Es seguro decir que los datos actualmente gobiernan el mundo. Hoy en día, las empresas necesitan continuamente científicos de datos para ayudarlos a analizar, separar y extraer la información necesaria de los grandes datos. La información que extraen los científicos de datos ayuda en la resolución de problemas y la innovación.
Si bien una carrera en ciencia de datos puede interesarle, la falta de un título relevante para impulsar su carrera profesional puede atenuar su interés. Aquí hay siete formas comprobadas de comenzar una carrera en ciencia de datos sin un título previo.
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos implica el uso de habilidades analíticas y técnicas científicas para extraer información y conocimientos de los datos sin procesar. Los científicos de datos pueden aportar información y conocimiento de todas las formas de datos, ya sean cuantitativos o cualitativos. Posteriormente, aplican esta información extraída a la resolución de problemas, la toma de decisiones y las estrategias de desarrollo.
Hoy en día, los datos son un gran motor de la economía global, por lo que los científicos de datos tienen y tendrán una gran demanda en el futuro previsible en todo el mundo. Comenzar una carrera en ciencia de datos sin un título no es tan difícil. Estos son los pasos que debe seguir para comenzar su carrera en ciencia de datos:
1. Aprenda los fundamentos de la ciencia de datos
Para comenzar una carrera en ciencia de datos sin un título, debe tener un conocimiento adecuado de varias disciplinas de fondo relevantes. La ciencia de datos se deriva de disciplinas fundamentales como las matemáticas, la estadística y la informática.
Puedes leer libros, ver videos de YouTube y asistir a clases físicas y virtuales para darte una comprensión básica de estas disciplinas y potenciar tus conocimientos. Además, su conocimiento de las matemáticas lo ayudaría a crear algoritmos de aprendizaje automático y descubrir patrones.
Además, la experiencia estadística es útil al revisar y analizar datos, lo que le permite llegar a conclusiones razonables. Comprender la informática también lo preparará para el aprendizaje automático, un aspecto integral de la ciencia de datos.
Puede consultar este video de YouTube para obtener una introducción al aprendizaje automático, por ejemplo:
2. Tomar cursos de ciencia de datos
El siguiente paso después de aprender los conceptos básicos es tomar cursos especializados en ciencia de datos. Estos le permiten comprender mejor cómo encaja todo en el campo de la ciencia de datos. Afortunadamente, hay muchos cursos fantásticos sobre el tema, que le brindan la información necesaria para ayudarlo a comprender la ciencia de datos y sus carreras asociadas.
Puede acceder a cursos en línea abiertos masivos (MOOC) de proveedores como Coursera, Udemy y edX. El conocimiento que obtenga de estos cursos lo equipará para una carrera floreciente. Algunos cursos para comenzar incluyen:
- Ciencia de datos práctica en la especialización en la nube de AWS
- Machine Learning A-Z™: Python práctico y R en ciencia de datos
- Bootcamp de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático
3. Obtenga un certificado/certificación de ciencia de datos de organismos de certificación creíbles
Puede tomar cursos en ciencia de datos sin obtener el certificado requerido. Sin embargo, los cursos gratuitos como este no son suficientes si desea que los empleadores potenciales lo tomen en serio. Cuando obtiene certificados de sus cursos completados, proporcionan evidencia de su conocimiento y experiencia a los posibles empleadores. Algunos de estos son:
- Certificación profesional de análisis certificado (CAP)
- Certificado profesional de ciencia de datos de IBM
- Certificación de Cloudera Data Platform Generalist (CDP)
4. Practique las habilidades de ciencia de datos que está aprendiendo
Las carreras en ciencia de datos no son teóricas. Implican prácticas. Entonces, mientras aprende en teoría, debe practicar estas habilidades a través de experiencias prácticas para ayudarlo a obtenerlas y mejorarlas.
Además, si bien muchos cursos le proporcionarán tareas prácticas, aún debe hacer un esfuerzo adicional al realizar pasantías y proyectos de trabajo personal. También puede buscar asignaciones de ciencia de datos adecuadas para principiantes en el campo.
5. Desarrollar otras habilidades técnicas e interpersonales
Cada carrera requiere una combinación de habilidades, y las carreras en ciencia de datos no son una excepción. Idealmente, debe poseer pensamiento analítico y crítico, resolución de problemas, curiosidad intelectual, espíritu de equipo y habilidades de comunicación.
Además, debe desarrollar sólidas habilidades de programación informática, gestión de datos y visualización. Debes tener en cuenta que aprender estas habilidades lleva tiempo, y es posible que aprendas algunas más rápido que otras, aunque solo puedes mejorarlas mediante la práctica constante.
6. Cree una cartera de proyectos sólida
Sería útil si adaptara su cartera para que se ajuste exactamente a la carrera de ciencia de datos que le interesa. Por ejemplo, si está interesado en el aprendizaje automático, su cartera debe reflejar proyectos que involucren el aprendizaje automático. Puede construir su cartera trabajando en proyectos personales, incluida la creación de estudios de casos que se aplican a problemas específicos que afectan a las empresas.
También puede solicitar pasantías en empresas que deseen tomar pasantes de ciencia de datos para proyectos a corto plazo. Además, puede decidir trabajar gratis para amigos que son dueños de negocios y organizaciones no gubernamentales. Algunas organizaciones en las que puede solicitar pasantías y trabajos son:
- microsoft
- Amazonas
7. Solicite trabajos en su nicho de ciencia de datos
Sería inútil pasar por todos los procesos para convertirse en un científico de datos si no puede conseguir un trabajo. Mereces conseguir un trabajo bien remunerado después del rigor del aprendizaje, el desarrollo de habilidades y la obtención de certificados. Será más fácil encontrar trabajos según su nicho si es específico sobre la carrera de ciencia de datos que le interesa.
Puedes usar algunos consejos de diseño para mejorar tu portafolio, prepare su currículum y colóquelo en LinkedIn y otros sitios de redes sociales donde podrían estar los posibles reclutadores de empleo. Es posible que deba buscar reclutadores potenciales y gerentes de contratación, solicitar trabajos no listados y enviar correos electrónicos fríos.
8. Prepárese para entrevistas de ciencia de datos
Antes y después de solicitar un trabajo de ciencia de datos, debe prepararse adecuadamente para las entrevistas de ciencia de datos. Si bien las entrevistas de ciencia de datos son únicas, con preguntas que abarcan esferas técnicas y de comportamiento, algunas preguntas comunes de entrevista de trabajo que se aplican en todos los ámbitos también se incluyen.
Algunos consejos para ayudarlo a prepararse para una entrevista incluyen investigar la empresa a la que se ha postulado y prepararse para evaluar sus habilidades técnicas. Además, si su entrevista es virtual, puede consultar estos consejos sobre cómo mantener la concentración durante una entrevista en línea. También debe aprender a discutir los rangos de salario con sus entrevistadores con confianza.
Si no está seguro de cómo responder preguntas en el momento, puede buscar posibles preguntas y practicar cómo responderlas para que no lo desequilibren. También puede buscar posibles preguntas para hacerle a su entrevistador. Hacer preguntas durante la entrevista indica su interés en el puesto y significa su compromiso con el aprendizaje y la mejora.
Comience su carrera de ciencia de datos en ciencia de datos ahora
Las carreras de ciencia de datos son bien pagadas y muy solicitadas. Como no necesita un título para ingresar al campo, los pasos enumerados anteriormente lo ayudarán a comenzar una carrera en ciencia de datos, sobresalir en ella y ganar generosamente.