¿Cómo destacarse de la competencia en ciencia de datos como principiante?

Introducción

El auge de la tecnología de la información avanzada a comienzos del siglo XXI marcó un cambio de paradigma inminente en la forma en que la sociedad humana podría funcionar en el futuro. Con el aumento de la automatización, el aprendizaje automático y la impresión 3D, muchas carreras que alguna vez fueron profesiones históricamente respetables enfrentan la obsolescencia y son reemplazadas por soluciones tecnológicas más rápidas y eficientes.

La ciencia de datos, uno de los nuevos campos tecnológicos emergentes de la era moderna, parece ser una alternativa profesional atractiva para aquellos en el mercado laboral, con muchos recursos y materiales de capacitación en línea y certificaciones proporcionadas por varias instituciones.

La ciencia de datos se refiere al estudio de grandes volúmenes de datos en múltiples fuentes y formatos utilizando herramientas como algoritmos de aprendizaje automático y técnicas como el modelado predictivo para extraer patrones y obtener información significativa que podría usarse para tomar decisiones comerciales acertadas.

Como campo interdisciplinario, la ciencia de datos como dominio unifica varios conceptos, como estadísticas, análisis de datos, informática, minería de datos y big data, y utiliza técnicas y teorías extraídas de muchos dominios, como matemáticas, estadísticas, ciencias de la computación, ciencias de la información, y conocimiento del dominio caso por caso para cada aplicación.

El conocimiento y las perspectivas obtenidos de los datos podrían resolver problemas en una amplia gama de dominios de aplicación. La ciencia de datos permite una toma de decisiones superior a través del descubrimiento de patrones y un análisis predictivo mejorado. Algunas aplicaciones de la ciencia de datos son:

• Encontrar la causa más importante de un problema al descubrir las preguntas correctas en las que enfocarse.
• Realización de estudios exploratorios y análisis de datos sin procesar para determinar la mejor manera de abordar el problema.
• Modelado de datos utilizando algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión.
• Comunicación y visualización de resultados a través de los medios necesarios, como gráficos o cuadros de mando.

Un ejemplo de cómo los principios de la ciencia de datos pueden beneficiar a las empresas es la industria de las aerolíneas, donde la ciencia de datos se utiliza en la planificación de rutas, la programación de vuelos y la previsión de retrasos e interrupciones. La ciencia de datos también se utiliza para decidir qué aviones comprar para obtener el mejor rendimiento general y para determinar ofertas promocionales personalizadas en función de los patrones de reserva de los clientes.

A medida que las empresas de diversas industrias y agencias gubernamentales buscan empoderar su toma de decisiones a través de la ciencia de datos, ha habido un aumento comprensiblemente pronunciado en la cantidad de aspirantes que buscan ingresar al mercado laboral. Si bien ciertamente no hay escasez de oportunidades laborales en la ciencia de datos, aquí hay algunas cosas que pueden ayudar a aumentar la empleabilidad y destacarse del resto de la competencia en la industria de la ciencia de datos:

Consejos para convertirse en un científico de datos exitoso

Pensamiento crítico: el pensamiento crítico es una habilidad útil en la vida cotidiana y que la mayoría de los empleadores buscan, pero aún más en las contrataciones de ciencia de datos. Se espera que los solicitantes analicen los problemas desde diferentes perspectivas para comprender cómo abordarlos y analizarlos de la mejor manera.

Se espera que los científicos de datos sepan cómo formular una pregunta y no solo encontrar una respuesta y demostrar una variedad diversa de técnicas de resolución de problemas. Una cartera sólida que muestre el pensamiento crítico del solicitante en varios proyectos encantará a los empleadores potenciales.

Comunicación: la ciencia de datos como campo no requiere mucha comunicación; Dado que la mayor parte del trabajo implica la consulta y el análisis de datos, hay una cantidad no despreciable de comunicación profesional involucrada en la transmisión de los resultados necesarios.

