Cómo desarrollar una carrera en ciencia de datos en Alemania, incluso si no es ingeniero

Los datos impulsan casi todas las industrias en el mundo tecnológico actual. Como resultado, dar sentido a los datos es vital para casi todas las organizaciones. Esto ha llevado a un mayor número de estudiantes que aspiran a convertirse en científicos de datos en buenas organizaciones. Además, dado que la Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que utiliza diferentes técnicas y procedimientos analíticos y lógicos para extraer y analizar información, es un campo abierto a todos.

Para un extraño, puede parecer que necesita ser ingeniero informático, o al menos ingeniero, para desarrollar una carrera en ciencia de datos. Sin embargo, eso es un mito. Es beneficioso si tiene experiencia en informática/TI, pero eso no es lo que decide si tiene o no una carrera como científico de datos.

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En upGrad, hemos visto a varios estudiantes y profesionales de diferentes antecedentes académicos, desde ciencias hasta economía y estadísticas, que han hecho una transición rápida y han logrado carreras exitosas en el campo de la ciencia de datos, y creemos que usted también puede hacerlo.

En este artículo, exploraremos cómo puede convertirse en un científico de datos sin experiencia en ingeniería y, en segundo lugar, cómo lograr esta hazaña en uno de los mejores lugares y estudiar en el extranjero en Alemania.

Convertirse en un científico de datos sin experiencia en ingeniería

Es un malentendido generalizado que Data Science es solo para personas con antecedentes de ingeniería. Aunque algunos de los ingenieros deciden seguir una carrera en ciencia de datos, eso no es todo. Muchos científicos de datos exitosos en el mundo no comenzaron con la codificación o la programación.

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Entonces, si tiene una formación no técnica y desea seguir una carrera en ciencia de datos en Alemania, aquí hay algunas cosas para que pueda comenzar:

1. Mejore sus habilidades con un plan de estudios actualizado y curado

La ciencia de datos es un campo dinámico, simplemente porque es relativamente nuevo e incluye varios elementos distintos. Como resultado, si recién está comenzando con su viaje de ciencia de datos, necesita obtener un plan de estudios actualizado. Puede mirar cursos en línea o videos de información y entretenimiento de YouTube para tener una idea y luego continuar con la educación formal. Es esencial hacer esto de manera estructurada, de lo contrario, pronto se volverá caótico.

Entendemos que seleccionar recursos de recursos virtualmente ilimitados en línea es una tarea que requiere tiempo, especialmente si es un principiante. Entendemos eso, así que si tiene dificultades para encontrar recursos, envíenos un comentario a continuación y nos pondremos en contacto con usted.

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2. Obtenga habilidades prácticas

La ciencia de datos se trata de hacer y menos de teoría. Si bien necesitará conocer los conceptos teóricos esenciales, al final del día, estará trabajando en algún otro proyecto. Entonces, para tener una idea de cómo funciona realmente en el campo de la ciencia de datos, puede comenzar a trabajar en un proyecto de la vida real utilizando las habilidades que ha adquirido o, si no tiene la confianza suficiente, puede auditar un proyecto real. -life proyecto de ciencia de datos de cerca y entender el flujo de trabajo. Si hace esto lo suficiente, podrá resolver las cosas por su cuenta y eventualmente podrá ejecutar un proyecto de la vida real por su cuenta.

Una cartera de proyectos de la vida real también contribuirá en gran medida a ayudarlo a ingresar a mejores universidades en el extranjero y también a encontrar trabajo allí. Cuando esté trabajando en proyectos de la vida real, busque abordar problemas sustantivos e intente encontrar soluciones basadas en la exploración y el análisis de varios conjuntos de datos.

Trate de explorar preguntas como: ¿es posible predecir los resultados de las elecciones en función de las tendencias de votación? ¿Es posible rastrear el desempeño de un jugador de cricket hasta los tweets de ellos festejando la noche anterior? Puede analizar cualquier cosa, ¡todo lo que necesita hacer es comenzar!

Consejo profesional : si no puede encontrar conjuntos de datos, consulte los motores de búsqueda de conjuntos de datos como Quandl. Las plataformas como Kaggle, Datakind y Datadriven también son útiles para obtener una experiencia práctica de trabajo con datos del mundo real.

