Cómo convertirse en un científico de datos, sin las habilidades necesarias

Tienes muchas opciones!

Si estás en la escuela, puedes tomar clases y elegir una especialidad que te ayudará a adquirir las habilidades adecuadas.

• ¿Qué especialidad debería elegir si quiero ser un científico de datos?
• ¿Qué clases debo tomar si quiero ser un científico de datos?

Puedes aprender de forma paralela mientras trabajas en tu primer trabajo de nivel de entrada

• ¿Cuáles son los mejores puestos de nivel de entrada que podrían conducir a una carrera en ciencia de datos?

Puedes obtener una maestría

• ¿Necesito una maestría / doctorado para convertirme en científico de datos?
• ¿Qué tipo de programa de maestría sería útil si desea trabajar como científico de datos en el futuro?

Puede solicitar un campamento de ciencia de datos dirigido a organizaciones sin fines de lucro (¡y son gratis!):

• https://www.quora.com/Reviews-of-Data-Kind
• https://www.quora.com/Reviews-of-Bayes-Impact
• https://www.quora.com/Reviews-of-Data-Science-for-Social-Good

O podrías considerar una pista paga

• ¿Cuál es su opinión sobre Coursera Data Science Specialization Track?
• ¿Cuál es su opinión sobre [correo electrónico protegido] ?
• ¿Cuál es su opinión sobre el curso de ciencia de datos de la Asamblea General?
• ¿Cuál es su opinión del Certificado de Harvard Data Science?
• ¿Cuál es su opinión sobre el Programa Insight Data Science Fellows?
• ¿Cuál es su opinión sobre el campo de entrenamiento de Metis Data Science?
• ¿Cuál es su opinión sobre The Data Incubator?
• ¿Cuál es tu opinión de Zipfian Academy / Galvanize?

Vea la versión más general de esta pregunta aquí: ¿Cómo me convierto en un científico de datos?

Tu enfoque es incorrecto, porque estás detrás del título. Data Scientist es realmente un título, acuñado por DJ Patel en 2008. Si su objetivo es convertirse en un científico de datos, sin tener una pasión por los datos, es probable que abandone, porque conceptos como Machine Learning, programación R no son rápidos y fácil de entender, especialmente si solo los está aprendiendo, sin aplicar.

Lo que debe hacer es amar trabajar con sus datos (o con datos disponibles públicamente), en cualquier herramienta posible (Excel, R, Python, RapidMiner, etc.). Comience con el análisis descriptivo simple, cree gráficos, fascínese con los gráficos y las ideas que abren. Aprende a limpiar los datos. Pase al siguiente nivel al ver qué cosas interesantes y nuevas ideas pueden hacer las nuevas herramientas con sus datos. Luego pase al componente predictivo y al aprendizaje automático. Úselo mientras aprende. Luego pase a los conjuntos de datos más grandes.

Haga lo anterior de manera consistente y en unos pocos meses, notará que puede hacer cosas que otros dicen que hacen los científicos de datos.

¡Supongo que está tratando de comparar los trabajos de TI con los TRABAJOS del gobierno y está tratando de comprender las dificultades! Si considera los trabajos de TI solo, tendrá todas las dificultades y ventajas de cualquier trabajo moderno en el trabajo de TI también.

Solo voy a enumerar algunas dificultades en el trabajo de TI en comparación con los trabajos del Gobierno.

Lo primero y más importante es la falta de seguridad laboral

A diferencia de los trabajos del gobierno, los trabajos de TI no le brindan seguridad laboral. En cualquier momento puede ser despedido o puede renunciar a su trabajo con un período de preaviso de 2 meses. Por lo tanto, primero debe comprender que estos trabajos no estarán allí hasta su jubilación y, por lo tanto, debe planificar su vida en consecuencia. Existe una feroz competencia en el mercado en el campo de las TI. Las empresas quieren recursos muy talentosos, jóvenes y baratos para trabajar en sus productos y servicios para mantenerse en el mercado. A medida que envejece, perderá su valor. A medida que adquiera más experiencia, será más vulnerable a menos que tenga la capacidad y las habilidades para demostrar que es necesario para la empresa. ¡Esto continúa hasta que un buen día lo dejes! No hay sindicatos de TI para respaldar sus reclamos en caso de que tenga algún tipo de pelea con su empleador. Solo tienes que renunciar e ir a casa

2. Presión laboral y política

Las personas de TI trabajan bajo presión, ya sean plazos de lanzamiento de proyectos, presión de clientes, presión de gerentes, presión de grupo, etc. Por lo tanto, debe aprender a trabajar bajo presión sin sufrir presión. Debe trabajar durante largas horas durante las fases críticas del proyecto, debe quedarse atrás, venir los fines de semana y trabajar. Los gerentes te siguen el estado de finalización y, por lo tanto, será irritante. Puede enfrentar la presión de los estudiantes de primer año que en algún momento lo hacen mejor que usted y esto tendrá un impacto negativo en su rendimiento. Debe atender las llamadas de los clientes cuando esté programado. Los gerentes pueden llamarlo durante el fin de semana o cuando esté de vacaciones e irritarlo. Además de todas estas cosas, debe someterse a mucha política en las empresas de TI. Las personas generalmente favorecen a sus propias personas en función de la casta, la religión, el idioma, etc. Debe administrar a su jefe adecuadamente para obtener reconocimiento y un buen crecimiento. Cada trimestre / medio año / año habrá evaluaciones que decidirán su futuro en la empresa. Incluso si hubiera tenido un excelente desempeño, pero no hay garantía de que obtendrá lo que desea. Entonces, tienes que luchar constantemente por tu supervivencia en tu trabajo

3. Actualizar sus habilidades según las necesidades del mercado

La tecnología está cambiando muy rápidamente, cada día que te encuentras, nuevos lenguajes de programación, plataformas, sistemas, tecnologías, nuevos paradigmas, nuevas innovaciones, etc. Al estar en el trabajo de TI, necesitas actualizar constantemente tus habilidades y estar en el estándar del mercado. A medida que crece en términos de experiencia y salario, las expectativas crecen por igual. Debe ser un aprendiz constante para adaptarse a las nuevas tendencias tecnológicas.

