9 razones por las que nunca se convertirá en un científico de datos


Descargo de responsabilidad: esta historia no pretende desanimarte. Más bien, debería servir como una mirada duradera en el espejo.

Así que está entusiasmado con la ciencia de datos, ha leído un par de docenas de publicaciones de blog y ha completado algunas clases en línea. Ahora sueña con hacer de esta su carrera. Después de todo, es el trabajo más sexy del siglo XXI, según Harvard Business Review.

Pero a pesar de su entusiasmo, es posible que la ciencia de datos no sea para usted. En este momento, tienes demasiadas ilusiones y estereotipos falsos.

Ahora, su tarea es simple: ¡Elimine las cosas que lo retienen! Y te sorprenderá lo rápido que avanzas.

1. Crees que tu título es suficiente

Tienes una maestría en un campo cuantitativo, o incluso un doctorado. Ahora quiere tener una ventaja en la ciencia de datos.

Pero, ¿alguna vez has usado un caparazón? ¿Ha sentido la intimidación que pueden generar las interfaces de línea de comandos cuando se encuentra con errores? ¿Alguna vez ha trabajado con grandes bases de datos, en la escala de Terabytes?

Si responde una de estas preguntas con un no, aún no está listo. Necesita algo de experiencia en el mundo real y construir algunos proyectos reales. Solo entonces encontrará el tipo de problemas que enfrentará todos los días como científico de datos. Y solo entonces desarrollarás las habilidades para resolverlos.

Felicitaciones por tu título. Ahora ponte manos a la obra.

2. Te falta pasión

¿Alguna vez has invertido todo un fin de semana en un proyecto geek? ¿Alguna vez has pasado las noches navegando en GitHub mientras tus amigos estaban de fiesta? ¿Alguna vez has dicho que no a hacer tu pasatiempo favorito porque prefieres codificar?

Si no puede responder a ninguna de las anteriores con un sí, no es lo suficientemente apasionado. La ciencia de datos se trata de enfrentar problemas realmente difíciles y perseverar en ellos hasta encontrar una solución. Si no eres lo suficientemente apasionado, rehuirás al ver la primera dificultad.

Piense en lo que le atrae para convertirse en un científico de datos. ¿Es el título de trabajo glamoroso? ¿O es la perspectiva de analizar toneladas de datos en la búsqueda de conocimientos? Si es lo último, se dirige en la dirección correcta.

3. No estás lo suficientemente loco

Solo las ideas locas son buenas ideas. Y como científico de datos, necesitará muchos de ellos. No solo tendrá que estar abierto a resultados inesperados, ¡ocurren con frecuencia!

Pero también tendrá que desarrollar soluciones para problemas realmente difíciles. Esto requiere un nivel extraordinario que no se puede lograr con ideas normales. Si la gente te dice constantemente que estás loco, estás yendo en la dirección correcta. Si no, tendrás que trabajar en tu locura.

Esto, por supuesto, requiere algo de audacia. Una vez que dejes escapar tu excentricidad, algunas personas se rascarán la cabeza y te darán la espalda. Pero vale la pena. Porque eres fiel a ti mismo. Y está encendiendo la chispa de genialidad que necesita como científico de datos.

4. Aprendes de los libros de texto y las clases en línea.

No me malinterpretes. Los libros de texto y las clases en línea son una excelente manera de comenzar. ¡Pero solo para empezar!
Necesita trabajar en proyectos reales lo antes posible. Por supuesto, no tiene sentido construir un proyecto de Python sin poder codificar una sola línea en Python. Pero tan pronto como hayas construido una base modesta, ponte activo.

Aprender haciendo es clave. Empiece a construir su cartera de GitHub. Participa en algunas competiciones de Hackathons y Kaggle. Y bloguea sobre tus experiencias.

Todo el mundo puede hacer libros de texto. Para ser un científico de datos, debe hacer más.

5. Crees que puedes dejar de aprender en algún momento

Se suscribió a un par de cursos en línea sobre ciencia de datos y está leyendo algunos libros de texto. Ahora cree que una vez que los domina, ha aprendido lo suficiente para abrirse paso en la ciencia de datos.
Incorrecto. Este es aún el comienzo. Si cree que está aprendiendo mucho ahora, piense cuánto aprenderá en tres años.

Si terminas como científico de datos, aprenderás diez veces más de lo que estás aprendiendo ahora. Es un campo en constante cambio donde se necesitan constantemente nuevas tecnologías. Si dejas de aprender una vez que hayas conseguido tu trabajo, tu trayectoria pasará de ser un principiante en ciencia de datos a un científico de datos que apesta.