Los científicos de datos no trabajan en una burbuja aislada y es posible que tengan que colaborar o informar a personas en otros campos y, por lo tanto, se espera que tengan buenas habilidades de oratoria y comunicación escrita para explicar y discutir problemas, preguntas e ideas.

Los estudios afirman que la comunicación inadecuada cuesta a las grandes organizaciones hasta USD 62 millones al año, por lo que los solicitantes deben desarrollar sus habilidades interpersonales y conocimientos técnicos participando en proyectos grupales para mantenerse a la vanguardia de la competencia en la industria de la ciencia de datos.

Curiosidad intelectual: cualquier buen científico de datos debería poder buscar soluciones a los problemas que se le presentan, pero los grandes científicos de datos son los que buscan activamente situaciones que pueden solucionar. Al ser parte de un nuevo campo disruptivo de la ciencia de la información, se espera que los científicos de datos puedan pensar fuera del marco tradicional de resolución de problemas e implementar soluciones creativas al examinar problemas ocultos.

Los empleadores buscan científicos de datos apasionados por la curiosidad. Poseen una mentalidad de resolución de problemas que puede ayudar a la empresa a escalar y crecer. Los solicitantes pueden demostrar su curiosidad intelectual a través de proyectos individuales, mostrando una actitud de iniciativa.

Conocimiento de dominio: la ciencia de datos, como se mencionó anteriormente, es una tecnología disruptiva que transforma las operaciones de industrias y sectores de la economía completos. Sin embargo, como cualquier herramienta, las aplicaciones de la ciencia de datos están limitadas por el conocimiento y las capacidades del usuario.

Si bien los científicos de datos pueden ser hábiles para procesar y analizar todo tipo de datos, no tendrían una comprensión superior a la media del conocimiento del tema en la mayoría de los campos. Los estudiantes de primer año requerirán capacitación adicional antes de que sus habilidades puedan usarse adecuadamente. Las empresas, por lo tanto, tienden a buscar candidatos de ciencia de datos que tengan un historial laboral en el mismo dominio, para que el nuevo empleado pueda comenzar a trabajar.

Adaptabilidad: se espera que los científicos de datos sean altamente adaptables y capaces de adquirir nuevas habilidades cuando lo exijan los requisitos cambiantes del trabajo. Dados los diversos usos potenciales de la ciencia de datos en prácticamente todos los aspectos de los negocios, se espera que los científicos de datos se apliquen a diferentes situaciones como parte de su trabajo diario.

Al trabajar en un campo centrado en la tecnología y en rápida evolución, los científicos de datos tendrán que adaptarse constantemente para mantenerse al día con los desarrollos más recientes y seguir el ritmo de la competencia en la industria de la ciencia de datos . Los solicitantes pueden resaltar su adaptabilidad cubriendo la diversidad en la naturaleza del trabajo en sus proyectos anteriores.

Gestión del tiempo: los científicos de datos deben tener habilidades confiables de gestión del tiempo, ya que su trabajo acelerado puede ser muy exigente en ocasiones. Se espera que los solicitantes desarrollen sus estrategias de administración del tiempo para cumplir con las rigurosas demandas del empleador. Las buenas habilidades de gestión del tiempo son útiles no solo en la ciencia de datos, sino también para mejorar la productividad y reducir el estrés en todos los aspectos de la vida.

Conclusión

En conclusión, el conocimiento técnico central de la ciencia de datos en sí mismo es solo la calidad más importante que los empleadores buscan en un mar de aspirantes; para sobresalir entre la multitud, uno debe cultivar y perfeccionar aún más sus habilidades blandas y rasgos de personalidad.

Si tiene curiosidad por aprender sobre ciencia de datos, consulte el Programa ejecutivo PG en ciencia de datos de IIIT-B y upGrad, creado para profesionales que trabajan y ofrece más de 10 estudios de casos y proyectos, talleres prácticos, tutoría con expertos de la industria, 1 -on-1 con mentores de la industria, más de 400 horas de aprendizaje y asistencia laboral con las mejores empresas.