Se necesita una cartera de proyectos de ciencia de datos.
Si bien los antecedentes cuantitativos de los analistas pueden ayudar a comprender la ciencia de los datos, todavía hay que ensuciarse y establecerse primero en el campo. Un certificado de Coursera significa cierto grado de experiencia, pero apenas tiene peso para un posible empleador. Un empleador quiere saber qué ha hecho anteriormente para mitigar el riesgo de una mala contratación.
Busque el certificado, pero no para alardearlo como su boleto de oro para el empleo, sino para establecer el conjunto de habilidades requeridas en ciencia de datos. Después de haber probado la ciencia de datos, Kaggle ofrece una excelente plataforma para desafiarse a sí mismo, desarrollarse más y establecer credenciales para la ciencia de datos. Agregue a eso algunos proyectos personales en los que combina, por ejemplo, problemas de gestión financiera / de riesgos con aprendizaje automático si su cartera está empezando a verse sólida.
- ¿Es imprescindible para usted ser un programador ávido si su enfoque se centra principalmente en el aprendizaje automático / análisis de datos / análisis empresarial e inteligencia?
- ¿Qué es tendencia más, programación o ciencia de datos?
- ¿Cuáles son las clases que debo tomar como estudiante universitario de B.Tech para una carrera en Data Science y qué buscan exactamente las empresas durante las prácticas?
- ¿Cuál es el mejor campo para aprender y ganar, base de SAP o ciencia de datos?
- ¿Debo ser un experto en el lenguaje Python para aprender ciencia de datos?
Como los científicos de datos tienen una gran demanda, al menos debería poder realizar una pasantía, especialmente teniendo en cuenta su experiencia cuantitativa anterior. Lo más probable es que, con una buena cartera, pueda obtener un trabajo, especialmente si aprovecha sus contactos. ¡Buena suerte!