4. Equilibrio trabajo-vida

El equilibrio de la vida laboral en el trabajo de TI es relativamente pobre, ya que no trabaja como en un entorno de fábrica y está sujeto al tiempo de entrada y salida. Necesita trabajar bajo un horario apretado para completar su trabajo asignado. Por lo tanto, es un poco difícil lograr el equilibrio entre la vida laboral y personal. Asistí a un simposio tecnológico, donde un tipo de Google había venido a dar un discurso. Mencionó que no pudo hablar con su hija durante unos años, ya que solía llegar a casa tarde todos los días debido a la presión del proyecto. Debido a esto, su hija había entrado en depresión. Entonces esto es lo que puede suceder. Tienes que elegir entre carrera y familia y enfocarte en uno de ellos

5. Despidos masivos

Por último, pero no menos importante, las empresas de TI realizan despidos masivos cuando su negocio no funciona bien o no obtienen un proyecto o suspenden algunos productos, etc. Por lo tanto, esto es una especie de muerte súbita. A menos que estés preparado para estas situaciones, te volverás loco. Así que mantenga actualizado su RESUME, mantenga sus habilidades actualizadas, mantenga actualizados sus contactos y tenga algunos planes de supervivencia de respaldo para vivir sin salario. No hagas demasiados compromisos financieros

Es el conocimiento y el deseo de aprender eso más importante que el título en sí.
Aquí hay dos de las muchas maneras en que aún puede aprender a convertirse en un científico de datos:

1) Recoge las habilidades académicamente necesarias: ya sabes lo que se necesita y hay muchos cursos en línea que te darán las habilidades necesarias de forma gratuita.

2) Si está trabajando, averigüe qué equipo de su organización está interesado en el análisis y vea si puede solicitar un cambio de equipo y unirse a ese equipo, incluso si esto significa un nivel de entrada, si eso no es posible hacerse amigo de alguien de ese equipo e inicie conversaciones al respecto: pregúnteles sobre los proyectos en los que trabajan, qué plataformas, qué herramientas, vea si pueden darle ejemplos con datos de muestra e intente regresar y hacerlos usted mismo. Básicamente, busca un mentor en ese equipo y si haces un buen trabajo en lo que te pide, nunca se sabe, podría recomendarte cuando haya una vacante en el equipo.

Buena suerte 🙂

Si no tienes las habilidades necesarias, no puedes convertirte en uno. Tendrás que aprenderlos. Hay muchas publicaciones de Quora sobre cómo comenzar en el campo. Si está dispuesto a trabajar, le sugiero comenzar con esas sugerencias.

Uno solo puede convertirse en un Data Scientist experto, una vez que domine ciertas habilidades destinadas a un Data Scientist. ¿Por qué no tomas una iniciativa para dedicar algo de tiempo a explorar cuáles son esas habilidades de un Data Scientist? Si está interesado, únase al seminario web interactivo en vivo gratuito sobre “¿Cómo programar su camino hacia la ciencia de datos?” Únete ahora y regístrate en Registro

Creo que no está calificado para un trabajo de científico de datos. Puede salirse con la suya, o un rol adyacente. Pero no tener habilidades relevantes en ciencia de datos no sería efectivo. En el mejor de los casos, agitaría las manos o, lo que es peor, no desarrollaría ciencia de datos. Entonces, si una compañía lo deja a bordo sin habilidades relevantes, ese es su riesgo. Dudo que una compañía establecida tome ese riesgo. Cualquier compañía que te permita pasar sin habilidades pero con alguna aptitud o conocimiento dinámico probablemente te capacitará durante el trabajo.

Su pregunta es bastante confusa, parece como si estuviera preguntando cómo conduzco un automóvil sin saber cómo conducir. Bueno, si entiendo bien su pregunta, es posible que se pregunte por dónde empezar y qué aprender para convertirse en un científico de datos, y tiene un montón de respuestas sobre quora, simplemente escriba “aprender ciencia de datos” y hay un puñado de preguntas y toneladas de respuestas

Lo más importante es comenzar en un campo. Puedes moverte y aprender sobre la marcha. La ciencia de datos siempre está cambiando, lo mejor es ver hacia dónde se mueve el mercado y cuál es la demanda. Es un campo difícil de penetrar, si puedes conseguir algún trabajo en el campo, lo tomaría. Obtener un trabajo interno mientras va a la escuela es un buen comienzo.

Aprende esas habilidades (prueba kaggle por ejemplo, y aprende R o Python; y muchas estadísticas), o no te conviertas en uno. No creo que las personas necesiten personas incompetentes en ninguna profesión.
siga los pasos de los otros carteles también.