¿Cómo cambiar su carrera de TI a ciencia de datos?

¡La ciencia de datos es un tema candente en estos días! Es un campo muy lucrativo con mucha investigación e innovación. ¡Tampoco hace daño que a los científicos de datos se les pague muy bien! Por lo tanto, no sorprende que cambiar su carrera de TI a Data Science pueda mejorar mucho sus perspectivas. Este campo le enseñará tecnologías de vanguardia que lo ayudarán a volver a capacitarse y brindar una ventaja en este mercado laboral competitivo. Y no está de más que la ciencia de datos también sea un tema fascinante con muchas ramas como la visualización de datos, el reconocimiento de imágenes, el aprendizaje automático, etc.

Entonces, este artículo le cuenta todo sobre cómo cambiar su carrera de TI a Data Science . Le enseña las diversas habilidades esenciales en Data Science y también le muestra los métodos mediante los cuales puede adquirirlas. ¡También conocerá las redes que necesita hacer antes de poder obtener un trabajo en ciencia de datos y convertirse en un científico de datos de pleno derecho!

Aprenda habilidades de ciencia de datos

Mientras cambia su carrera a Data Science, es importante que aprenda las habilidades básicas. Estos le permiten crear una hoja de ruta que puede seguir, especialmente si actualmente está en otro trabajo y desea cambiar. Después de aprender estos conceptos básicos, puede continuar como mejor le parezca y adquirir un conocimiento más profundo. Entonces, aquí hay algunas habilidades básicas en ciencia de datos.

1. Habilidades Estadísticas

Las habilidades estadísticas son el pan y la mantequilla de un científico de datos. Por lo tanto, debe estar familiarizado con al menos los conceptos básicos del análisis estadístico, incluidas las pruebas estadísticas, las distribuciones, la regresión lineal, la teoría de la probabilidad, los estimadores de máxima verosimilitud, etc. También debe comprender qué técnicas estadísticas son un enfoque válido para un problema de datos determinado y cuáles. no lo son Algunas de las herramientas analíticas que son populares para esto son SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig, etc.

2. Programación

Python y R son los lenguajes de programación más populares para Data Science. Se utiliza Python por su capacidad de análisis estadístico y su fácil lectura. Python también tiene bibliotecas ricas y varios paquetes para aprendizaje automático, visualización de datos, análisis de datos, etc. que lo hacen adecuado para la ciencia de datos. R también es otro lenguaje de programación popular para Data Science. Hace que la resolución de problemas sea muy fácil con la ayuda de paquetes como Ggplot2, Esquisse, etc.

3. Aprendizaje automático

Es importante aprender los algoritmos básicos de aprendizaje automático como la regresión lineal, la regresión logística, la agrupación en clústeres de K-means, el árbol de decisión, el vecino más cercano K, etc. hay que ser un experto en ellos. Lo que necesita experiencia es la capacidad de comprender qué algoritmo se requiere según el tipo de datos que tiene y la tarea que está tratando de automatizar.

4. Servicios en la nube

También es una ventaja adicional para usted si tiene algún conocimiento de los servicios en la nube, ya que la mayoría de las empresas también están trasladando aplicaciones de análisis y big data a la nube. Por lo tanto, es importante si puede comprender estos servicios en la nube como científico de datos un poco más profundamente para que pueda realizar análisis de datos de manera efectiva. Este conocimiento sobre la implementación de sus modelos y código en la nube lo diferenciará de la multitud, ya que la mayoría de las empresas se están moviendo hacia la migración de sus bases de datos a la nube.

5. Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que normalmente se usa para aplicaciones más complejas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, etc. Por lo tanto, no es necesario saberlo para las aplicaciones rutinarias y básicas de ciencia de datos que involucran datos estructurados o tabulares. Pero ahora, el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, etc. se están volviendo cada vez más populares incluso en las aplicaciones normales de aprendizaje automático, lo que significa que debe conocer al menos los conceptos básicos de aprendizaje profundo.

6. Sql

SQL es un aspecto fundamental de la ciencia de datos con el que debe estar profundamente familiarizado. Debe tener la capacidad de escribir y ejecutar consultas complejas en SQL que lo ayudarán a realizar funciones analíticas y cambiar la base de datos según sea necesario. SQL también es esencial para proporcionar información profunda sobre una base de datos según su consulta. Entonces, aprender SQL lo ayudará a comprender las bases de datos relacionales y agregará otro paso a su viaje para convertirse en un científico de datos.

7. Habilidades de comunicación

Esta es una habilidad común que también es muy útil para convertirse en un científico de datos. Esto se debe a que debe poder traducir los hallazgos de sus datos en conocimientos cuantificados para que un equipo no técnico ayude en la toma de decisiones. Si no es bueno en la comunicación, no podrá hacer su trabajo de manera efectiva, incluso si comprende los datos mejor que nadie. Esto también implica la narración de datos en la que debería poder presentar sus datos en un formato de narración con resultados y valores concretos para que otras personas puedan entender lo que está diciendo.

