Asegúrate de tener la aptitud: no elijas una carrera profesional porque suena elegante, hazlo porque te encanta. Esto no solo te ayudará a ser el mejor en lo que haces, sino una persona divertida con la que trabajar.
Desarrolle las habilidades correctas:
Utilice el enfoque de artesanía de software (Software Craftsmanship: The New Imperative: Pete McBreen: 9780201733860: Amazon.com: Books).
– Busque currículos de ciencia de datos en el curso (pista: ¡hay muchos!).
– Acostúmbrate a tus herramientas (lenguaje R, por ejemplo).
– Una vez que sienta que tiene un dominio de las habilidades básicas, evalúe sus conocimientos: use stackoverflow, intente responder preguntas y vea cuál es su posición.
– Encuentre proyectos en github (pista: ¡de nuevo, hay muchos!) Que puede aplicar y agudizar sus conocimientos en el proceso.
– Encuentre un “maestro” y sea su “aprendiz”: busque empresas, contrate científicos de datos o ya emplee a algunos. La forma más fácil sería buscar profesores / candidatos de doctorado en su escuela y ayudarlos (RA).
Además, como señaló Joshua, ¡Linkedin es tu amigo! Busque prácticas y obtenga una idea general de cómo es trabajar como científico de datos.
– Busque reuniones locales de ciencia de datos, establezca contactos con personas de ideas afines y participe en hackatones.
Ese debería ser un buen comienzo para construir un currículum decente.
- ¿Estar basado en datos es un rasgo fundamental de la personalidad, o puede adquirirse como una habilidad?
- ¿Qué es la secuencia de clics?
- ¿Vale la pena obtener una maestría dual en estadística e informática (para una carrera en ciencia de datos)?
- ¿Cómo se transfiere una persona trabajadora a tiempo completo a la ciencia de datos?
- ¿Cuáles son las técnicas más modernas de minería de datos / aprendizaje automático sobre datos inmobiliarios?
