¿Te mueres por ser un científico de datos? Empezar ahora.

El revuelo en torno a la ciencia de datos es real. Los salarios altos, las oportunidades profesionales cada vez mayores y trabajar con tecnología de punta son motivadores extremadamente atractivos para hacer un cambio.

Sin embargo, incursionar en la ciencia de datos puede ser un desafío.

En primer lugar, necesita algunas habilidades técnicas serias, y cuanto antes comience a aprender esas habilidades, antes podrá comenzar a recorrer el camino de convertirse en un científico de datos.

En segundo lugar, debe convencer a alguien para que se arriesgue como científico de datos nuevo. Todos sabemos que conseguir un trabajo con años de experiencia puede llevar algo de trabajo, pero ¿conseguir un trabajo en un campo en el que tienes poca experiencia? Eso puede ser extremadamente difícil.

En tercer lugar, es necesario conocer la industria. Eso proviene del tiempo, la experiencia, la interacción con los científicos de datos y la investigación de los problemas reales de la ciencia de datos.

Sin embargo, hay formas en las que puede convertirse en un científico de datos en muy poco tiempo, y es posible que ni siquiera tenga que abandonar su empresa actual para hacerlo.

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Aquí hay algunos consejos reales de científicos de datos reales sobre cómo comenzar una carrera en ciencia de datos.

1. Repasar las habilidades duras

Una base sólida en estadísticas es esencial antes de saltar de cabeza a los algoritmos de aprendizaje automático para saber qué algoritmo es el correcto para aplicar a un conjunto de datos.

Aprenda a escribir código listo para producción. La práctica de codificación a nivel de estructura de datos y algoritmos en python demostrará ser invaluable, y deberá poder escribir su propio código.

Imprescindible SQL y experiencia en el trabajo con bases de datos. Después de todo, un científico de datos trabaja con grandes cantidades de datos todo el día.

Aprende habilidades que funcionarán bien juntas. Ninguna habilidad es independiente y deberá usarlas en combinación para resolver varios problemas a la vez.

Una manera fácil de comenzar es a través de este certificado de análisis de datos de 9 meses a través de CalTech. Si ya tiene una licenciatura, puede ingresar directamente a una maestría en ciencia de datos a través de la Universidad John Moores de Liverpool. No se requiere experiencia en codificación.

2. Desarrollar habilidades blandas básicas

Parte de trabajar con datos también requiere la capacidad de comunicar los resultados de sus datos a partes interesadas externas que no tendrán conocimientos técnicos o estadísticos. Esto requiere traducir sus hallazgos y usar términos sencillos para que cualquiera pueda entenderlo fácilmente.

El pensamiento estructurado es esencial para tener una comprensión firme del problema comercial real. Aprenda a identificar el verdadero problema para que pueda concentrarse en crear el marco o la aplicación correctos para encontrar una solución para la mayor cantidad de problemas.

Estructure los problemas de modo que pueda abordarlos lógicamente. Planifíquelo paso a paso para que pueda llegar a una solución. Esto significará que los problemas grandes se dividen en partes más pequeñas y los errores se localizan más fácilmente.

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3. La creación de redes es fundamental

La ciencia de datos es bastante colaborativa, ya que a menudo trabajas en equipos para entregar grandes proyectos. Aunque la responsabilidad de los componentes individuales recae en un científico de datos, las soluciones a menudo se encuentran en colaboración.

Incluso antes de ingresar a la ciencia de datos, la creación de redes puede resultar útil porque puede ayudarlo a guiar su pensamiento en términos de trayectoria profesional y fortalezas.

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Los mejores consejos para el éxito:

• Si está buscando cambiar de carrera, busque un rol de datos dentro de su organización actual. Identifique un problema y colabore con Data Science/Analytics o construya y muestre una solución, creando el caso para un movimiento lateral.
• Si está interesado en la investigación, considere continuar la educación con una maestría o un doctorado. Busque académicos que trabajen en problemas que le interesen y postule a sus cursos para estudiar con ellos.
• Si aún es estudiante, considere trabajar en problemas y mostrarlos en GitHub o Linked in para crear su cartera. También considere tomar cursos cortos de codificación, SQL, análisis y otras áreas relacionadas. Puede explorar cursos gratuitos en upGrad antes de dar el paso.
• Encuentre un mentor en el campo, preferiblemente un profesional con experiencia en un puesto al que le gustaría aspirar.

Contribuciones de Sameer, Shardool, Antan, Ashish, científicos de datos en upGrad

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