¿Son fáciles de conseguir los trabajos de ciencia de datos?

Una guía sencilla para ayudarle a ser contratado

Conseguir el primer trabajo en ciencia de datos no es una tarea fácil. Muchas personas me piden orientación para conseguir su primer trabajo en ciencias de datos. Hay muchos trabajos de TI que tienen puestos de aprendiz donde uno puede entrenarse en el trabajo. La ciencia de los datos definitivamente no es una de ellas. Los equipos de ciencia de datos son generalmente magros y trabajan en múltiples problemas empresariales. A menudo se espera que los científicos de datos sean independientes desde el día 1.

Voy a compartir consejos que le ayudarán a conseguir su primer trabajo de ciencia de datos. No voy a restarle importancia al decir que es simple. Definitivamente no va a ser un viaje fácil, pero seguir estos sin duda aumentará su probabilidad de éxito. Una vez que llegues allí, entonces las oportunidades son abundantes y tu crecimiento será exponencial.

Competencias técnicas

No voy a centrarme aquí en desarrollar las habilidades técnicas requeridas para un científico de datos. El paso 0 para ser elegible para postular a trabajos de ciencia de datos es,

Ser cómodo en un lenguaje de programación
Aprender sobre el análisis de datos exploratorios
Comprensión de los diferentes algoritmos de aprendizaje automático
Capacidad de comunicarse claramente

Si usted está interesado en la construcción de sus habilidades técnicas desde el punto cero a continuación, compruebe este artículo. He proporcionado recursos para ayudar a personas de orígenes no programables. Puede empezar a aprender programación desde una plataforma basada en el navegador. No hay necesidad de pasar por el ajetreo de instalar varias herramientas. Cubrirá todos los temas necesarios para convertirse en un científico de datos.

Construcción de una cartera

Una vez que usted comienza a sentirse cómodo con los conceptos de ciencia de datos entonces es el momento de nivelar. Concéntrate en construir una cartera para aprender y mostrar tu trabajo en ciencia de datos.

Cuando digo que usted necesita trabajar en proyectos para su cartera. No significa construir un proyecto complejo. Al igual que, un sistema de recomendaciones sofisticado que es muy eficiente. Puede ser pequeño como su modelo de predicción en el conjunto de datos Titanic o en un conjunto de datos de precios de la vivienda.

Un lugar sencillo para aprender a construir proyectos es Kaggle. Hay recursos aquí para aprender de los principales científicos de datos de todo el mundo. Le ayudará a entender los estándares y las técnicas comúnmente utilizadas. No hay muchas industrias del trabajo que ofrezcan tal nivel de democracia. Cualquier persona de cualquier origen ahora tiene acceso a estos recursos. Para saber acerca de hacer uso de kaggle para mejorar sus habilidades de ciencia de datos y luego comprobar este vídeo.

Aprender la ciencia de los datos mediante la construcción de proyectos es otra manera eficiente de construir un portfolio increíble a medida que aprendes. Te expondrá a una gran cantidad de problemas reales que te ayudarán a entender conceptos mucho mejor que pasar por cualquier tutorial o notas. Te ayudará a destacarte de tus compañeros. El siguiente artículo le ayudará a aprender al mismo tiempo construir proyectos para su cartera.

Si usted está buscando algunos problemas del mundo real para resolver usando la ciencia de los datos. DrivenData es una plataforma que alberga desafíos a problemas que ayudan a crear un impacto en el medio ambiente y la humanidad. Además, a las comunidades les gusta DataKind reunir a los principales científicos de datos para trabajar en las causas que tienen un impacto social. Será un buen lugar para colaborar, construir y aprender de los expertos de la industria.

Una vez que usted tiene los proyectos entonces el siguiente paso es construir un sitio web de cartera para mostrar su trabajo. El siguiente artículo ayudará en la construcción de un sitio web de cartera de forma gratuita. Usted no necesita ninguna experiencia de interfaz de usuario / UX y usted puede construir uno en sólo unas horas. Un sitio web de cartera personal es un curriculum vitae digital que ayuda a construir su eminencia en la ciencia de los datos.

¿Por qué es importante tener un sitio web de cartera? La mayoría de las vacantes de trabajo en ciencias de datos atraen un gran número de aplicaciones. Se hace muy difícil para el equipo de reclutamiento identificar a los candidatos adecuados. Tener un sitio web de cartera le ayudaría a destacar.

Escribiendo sobre su trabajo

La mayor parte de la selección inicial y la preselección en la ciencia de los datos son realizadas por el equipo de recursos humanos. Generalmente no tienen mucho trasfondo en los detalles técnicos de la ciencia de los datos. Cosas simples como escribir un blog sobre tu proyecto o aprendizajes. Añadir una descripción a la carpeta de inicio de tu proyecto en Git. Esto ayudará a las personas que vienen de antecedentes no técnicos a entender su trabajo. También ayuda a ganarse la confianza de los reclutadores.

Cada candidato equivocado preseleccionado para un puesto de trabajo añade un costo general. Por lo tanto, los reclutadores tendrán que hacer la debida diligencia antes de preseleccionar un perfil. Al escribir sobre su trabajo usted hace su trabajo más fácil y le ayudará a ganar su confianza.

