¿Cómo cambiar su carrera a la ciencia de datos?

Posted on by Rudeus Greyrat

Sin lugar a dudas, la ciencia de datos se ha convertido en una de las industrias más populares en los últimos años a partir de ahora. Siendo dominante en casi todos los sectores, la ciencia de datos está impulsando a las empresas (pequeñas, medianas y grandes) y ayudándolas a tomar decisiones comerciales y eso es lo que la hace especial y la demanda está aumentando como una tormenta en el mercado de tales profesionales. De hecho, las personas sin esos antecedentes también se han abierto camino hacia la ciencia de datos y, al pasar por diferentes procesos, muchos han hecho una transición profesional. 

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Data Science es el estudio de datos utilizando herramientas y tecnologías para construir modelos predictivos y obtener información significativa. La transición de carrera lo ayuda a obtener un «salario atractivo» y, además, a expandir su conocimiento en varios sectores. Esto es algo llamado Una Buena Llamada. Ahora, surge la pregunta, si ya está trabajando en algún dominio, entonces «¿Cómo cambiar su carrera en ciencia de datos?» y para facilitarle el camino y brindarle detalles detallados, hemos redactado este artículo que lo guiará durante todo el camino para que pueda comenzar su nuevo camino hacia la ciencia de datos.

¿Por qué la «ciencia de datos» está en demanda?

El crecimiento de los científicos de datos ha crecido enormemente en los últimos años y la necesidad de científicos de datos y su importancia han sido reconocidas por casi todas las industrias principales y esa es una de las razones por las que la demanda ha crecido por encima del 300 % en solo 8 o 9 años. . Según una encuesta, se ha informado que el crecimiento interanual es del 30% y aumentará a un ritmo ligeramente alto en los próximos años. 

Del mismo modo, la demanda de científicos de datos ha aumentado con más de 36 000 puestos vacantes en la India y más de 500 000 (en todo el mundo) y ese es un número enorme que ha ido creciendo significativamente y la demanda ha aumentado en todas las industrias con un enorme 2500- 3000 cada mes. Ahora las industrias han entendido la importancia de la ciencia de datos sobre cómo impactan en hacer que su proceso de «negocio» sea fluido.

Si bien las empresas se dan cuenta del valor y el poder de Big Data , se esfuerzan por utilizarlo para tomar mejores decisiones comerciales. Aunque puede haber muchas otras razones, todavía son pocas las principales características clave que los convierten en los trabajos «más buscados» en la industria.

  1. La complejidad del manejo de datos
  2. Falta de recursos
  3. Es difícil encontrar profesionales con los conocimientos y las habilidades técnicas.
  4. Competente para decidir el pronóstico del negocio.
  5. Ayuda en la reducción de costos por gastos no deseados.

Estos son algunos de los factores que dificultan que las empresas contraten a este tipo de profesionales en ciencia de datos.

¿Cómo puedes empezar como un «principiante»?

Dado que la ciencia de datos requiere conjuntos de habilidades específicas por las cuales el individuo debe ser lo suficientemente capaz de realizar ciertas tareas en diferentes proyectos según sea necesario. Por lo tanto, para cada dominio de la ciencia de datos, debe poseer diferentes conjuntos de habilidades para manejar todas las complejidades posibles. Puede tener diferentes roles, como analista de datos, científico de datos o analista comercial , y para calificar para cualquiera de los roles, debe saber desde cero, especialmente si es un principiante. Echemos un vistazo a la guía paso a paso hacia la ruta de aprendizaje.

Primero, deberá averiguar qué necesita aprender durante su fase inicial en el momento en que haya decidido comenzar su carrera en «Ciencia de datos».

¿Dónde empezar?

  • Dominio de las matemáticas: aunque hay otros factores que se requieren para comenzar su carrera, mientras que las matemáticas y algunas partes de ellas definitivamente se requieren para convertirse en un experto en ciencia de datos.
  • Lenguaje de programación: si ha leído algo antes de decidir comenzar su carrera en este campo, entonces debe haber entendido que tener dominio de un lenguaje de programación (como Python, R, etc.) es imprescindible y debe ser lo suficientemente capaz para gestionar esos datos con lenguajes de programación. 
  • Conocimiento del dominio: uno debe tener un conocimiento completo de qué es la «ciencia de datos» y cómo se puede aplicar utilizando varios marcos y herramientas para obtener el resultado deseado.

