¿Soy demasiado viejo para la ciencia de datos?

Como un cambio de carrera mayor que busca nuevos desafíos, el análisis de datos puede parecer una opción intimidante. Tal vez usted tiene preocupaciones acerca de partir de cero, o sobre si su nivel de habilidad es adecuado o no para una nueva carrera en el análisis de datos. Además de eso, la tecnología es principalmente el dominio de los jóvenes, ¿verdad? Equivocado.

El ageismo, en particular, es un problema conocido en el sector tecnológico. A 2021 estudio de la Universidad de Gotemburgo encontró que: “Los trabajadores de tecnología de más de 35 años se consideran viejos en la industria.” Ouch! Por el contrario, sin embargo —y algo paradójicamente— la experiencia es muy valorada en el campo. De hecho, la experiencia de dominio es una de las habilidades más buscadas para los analistas de datos. Así que a pesar de la edad de la industria, un estudio reciente de Zippia mostró que la edad promedio de los analistas de datos en los Estados Unidos es de 43 años.

Esto nos lleva de nuevo a nuestra pregunta titular: ¿Eres demasiado viejo para empezar una nueva carrera en análisis de datos ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ La respuesta corta, en nuestra opinión, es no. Sin embargo, templaremos esto diciendo que hay desafíos que tal vez tengas que superar.

En este post, vamos a ver exactamente lo que significa ser una persona mayor entrando en el análisis de datos, identificando los beneficios y desafíos de ser “más viejo” en el sector, y algunos pasos que usted puede tomar para salir adelante. Cubriremos:

1. Los beneficios de ser un analista de datos “más viejo”

En primer lugar, un poco de un impulso de confianza! ¿Cuáles son los beneficios tangibles de ser una persona mayor en el análisis de datos? Por “más viejo” aquí, nos referimos a personas de más de 30 años. Eso no es para sugerir que tener más de 30 años te hace viejo. Pero como hemos establecido, dentro de la tecnología, el ageism es un problema, por lo que vamos a seguir adelante por ahora y utilizar una definición deliberadamente amplia. Para decirlo de otra manera, como alguien con más experiencia laboral y de vida, ¿cuáles son los beneficios de ser mayor en el análisis de datos?

Tienes años de experiencia.

A pesar de los conceptos erróneos comunes, ¡no todas las empresas quieren analistas de datos de 22 años con títulos de Harvard! Los solicitantes mayores a menudo traen una vida mucho más rica y experiencia empresarial. Y esta profundidad de conocimiento puede ponerte por delante de la competencia más joven.

Las ideas de la industria y las redes profesionales que hayas construido a lo largo de los años serán incomparables a las del graduado promedio. Si bien es posible que no comience con las mismas habilidades técnicas que un joven graduado de datos, las empresas de contratación están cada vez más alertas al hecho de que la experiencia puede ofrecer más valor que una calificación técnica por sí sola.

Tienes poder de permanencia.

De acuerdo con un estudio del Instituto del Ferry de Korn , el costo de reemplazar a los jóvenes talentos en las compañías Fortune 500 oscila entre el 50-75% del salario anual de la posición. Como analista de datos más antiguo, usted será visto como más confiable que los contratos más jóvenes.

Ya sea que estés planeando apegarte a un papel para el futuro previsible o no, la realidad es que las personas más jóvenes tienden a buscar trabajo con más frecuencia que las personas mayores. La percepción de que es probable que se apegue al trabajo, ya sea cierto o no, puede funcionar a su favor durante el proceso de contratación.

Tienes mejores habilidades de escritura, comunicación y liderazgo

Las habilidades técnicas, como los conocimientos de programación o matemáticas, son vitales para los analistas de datos. Sin embargo, las habilidades de análisis de datos más infravaloradas son las habilidades «suaves» («habilidades de poder») que pueden ser un nombre mejor. Llevar a cabo los aspectos técnicos del papel es importante, pero significa poco si usted no puede comunicar eficazmente sus hallazgos.

Desde cartas de presentación y aplicaciones hasta presentaciones y correos electrónicos, los analistas de datos más antiguos (y los trabajadores mayores, en general) tienden a tener mejores habilidades de escritura, comunicación y liderazgo, afinadas después de años de experiencia. Estas son las habilidades de poder que sólo puede desarrollar con el tiempo y establecer su aplicación aparte del resto de la pila. Además, su capacidad de integrar estas habilidades directamente en cualquier rol híbrido le hace un mayor activo.

Las empresas buscan llenar las cuotas de diversidad e inclusión

La raza, el género y la sexualidad son consignas comunes de diversidad e inclusión. Sin embargo, a menudo se pasa por alto que la edad también juega un papel. De acuerdo, así que puede que no se sienta muy bien ser la "persona de edad avanzada", pero llenar las cuotas de diversidad e inclusión es un verdadero intento de abordar las desigualdades arraigadas.