Formas de aprender ciencia de datos en profundidad

Ahora que sabe lo suficiente sobre las habilidades de Data Science, puede concentrarse en los diferentes medios que puede usar para aprenderlas en profundidad. Dado que está cambiando de carrera, hay varias formas de obtener los conocimientos necesarios para solicitar trabajos de ciencia de datos. Veamos estos ahora.

1. Educación Universitaria

Si desea estar completa y formalmente preparado para una carrera en ciencia de datos, entonces una educación universitaria es el camino a seguir. Una educación de una universidad superior será muy útil para brindarle una plataforma para postularse para trabajos de ciencia de datos, especialmente porque está cambiando su carrera. Entonces, un título proporcionará cierta credibilidad de que conoce la ciencia de datos y está listo para la industria. Sin embargo, una desventaja de obtener una educación universitaria es que es increíblemente costosa. Lo más probable es que ya fue a la universidad para su carrera actual y el costo de una nueva educación universitaria podría acabar con sus ahorros o incluso endeudarlo. Por lo tanto, solo opte por una educación universitaria si puede pagarla y cree que necesita más apoyo formal para cambiar su carrera.

2. Cursos en línea

En caso de que no quieras volver a ir a la universidad, siempre puedes optar por cursos en línea de Data Science. Estos le permiten aprender Data Science en su horario junto con su trabajo actual y luego cambiar cuando esté listo. Otra ventaja es que estos cursos son muy económicos en comparación con los títulos formales y se pueden completar en un entorno a su propio ritmo. Sin embargo, debe estar extremadamente concentrado y dedicado para aprender con éxito Data Science de los cursos en línea. Algunos de los cursos populares incluyen:

• Especialización en ciencia de datos por la Universidad John Hopkins (Coursera)
• Ciencia de datos aplicada con especialización en Python de la Universidad de Michigan (Coursera)
• Certificado profesional de ciencia de datos aplicados por IBM (Coursera), etc.

Practique habilidades de ciencia de datos trabajando en proyectos

Los proyectos son una excelente manera de demostrar sus habilidades en ciencia de datos. Demuestran adecuadamente sus talentos a pesar de que tiene un origen completamente diferente y acaba de cambiarse a la ciencia de datos. Y otro punto a favor es que los proyectos son muy interesantes ya que brindan la oportunidad de analizar un conjunto de datos para encontrar las correlaciones entre los datos y obtener información única. Hay muchas fuentes de conjuntos de datos donde puede descargar y usar conjuntos de datos de forma gratuita. Estos incluyen Kaggle, Data.gov, Google Cloud Public Datasets, Global Health Observatory, etc. Algunos de los proyectos populares que puede probar en Kaggle si es solo un principiante incluyen Titanic Survival Project, Personality Prediction Project, Loan Prediction Project , etc.

Solicite pasantías y trabajos en ciencia de datos mediante redes

Una vez que esté listo para trabajar profesionalmente en Data Science, es mejor comenzar a solicitar trabajos y pasantías. ¡ LinkedIn es tu mejor amigo aquí! Es una excelente manera de construir su red profesional y obtener más conexiones. Los reclutadores también revisan su perfil de LinkedIn, ya que sirve como un currículum digital que destaca sus habilidades, experiencias y educación. Incluso podría perderse algunas pasantías u oportunidades laborales si no tiene una cuenta de LinkedIn o si no se actualiza regularmente. Y si tiene una red profesional en LinkedIn, ¡incluso podría obtener algunas oportunidades de pasantías u ofertas de trabajo directas allí! Algunos de los otros portales en línea donde puede solicitar trabajos de ciencia de datos incluyen GeeksforGeeks, ai-jobs.net, trabajos de Amazon, trabajos de análisis, análisis Vidhya, etc.

Después de eso, solo es cuestión de sobresalir en las entrevistas de trabajo para comenzar su nueva carrera como científico de datos. Una de las cosas importantes para recordar es que lo más importante para un científico de datos es la capacidad de pensar críticamente y analizar las preguntas de manera estructurada. Esto es lo que se evaluará en su entrevista en lugar del conocimiento de cualquier idioma o tecnología en particular, ya que se pueden aprender, e incluso pueden cambiar con el tiempo.

Conclusión

Entonces, después de aprender las habilidades básicas requeridas en la ciencia de datos, como estadísticas, programación, aprendizaje automático, nube, aprendizaje profundo, SQL y habilidades de comunicación, debe decidir si desea inscribirse en un título universitario formal o autoaprendizaje de ciencia de datos usando recursos en línea. Después de eso, puede postularse para trabajos y pasantías hasta que obtenga su primera oferta de trabajo y avance más en su objetivo de convertirse en un científico de datos. ¡Mis mejores deseos!