hoy en día, trabajo como científico de datos para una firma internacional de consultoría e incluso recientemente fui nombrado uno de los mejores jóvenes profesionales de mi región.

Estoy muy agradecido de haber elegido seguir este camino porque me permitió hacer cosas que la mayoría de la gente nunca sería capaz de experimentar, pero lo que es realmente genial es que cualquiera puede empezar a hacer algo como esto si están dispuestos también.

Ha habido numerosas veces en las que he pensado “ nadie va a contratar a alguien sin un título” Pero ahora mirando hacia atrás en todo lo que parece claro como el día, tienes que seguir empujando a ti mismo no importa lo difícil o frustrante que pueda parecer.

Así que si estás en una situación similar a la mía, no te preocupes. Definitivamente es posible convertirse en un científico de datos sin ninguna educación formal o experiencia.

Lo más importante es que usted tiene el impulso para aprender y están motivados para resolver problemas. Y si usted puede encontrar un mentor o comunidad que puede ayudar a guiar y apoyar su aprendizaje entonces eso es aún mejor!

Pero no tengas miedo de empezar a aprender por tu cuenta tampoco porque hay un montón de recursos por ahí.