Sin embargo, llenar las cuotas es más que un ejercicio de tictac. A medida que los fundadores de tecnología envejecen están empezando a ver a través de la idea errónea común de que "la tecnología es por los jóvenes para los jóvenes". La juventud no es tan deseable en el análisis de datos, que necesita una mejor representación de todos los grupos de edad. A medida que las empresas ven el valor que puede añadir la visión única del mundo de los analistas más antiguos, están adaptando sus prácticas de contratación en consecuencia.

Hay una escasez de personas para funciones de datos más senior

Para los analistas de datos más jóvenes, el trabajo necesario para convertirse en un científico de datos de alto nivel no es una proeza. Además de perfeccionar las habilidades técnicas, significa adquirir una amplia riqueza de experiencia de vida y trabajo, cualificaciones adicionales y experiencia de dominio.

Sin embargo, las personas mayores que cambian sus carreras a análisis de datos ya tienen gran parte de esta experiencia. Como tal, si la ciencia de los datos es una ruta que desea seguir, su experiencia le pondrá muy por delante de la competencia más joven.

2. Los desafíos de ser un analista de datos “más viejo”

Hacer una buena impresión mientras que la gestión de un entorno de trabajo desconocido es difícil para cualquier persona que comienza un nuevo trabajo. Puede ser particularmente difícil si usted es mayor y entrar en una nueva industria. Sin embargo, no es un desafío insuperable.

En esta sección, destacamos algunos desafíos comunes que enfrentan las personas mayores en el análisis de datos, junto con algunas recomendaciones para superarlos. La preparación lo es todo.

Mantenerse al día sobre las últimas tendencias de datos y tecnología

En campos en rápida evolución como el análisis de datos, es necesario mantenerse al tanto de los últimos cambios e innovaciones. Afortunadamente, el proceso de análisis de datos está bastante bien leída y, por lo tanto, es poco probable que cambie. Lo que sí se adapta, sin embargo, son las herramientas y el software que utilizan los analistas de datos. Cuando una persona mayor entra en el campo, puede ser intimidante ver a compañeros más jóvenes recogiendo estas nuevas habilidades con aparentemente poco o ningún esfuerzo.

Cómo superar este desafío: Cortar el tiempo para leer blogs de análisis de datos , escuchar podcasts de ciencia de datos, o chatear con colegas sobre sus proyectos recientes. Con el tiempo, usted comenzará a detectar qué tendencias son dignos de notar, y que son simplemente ‘ruido blanco’.

Conectarse con colegas más jóvenes

Con más vida y experiencia laboral, entrar en una industria llena de gente predominantemente más joven puede ser intimidante y potencialmente frustrante. Además de ser nuevo en el campo, no siempre es fácil saber cómo comunicarse mejor con los compañeros más jóvenes. En algunos casos, su jefe puede ser más joven que usted, también, lo que ofrece desafíos únicos.

Cómo superar este desafío: Tome la iniciativa y comience conversaciones con sus compañeros más jóvenes de inmediato. Trata de encontrar algo que tengas en común. No tiene que ser análisis de datos o algo relacionado con el trabajo; de hecho, probablemente no lo será. Tal vez usted comparte un hobby, o ambos tienen familias jóvenes. Lo principal es conectar con tus colegas, compañeros o jefes y cultivar una relación desde allí.

Encontrar un trabajo con un salario adecuado

Un reto más práctico para los analistas de datos más antiguos es encontrar un salario adecuado. Los trabajadores más jóvenes suelen tener menos compromisos o preocupaciones financieras y pueden asumir empleos peor remunerados. Sin embargo, si usted tiene una hipoteca que pagar o una familia que alimentar, esto plantea un reto adicional al tomar un paso de lado de una carrera bien establecida.

Cómo superar este desafío: Haga su investigación y tenga una clara expectativa de lo que se puede ganar razonablemente como analista de datos de nivel de entrada . También explore funciones similares, como los trabajos de ciencia de datos, que tienden a pagar mejor. La mayoría, sin embargo, no te subvendas a ti mismo. Todas sus habilidades transferibles son un terreno justo para solicitar un salario más alto que un graduado. Tu experiencia es una ventaja.

Otros desafíos de la vida pueden añadir estrés

Hacer un cambio de carrera más adelante en la vida puede ser difícil, especialmente cuando se necesita para alcanzar esos puntos de referencia vitales de progreso profesional. En primer lugar, existe la necesidad de actualizar su conjunto de habilidades, mientras malabarismo de las responsabilidades existentes, como un trabajo de tiempo completo, o una familia. Además, los jóvenes tienden a tener más flexibilidad, como la capacidad de reubicarse para tener las oportunidades de empleo adecuadas. Y tirar de lo extraño, no planeado tarde en la noche es más difícil para aquellos con familias.

Cómo superar este desafío: La solución es el equilibrio y la planificación. Esculpir y proteger incluso pequeñas cantidades de tiempo puede ayudar a enfocar su progreso. También debe iniciar conversaciones abiertas y honestas con su empleador acerca de sus responsabilidades externas, lo que también les permitirá apoyarlo lo mejor que puedan. Afortunadamente, el análisis de datos tiende a ser un trabajo flexible con el trabajo a distancia convirtiéndose en la norma, lo que puede ayudar a superar algunos de estos problemas.