Paso I

Fundamentos de Matemáticas

Álgebra Lineal y Matemáticas

Estadísticas

Geometría

Cálculo

Distribuciones de probabilidad

Regresión

Reducción dimensional

Modelos vectoriales

Estos son los temas que deberás cubrir en «Matemáticas» para fortalecer tus raíces. Inmediatamente después, deberá elegir el lenguaje de programación apropiado para comenzar con la ciencia de datos. ¿Cuál elegir y cómo elegir? Lo veremos en el siguiente paso.

Paso II

Selección de lenguaje de programación 

Lenguajes de programación por los que puede optar:

Paso III

Herramientas y marcos necesarios

1. Para Inteligencia de Negocios

2. Herramientas analíticas estadísticas

3. Herramientas de automatización

4. Herramientas de modelado de datos

5. Herramientas de desguace web

6. Herramientas de aprendizaje automático y análisis predictivo

7. Herramientas de aprendizaje profundo

8. Herramientas de inteligencia artificial

  • Aprender
  • Teano
  • CNTK
  • AutoML
  • Kit de aprendizaje automático de Google

9. Visualización de datos

10. Marcos y bibliotecas

¿Cómo los profesionales “experimentados” pueden comenzar con la ciencia de datos?

Si usted es un profesional que trabaja con experiencia en diferentes dominios, no importa si la experiencia es relevante o no, todo lo que requiere es que tenga una lista de las habilidades y tecnologías requeridas en las que debe trabajar.

1. Matemáticas: Debe estar bien versado en todas las secciones que se han discutido anteriormente.

2. Lenguaje de programación: sin embargo, puede elegir cualquier lenguaje, pero se recomienda elegir Python para que pueda obtener una mayor exposición en el campo de la ciencia de datos.

3. Herramientas y marcos: estos son algunos de los marcos y herramientas populares sobre los que ya habrá obtenido información: Tableau, MS Excel, Power BI, Pycharm, SQL, etc. Aquí están las 10 principales bibliotecas de Python para la ciencia de datos que definitivamente debe Mira esto.

4. Plan de estudios adicional: para obtener las mejores prácticas, puede inscribirse en el curso en vivo de ciencia de datos que lo ayudará a mejorar las habilidades requeridas y le brindará la experiencia práctica para aprender todas las herramientas y técnicas requeridas.

Para obtener un conocimiento profundo de Python, puede considerar estos dos cursos:

  1. Análisis de datos con Python
  2. Fundamentos de programación de Python: a su propio ritmo

Esta fue la lista de herramientas, marcos y lenguajes que se requieren para trabajar en el dominio de la ciencia de datos para diferentes posiciones y jerarquías si es un principiante. La siguiente es la lista de algunas habilidades sociales que también es necesario cuidar durante esta fase.

Habilidades blandas requeridas para la ciencia de datos:

  • Comunicación
  • Claridad del objetivo comercial.
  • Jugador de equipo
  • Adaptabilidad
  • Pensador crítico
  • Conciencia centrada en el negocio

Ahora, cuando haya terminado con los conocimientos previos sobre la ciencia de datos, estos 7 consejos para hacer una transición profesional fluida a la ciencia de datos lo ayudarán a transitar de una mejor manera.

Consejos para prepararse para la entrevista de ciencia de datos

Finalmente, prepararse para la entrevista de trabajo después de tener todas las habilidades requeridas y un buen recurso agregará puntos de bonificación para una transición sin problemas. Estamos compartiendo a continuación la lista de un puñado de material en el que necesita trabajar. Vamos a verlos:

  • Comience con la creación de un currículum sólido utilizando Resume Builder
  • Cree su presencia en línea utilizando un creador de carteras en línea y comience a impulsar su trabajo/proyectos (como GitHub)
  • Mejora tus habilidades de codificación para la ronda técnica (según el estándar de la empresa en la que postularás)
  • Intente resolver preguntas complejas y acertijos sobre diferentes temas técnicos para ganar fluidez.
  • Siempre asegúrese de leer sobre el perfil de la empresa y su JD (descripción del trabajo) tan pronto como presente la solicitud.
  • Asegúrese de que al menos algunas de las responsabilidades mencionadas en JD coincidan con su conocimiento de viñetas.
  • Trabaja en tus habilidades blandas para dejar buenas impresiones y generar confianza

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por yuvraj10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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