¿Puedo dedicarme a la ciencia de datos sin tener un título?

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La ciencia de datos consiste en extraer información significativa de datos estructurados y no estructurados. Es un campo técnico que requiere habilidades como matemáticas, análisis estadístico, programación, aprendizaje automático, visualización de datos, etc. La ciencia de datos ayuda a encontrar patrones dentro de los datos para que podamos resolver problemas y tomar mejores decisiones.

Las carreras en ciencia de datos son algunos de los trabajos de más rápido crecimiento en la industria tecnológica. La mayoría de los científicos de datos comienzan obteniendo títulos en informática, ciencia de datos u otros campos relacionados. Sin embargo, es posible ingresar al campo sin un título. Aquí se explica cómo iniciarse en la ciencia de datos sin un título.

1. Aprenda los fundamentos

Cualquiera interesado en la ciencia de datos debe comenzar con los fundamentos. Si ya sabes matemáticas básicas, asegúrate de comprender algunos conceptos importantes como probabilidad, varianza, desviación estándar, integrales, álgebra lineal y cálculo. Entonces, también deberías aprender más sobre estadística y probabilidad.

Los científicos de datos utilizan la codificación para crear modelos o algoritmos que ayudan a comprender mejor los datos. Como principiante, debes familiarizarte con los conceptos básicos de programación. La mayoría de los científicos de datos utilizan lenguajes como Python, R, JavaScript, SQL, etc. Es necesario aprender y dominar al menos un lenguaje de programación.

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2. Elige una especialidad

La ciencia de datos es un campo que consta de muchas ramas, como la ingeniería de datos, la visualización de datos, el aprendizaje automático, el análisis de datos, la inteligencia empresarial, la gestión de bases de datos y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Aunque estas especialidades pertenecen a la ciencia de datos, son diferentes entre sí.

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La mayoría de las empresas prefieren contratar científicos de datos que tengan habilidades especializadas sobre aquellos que se identifican como generalistas. Por lo tanto, se anima a los aspirantes a centrarse en un único subdominio y convertirse en expertos en esa área. Puede elegir una especialidad según sus fortalezas, intereses o experiencia previa.

3. Obtenga algunos proyectos prácticos en su haber

Una vez que haya aprendido estadística, programación y bases de datos, es hora de crear algunos proyectos. Sólo puede generar confianza y dominio aplicando sus conocimientos teóricos a proyectos reales. Proyectos de ciencia de datos para principiantes puede incluir chatbots, detección de noticias falsas, reconocimiento de señales de tráfico y mucho más.

Hay varios grupos, aplicaciones y recursos en línea para mejorar sus habilidades. Por ejemplo, hay un repositorio lleno de problemas de práctica para pandas. Pueden ayudarlo a comprender mejor el análisis de datos. También tenemos Kaggleuna gran comunidad de ciencia de datos que organiza concursos de aprendizaje automático.

4. Realice cursos cortos

Aunque la ciencia de datos no requiere títulos ni certificados, puedes destacarte de la competencia tomando cursos cortos. Idealmente, están destinados a ayudarlo a comprender la especialidad de ciencia de datos que haya elegido. Si lleva un tiempo aprendiendo por su cuenta, un curso breve le ayudaría a validar sus conocimientos y habilidades.

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Cuando intente ingresar a la ciencia de datos sin un título, debería considerar completar un certificado en ciencia de datos. Un certificado puede ayudar a mejorar su cartera y aumentar sus posibilidades de conseguir una pasantía o un trabajo. Hay certificado de ciencia de datos en línea cursos que se pueden completar en 18 horas de crédito.

5. Crea un CV espectacular

Un CV/currículum vitae es una descripción escrita de sus calificaciones, habilidades y experiencia laboral. Como científico de datos, su currículum es tan importante como su portafolio. Enumere toda su experiencia previa, incluidos proyectos personales y grupales, concursos que ganó o en los que obtuvo un alto puntaje, campamentos de entrenamiento y pasantías, etc.

Recuerde, se enfrentará a candidatos titulados, por lo que su CV debe brillar. Debe mostrar proyectos de ciencia de datos relevantes y resaltar algunos análisis de datos clave o habilidades de aprendizaje automático que lo ayudaron a completar cada proyecto. Mencione cualquier título o certificado en ciencias de datos que pueda tener.

6. Comercialícese

Si está comenzando una nueva carrera como científico de datos, asegúrese de exponerse. Debes hacerle saber a la gente que eres un científico de datos que busca oportunidades. Hay muchas formas de mostrar sus proyectos de ciencia de datos y promocionarse.

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Necesitas configurar un Portafolio/repositorio de Github y añade todos tus proyectos. Puede crear un sitio web personal o un blog donde escribir artículos o publicaciones de blog sobre ciencia de datos. Asegúrese de estar activo en las redes sociales y ser parte también de las comunidades de ciencia de datos.

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7. Perfeccione sus habilidades para las entrevistas

Una vez que haya recibido una invitación para una entrevista, debe comenzar a prepararse para ella. No siempre es la persona más cualificada la que consigue un trabajo. Asegúrese de investigar el puesto, comprender cuáles son sus responsabilidades o tareas y verificar si hay herramientas o tecnologías con las que necesite estar familiarizado.

Mayoría entrevistas sobre ciencia de datos incluir preguntas de entrevista técnicas y de comportamiento. Se utilizan para medir las calificaciones y habilidades de un candidato a un puesto de trabajo. Una entrevista sobre ciencia de datos también pondría a prueba su experiencia con algoritmos, SQL, desarrollo y análisis de productos, etc.

8. Consiga un trabajo en un campo relacionado

La mayoría de los puestos de ciencia de datos de nivel básico requieren que los candidatos tengan un título y algo de experiencia laboral. Pero trabajar en un campo similar, como la informática, la estadística, la tecnología de la información (TI) o el análisis empresarial, puede ayudarle a pasar a un trabajo básico en ciencia de datos sin necesidad de un título.

También puede postularse para empresas más pequeñas y nuevas empresas que estén listas para trabajar con pasantes de ciencia de datos. Una pasantía lo ayudaría a ganar exposición y abordar problemas del mundo real que se encuentran en el campo de la ciencia de datos. También puede emprender proyectos de ciencia de datos gratuitos para ONG y pequeñas empresas.

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