Falta de confianza general en sus habilidades

Hacer cambios importantes en la carrera es intimidante, especialmente cuando eres mayor. Incluso los individuos más seguros pueden tener crisis ocasionales de autoestima. El traslado a un lugar de trabajo ‘lleno de jóvenes’ también puede fomentar una sensación de síndrome impostor. Y la preocupación por la edad en el lugar de trabajo —incluso si no te enfrentas a ninguna discriminación directa— se cobra un precio.

Cómo superar este desafío: Celebra cada logro, no importa lo pequeño que sea. ¡Comienza celebrando tu decisión de cambiar de carrera, lo que requiere valor! Más prácticamente, ayuda a escribir cualquier preocupación que tenga, como lagunas en su conocimiento, como software de análisis de datos que no está familiarizado con, o simplemente preocupaciones más abstractas. Compare esta lista con pruebas sólidas de sus habilidades. Es una manera muy eficaz de identificar las lagunas en su conjunto de habilidades y mostrar dónde se encuentran sus fortalezas. Donde hay huecos, colócalos. Donde hay fortalezas, jugar con ellos.

3. Cómo superar los obstáculos relacionados con la edad

Como hemos establecido, ser un analista de datos más viejo no tiene que interponerse en el camino de una carrera floreciente. Lo principal es ser honesto acerca de sus fortalezas y debilidades y aprovechar las oportunidades disponibles para usted. Y tome los siguientes pasos para asegurarse de que su edad, lejos de dañar su carrera de análisis de datos, puede trabajar a su favor.

Sumérgete en análisis de datos con libros, blogs y podcasts

Desde libros de análisis de datos a blogs y podcasts, es necesario sumergirse en todo lo relacionado con los datos. Pulir su conocimiento puede sonar como un compromiso de tiempo, pero no tiene que ser. Marca algunos blogs para leer en tu viaje, encuentra algunos podcasts para escuchar en el gimnasio, o lee un libro mientras esperas a recoger a los niños de la escuela. Para principiantes en total, podemos recomendar los siguientes libros de análisis de datos para empezar:

Asistir a eventos de networking para conocer personas con ideas afines

Una cartera pulida es rey (y un curriculum vitae es importante, también!)

En el análisis de datos, una cartera hace una gran parte de la ‘elección pesada’ en mostrar sus habilidades. Es una necesidad para todos los analistas de datos, ya que demuestra sus competencias en la práctica. Un curriculum vitae tradicional sigue siendo importante, por supuesto, ya que esto permite a los empleadores potenciales ver su experiencia de trabajo y conjuntos de habilidades de un vistazo. Así que asegúrese de que está al día, también.

Preséntate como deseas que te vean.

El miedo al envejecimiento y a la inseguridad por entrar en un nuevo lugar de trabajo puede fácilmente llevarnos a presentarnos en la luz equivocada. En lugar de ver tu experiencia como hacerte "más viejo" o fuera de contacto, ponlo como un valor añadido para cualquier empleador. Cuando usted está creando su cartera o asistiendo a una entrevista, tenga claro cómo su experiencia de vida única le da una ventaja. Tampoco te pongas triste cuando se trata de tu conjunto de habilidades técnicas, ni siquiera de una manera auto-depreciada, ya que esto corre el riesgo de sembrar una semilla de duda en la mente de un empleador.

Lo último que hay que recordar es que el mundo está cambiando. Sin embargo, la idea de una carrera por la vida se está convirtiendo rápidamente en un concepto obsoleto. No hay necesidad de sentirse inseguro acerca de cambiar de carrera más adelante en la vida. Es simplemente la realidad del mundo en el que vivimos ahora. Los empleadores entienden eso, y al intentar hacer un cambio de carrera en absoluto, usted está demostrando que usted también lo hace. Eso requiere agallas, y es más poderoso de lo que podrías imaginar.

4. Resumen

Para ciertos roles o disciplinas de análisis de datos (como la ciencia de datos), tener más experiencia presenta una clara ventaja sobre los candidatos más jóvenes y menos experimentados. Pero incluso para los roles de nivel inicial, ser mayor no tiene que ser una barrera para el éxito. Los empleadores entienden cada vez más los beneficios de contratar profesionales experimentados y valoran las perspectivas únicas que pueden aportar. Aproveche esto, y usted puede jugar a su ventaja. La vida es demasiado corta para no perseguir tus sueños, ¡así que hazlo!

Mira este video que hicimos con la Dra. Humera Noor Minhas. El Dr. Minhas nos guía a través de los pasos iniciales que usted debe tomar para hacer un cambio de carrera en el análisis de datos:

Análisis de datos

Un escritor británico con sede en Berlín, Will ha pasado los últimos 10 años escribiendo sobre educación y tecnología, y la intersección entre los dos. Tiene un interés fanático limitado en STEM, y ha sido publicado en TES, el Daily Telegraph, la revista SecEd y más. Su ficción ha sido corta y larga lista para más de una docena de premios.

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