¿Dónde puedes escribir sobre tu trabajo? Un lugar fácil y mejor para escribir sobre su trabajo son los blogs. También hay otras alternativas simples para escribir sobre su trabajo. El documento readme en su carpeta de proyecto Git es uno. Los antecedentes y detalles sobre el proyecto se pueden proporcionar en términos sencillos.

Otro lugar donde escribir sobre tu trabajo son los cuadernos Kaggle. Permite a la gente publicar su trabajo con documentación clara. Debajo de cuadernos es por un usuario que estaba aprendiendo el aprendizaje automático y dando un primer ir a escribir un guión y documentación.

La documentación anterior muestra el conocimiento del usuario. Son cosas simples como estas que un reclutador estaría deseando. Aprender y comprender los conceptos son importantes. Pero es más importante escribir sobre ello. Ayudará a mejorar tu identidad. Ayuda a conectarte con otras personas con ideas afines. Lo más importante es que dará lugar a algunas oportunidades interesantes.

Crear un curriculum vitae impresionante

Un curriculum vitae juega un papel importante en su búsqueda de trabajo. Muchas organizaciones despliegan software para preseleccionar aplicaciones. No puede haber excusa para no tener un buen currículum. Hay herramientas en línea con algunas plantillas increíbles. Además, hay reglas y técnicas para crear un curriculum vitae impresionante. Para obtener más información al respecto, lea el siguiente artículo.

Creación de redes y tener un mentor

Muchas posiciones de ciencia de datos se cumplen a través del círculo conocido de los empleados. Muchas organizaciones, de hecho, primero se acercan a sus empleados existentes para obtener referencias. Por lo tanto, conocer a las personas que trabajan como científicos de datos podría ser muy útil.

Si no conoces a nadie que trabaje como científico de datos, no te preocupes, es fácil construir tu red profesional. A continuación se muestran algunos lugares para explorar,

Meetup — Inscríbase para reunirse con grupos en su comunidad local. Si no hay uno en su localidad, movilice a algunas personas con ideas afines y cree uno.
Acontecimientos — Usted puede llegar a conocer sobre varios eventos de ciencia de datos de KDnuggets y Eventbrite . Participar en estos eventos te presentará a muchos profesionales de la ciencia de los datos.
Conferencias — Strata y KDD son la serie de conferencias más grande del mundo. Es un gran lugar no sólo para establecer redes, sino también para aprender tecnologías de ciencia de datos de vanguardia. Si no es posible asistir a estas conferencias, busque conferencias similares en su comunidad local. Las conferencias pueden ser útiles para entender cómo la ciencia de los datos proporciona valor al negocio.
Mentor — La manera más eficiente de construir tu red es teniendo un mentor. Un mentor puede proporcionar apoyo en la construcción de su carrera. Tendrás acceso a la red profesional de tu mentor. Es una gran manera de conocer a profesionales experimentados de la ciencia de los datos en la industria.

Ir a empresas en crecimiento

Ahora viene a la parte de la búsqueda de trabajo real. Es común que la gente vaya detrás de algunas empresas bien establecidas. La realidad es que la mayoría de las grandes empresas tienen un proceso de contratación establecido lo que hace más difícil para las personas sin experiencia previa. Definitivamente será posible, pero no va a ser fácil. Además, desde el punto de vista del aprendizaje, será bueno comenzar tu carrera en una empresa en crecimiento.

Hay una serie de beneficios de comenzar su carrera en una empresa en crecimiento como,

Proporciona una mejor visibilidad — Tendrá un mejor acceso a los líderes de la organización y sus contribuciones y habilidades serán mucho más visibles y apreciadas.
Ayuda a ampliar tu experiencia — En un equipo pequeño se puede trabajar en una variedad de tareas y eso ayuda a aprender cosas nuevas.
Mejores oportunidades de crecimiento — El mejor aprendizaje y la mejor exposición en una organización en crecimiento conducirán siempre a un mejor crecimiento profesional

NO dude en asumir funciones de datos

Muchas personas se centran tanto en los roles de la ciencia de los datos e ignoran los trabajos relacionados con los datos. Siempre recomiendo a la gente que busca una oportunidad en la ciencia de los datos para asumir roles de datos si surge primero. Como científico de datos, su trabajo siempre implicaría trabajar con los datos. Será muy fácil pasar a la ciencia de los datos a partir de un papel relacionado con los datos. Cuando digo roles relacionados con datos podrían ser roles de analista de datos, roles de analista de negocios u otros roles que implican trabajar con datos.

Un trabajo con funciones relacionadas con los datos ayudará a mejorar el conocimiento de su dominio. Mejorará sus habilidades de datos que son críticas para un científico de datos. Además, será posible hacer uso de esos datos para aprender la ciencia de los datos.

Declaración de clausura

La ciencia de los datos es un campo en evolución, es importante continuar su aprendizaje para seguir siendo relevante. Aprender aquí no significa apuntarse a un curso. Se trata de pasar tiempo leyendo acerca de los acontecimientos recientes y sobre formas eficientes de hacer las cosas. Estos aprendizajes tendrán un efecto compuestor en su carrera.