Diría que es posible cambiar de otra tecnología a Data Science. Además de las habilidades correctas, pasión, interés y experiencia en programación, lo que duplicaría sus posibilidades de cambiar es una cartera demostrable. Por cartera, quiero decir presencia en GitHub, blog, kaggle y stackoverflow.
Ahora, para asegurarse de que su currículum capta los ojos cuando se presenta a una empresa de análisis, necesita algo de preparación. La preparación sería diferente para una persona más fresca que para alguien que ya tiene alguna experiencia laboral en su haber, aunque en un dominio diferente.
Para alguien con experiencia laboral sustancial en otro dominio, por ejemplo, un profesional de TI, es una historia completamente diferente. Un profesional de TI generalmente es bueno en habilidades de programación, pero se quedan cortos en cierta distancia cuando se trata de intuición matemática o profundidad en la comprensión empresarial.
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Entonces, para un profesional de TI o, de hecho, profesional de cualquier otro sector, es un poco difícil hacer la transición a la ciencia de datos, pero no imposible. He realizado con éxito esta transición y, por lo tanto, puedo dar fe de este hecho.
En GreyAtom , con nuestro plan de estudios ágil, listo para la industria y monitoreo activo de la carrera, estaremos allí en cada paso de su viaje para llegar al destino final de convertirse y trabajar como ingeniero de ciencia de datos de Full Stack.
Tendrá un historial de contribuciones de código abierto y ayudará a la comunidad más amplia de ingeniería de software (a través de Github, StackOverflow, un blog o similar).
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Creemos que “Aprender = hacer trabajo real”
Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudar a las personas a encontrar carreras sostenibles en Data Science es mi pasión.