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3. Sé parte activa de las comunidades de ciencia de datos

La comunidad juega un papel importante, especialmente durante las fases iniciales de su carrera. Se recomienda ser parte de varias comunidades de ciencia de datos en diferentes plataformas como Reddit, Kaggle, Facebook, LinkedIn y más. Interactúe con las publicaciones, intente resolver cualquier problema que publiquen e incluso publique cualquier problema que pueda tener. Construir relaciones y redes en el dominio de Data Science. Esto también lo mantendrá más cerca de cualquier oferta de trabajo o requisitos de ciencia de datos.

4. Asista a eventos de ciencia de datos, vea conferencias y podcasts

Para sumergirse realmente en todos los acontecimientos en el mundo de la ciencia de datos, siga varios eventos y conferencias físicos y en línea; puede encontrar cosas que llamen su atención. Además, puede explorar podcasts y series de conferencias sobre ciencia de datos para adquirir más conocimientos e información.

Hay tres grandes conferencias que puede seguir: Strata Conference, KDD (Descubrimiento de conocimiento en ciencia de datos) y NIPS (Sistemas de procesamiento de información neuronal). Muchos profesionales y aspirantes a científicos de datos de todo el mundo asisten a esta conferencia. Aprenderá sobre varios conceptos técnicos y obtendrá una nueva perspectiva sobre las cosas y los problemas mientras asiste a estas conferencias.

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5. Encuentra un mentor en el campo

Navegar por los diversos matices de la ciencia de datos es difícil, especialmente si es nuevo y no tiene antecedentes técnicos. Para asegurarse de que no sea demasiado abrumador para usted, puede encontrar un profesional de ciencia de datos y consultarlo como mentor. Esto se puede hacer estando activo en varias plataformas y grupos, reuniéndose con diferentes científicos de datos, asistiendo a conferencias y más.

En general, definitivamente asegúrese de estar activo en la comunidad de ciencia de datos para que haya algunas personas que lo cuiden. Esto realmente puede marcar la diferencia entre encontrar un trabajo en ciencia de datos y trabajar tu primer día como científico de datos.

6. Prepárate duro para la entrevista

Las entrevistas son un desafío para todos, pero es bastante confuso si no tiene antecedentes técnicos. Las entrevistas de ciencia de datos tienden a incluir elementos de ingeniería de software, estadísticas, análisis de datos, almacenamiento de datos, matemáticas y más. No necesita ser un experto en todo para descifrar la entrevista, pero necesita tener un conocimiento práctico de todo.

Es posible que incluso se le pregunte por qué cambió de un campo no tecnológico a un campo de ciencia de datos y cuál es su opinión sobre el campo de ciencia de datos: qué más puede aportar y más. Debe anticipar estas preguntas y prepararse bien para ellas. Responder a estos sin preparación, ser puesto repentinamente en un aprieto, puede ser difícil, así que asegúrese de tener algunos consejos escritos para algunas preguntas clave que cree que definitivamente le harán.

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Con UpGrad, puede hacer todo esto y más...

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¿Cómo preguntas?

El programa Study Abroad de upGrad le ofrece la posibilidad de seguir un curso de maestría en ciencia de datos de Alemania . Ofrecido conjuntamente por IIIT-Bangalore e IU-Alemania , la finalización de este curso le proporcionará un estatus de alumno doble y duplicará la red y las conexiones. upGrad se encarga de la mayor parte del trabajo de documentación por usted y le permite tener requisitos relajados de dominio del inglés mientras brinda capacitación y plan de estudios especializados.

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El curso de maestría de 2 años se dividirá para usted en 1 año en línea y 1 año fuera de línea , lo que le brinda la oportunidad de estudiar en el extranjero en Alemania mientras ahorra dinero. Podrá elegir seis especializaciones de IIIT Bangalore y diez asignaturas optativas de IU Alemania durante este curso, en función de su educación pasada y expectativas futuras. Teniendo en cuenta que eres nuevo en el campo de la ciencia de datos, también obtienes ayuda adicional, siempre que la necesites, de upGrad como parte del programa de apoyo de Alumni.

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