Si desea sobresalir en ciencia de datos (y si está leyendo esto, lo hace), debe enfrentar el hecho de que su curva de aprendizaje se volverá más pronunciada con el tiempo. Si no le gusta aprender a lo grande, deje de soñar con ser un científico de datos.

6. No tiene experiencia en otro dominio

Así que sabes un par de cosas sobre Ciencias de la Computación, y tus habilidades matemáticas no son tan malas. ¿Podrás conseguir un trabajo en ciencia de datos?

No, no lo harás. Sus habilidades en TI y matemáticas son esenciales, pero no lo suficiente como para diferenciarse de todos los demás entusiastas de la ciencia de datos. Los científicos de datos trabajan en todo tipo de empresas y todo tipo de industrias. Para ofrecer información clave a sus clientes, necesita conocimientos sobre su dominio.

Por ejemplo, Kate Marie Lewis de la historia a continuación consiguió un puesto en Data Science en seis meses. Pero lo que marcó la diferencia fue que, como neurocientífica, tenía conocimientos de dominio en la atención médica.

¿En qué dominio eres bueno? ¿En qué campos tienes experiencia? Intente posicionarse como un especialista en su dominio y menos como un científico de datos en general. Así es como realmente consigues un trabajo.

7. Le faltan habilidades comerciales

Entonces eres más del tipo analítico. Te encantan los números y los análisis cuantitativos, y odias las habilidades blandas y la interacción humana.

Esto no te convierte en un buen científico de datos, amigo mío. Las habilidades blandas son importantes incluso en un trabajo cuantitativo. Las habilidades blandas son lo que finalmente te hace rockear en esa entrevista de trabajo.

De todas las habilidades sociales que podría adquirir, son sus habilidades comerciales las que necesitan un impulso. Recuerde que sus clientes son líderes empresariales. Y como tal, necesitan personas que comprendan los negocios. Solo así podrá generar insights que agreguen valor a su cliente.

8. No tienes conexiones significativas

¿Quieres conseguir un trabajo en el campo pero no conoces a ningún compañero científico de datos? Es hora de ponerse manos a la obra, amigo.

Ve a las reuniones. Únase a los grupos relevantes en LinkedIn. Conozca gente en Hackathons. Siga a las personas adecuadas en Twitter. Conozca a sus compañeros colaboradores en ese proyecto de GitHub. ¡Haz algo emocionante!
Al igual que con cualquier búsqueda de empleo, el 90% de su éxito no está determinado por la amplitud de sus habilidades. Está determinado por quién puede proporcionarle referencias y quién puede darle una introducción.

Si sus conexiones de LinkedIn se limitan a su madre y sus compañeros de trabajo en ese trabajo sin futuro, ya es hora de engañar a su perfil. Si su número de seguidores en Twitter es un puñado, comience a twittear. Si su blog no tiene lectores, pruebe el SEO y el marketing multiplataforma.

Vendrán las conexiones. Pero primero necesitas empezar.

9. No te encanta el trabajo sucio

Has escuchado todos los rumores sobre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Crees que la ciencia de datos podría abrir la puerta para trabajar con tecnologías de vanguardia.

Quizás lo hagas. Pero te garantizo que no lo harás más del 5% de tu tiempo.

Una vez que haya conseguido el trabajo de sus sueños, pasará la mayor parte de su tiempo limpiando datos. ¡Felicitaciones, acaba de encontrar un nuevo trabajo como conserje!

Si no te encanta, vete a casa; no deberías estar leyendo esta publicación. Si aún quieres ser un científico de datos después de leer todo esto, ya es hora de que te enamores del trabajo sucio.

La ciencia de datos no es una opción profesional. Es una vocación

Los científicos de datos son personas muy buscadas, lo que hace que mucha gente incursione en ellos. Pero para conseguir un puesto en el campo, incursionar no es suficiente. Tienes que esforzarte mucho.

Si aún está convencido de convertirse en un científico de datos después de leer esta historia, felicitaciones. Puede que estés en un muy buen camino.

Si en este punto no está seguro de convertirse en un científico de datos, identifique las principales razones de sus dudas. Entonces empieza a trabajar en esos puntos. ¡Puedes hacerlo!

Este artículo fue escrito por Rhea Moutafis y fue publicado originalmente en Hacia la ciencia de datos. Usted puede leerlo aquí.



Fuente: TNW

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