9 razones para no ser un científico de datos

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

En resumen, estaba entusiasmado con la ciencia de datos, leyó docenas de publicaciones de blog y completó varias clases en línea. Ahora estás soñando con hacer de esto tu carrera. Después de todo, es el trabajo más sexy del siglo XXI. Revista de negocios de Harvard..

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

Ahora tu trabajo es fácil: ¡deshazte de lo que te bloquea! Y te sorprenderá lo rápido que avanzas.

1. Crees que tu título es suficiente

Es posible que tenga una maestría o un doctorado en el campo de la cantidad. Ahora quiere tener un buen comienzo en la ciencia de datos.

Pero, ¿alguna vez has usado un caparazón? ¿Sintió el miedo de venir desde la interfaz de línea de comandos cuando encontró un error? ¿Ha utilizado alguna vez una base de datos de terabytes de gran tamaño?

Si respondió “no” a una de estas preguntas, aún no está listo. Necesitas experiencia real y necesitas construir un proyecto real. Solo entonces encontrará los tipos de problemas que enfrenta todos los días como científico de datos. Y solo entonces desarrollas las habilidades para resolverlos.

Felicidades por tu grado. El trabajo duro se está agrietando ahora.

2. Te falta pasión

¿Alguna vez has invertido en un proyecto ridículo durante todo el fin de semana? ¿Alguna vez has pasado la noche navegando en GitHub mientras tus amigos estaban de fiesta? ¿Alguna vez has dicho que no haces tu pasatiempo favorito porque quieres programar?

Si no puede responder “sí” a ninguna de las preguntas anteriores, no es lo suficientemente apasionado. La ciencia de datos se trata de enfrentar problemas muy difíciles y apegarse a ellos hasta encontrar una solución. Si no eres lo suficientemente apasionado, serás tímido en la primera dificultad.

Piense en lo que le atrae de convertirse en un científico de datos. ¿Es un título de trabajo glamoroso? ¿O es posible observar grandes cantidades de datos para buscar información? En este último caso, vas en la dirección correcta.

3. No estás lo suficientemente loco

Sólo las ideas locas son buenas ideas. Y como científico de datos, necesitará muchos de ellos. No solo tienes que aceptar resultados inesperados, sino que ocurren muchos resultados.

Pero también necesitamos desarrollar soluciones para problemas realmente difíciles. Esto requiere un nivel extraordinario que las ideas ordinarias no pueden alcanzar. Si la gente te dice constantemente que estás lejos de los casilleros, vas en la dirección correcta. Si no, necesitas enfrentarte a la locura.

Por supuesto, esto requiere algo de audacia. Cuando liberas tu excentricidad, algunas personas se rascan la cabeza y te dan la espalda. Pero vale la pena. Porque eres honesto contigo mismo. Y está encendiendo las chispas de grandeza que necesita como científico de datos.

4. Aprende 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 el proyecto real tan pronto como sea posible. Por supuesto, si no puede codificar una línea en Python, no tiene sentido crear un proyecto de Python. Sin embargo, se activa tan pronto como construyes una base razonable.

La clave es aprender haciéndolo. Comience a crear su cartera de GitHub. Participa en varios concursos de hackathon y Kaggle. Luego escribe un blog sobre tu experiencia.

Cualquiera puede escribir un libro de texto. Para convertirse en un científico de datos, debe hacer más.

5. Creo que puedes dejar de aprender en algún momento

Se ha suscrito a varios cursos en línea sobre ciencia de datos y está leyendo algunos libros de texto. Ahora que los domina, ha aprendido lo suficiente como para abrirse camino en la ciencia de datos.
error. Este es solo el comienzo. Si cree que está aprendiendo mucho ahora, piense en cuánto aprenderá en tres años.

En última instancia, cuando se convierta en científico de datos, aprenderá 10 veces más de lo que aprende actualmente. Es un campo en constante cambio, y constantemente se necesitan nuevas tecnologías. Dejar de aprender después de ponerse a trabajar cambia el camino de un principiante en ciencia de datos a un terrible científico de datos.

Si desea sobresalir en la ciencia de datos (y si está leyendo esto), debe enfrentar el hecho de que la curva de aprendizaje se vuelve más pronunciada con el tiempo. Si no te gusta aprender Bigly, no sueñes con convertirte en un científico de datos.

6. Sin experiencia en otro dominio

Así que sabes una o dos cosas sobre informática, y tus habilidades matemáticas no son tan malas. ¿Puedo conseguir un trabajo en ciencia de datos?

No lo haré. Las habilidades de TI y matemáticas son esenciales, pero no suficientes para mantenerlo alejado de todos los demás entusiastas de la ciencia de datos. Los científicos de datos trabajan en todo tipo de empresas e industrias. Se requiere conocimiento del dominio del cliente para proporcionar información importante al cliente.

por ejemplo, Kate Marie Lewis De la historia a continuación, acepté un puesto en ciencia de datos en 6 meses. Pero lo que marcó la diferencia fue que, como neurocientífica, tenía conocimiento en el campo de la salud.

¿En qué dominio eres bueno? ¿En qué campo tienes experiencia? Intente posicionarse como un especialista en su dominio, no como un científico de datos típico. Esta es la forma en que realmente aterrizas tu trabajo.

7. Falta de habilidades comerciales

Así que eres un tipo más analítico. Te gustan los números y el análisis cuantitativo y odias las habilidades blandas y las interacciones humanas.

Esto no te convierte en un buen científico de datos, amigo mío. Las habilidades blandas también son importantes para el trabajo cuantitativo. Las habilidades blandas en última instancia son la base de su entrevista de trabajo.

De todas las habilidades blandas que puede dominar, son sus habilidades comerciales las que necesitan un impulso. Recuerde que el cliente es un líder empresarial. Por lo tanto, necesita a alguien que entienda su negocio. Solo así podrás crear insights que aporten valor a tus clientes.

8. Sin conexión significativa

Me gustaría conseguir un trabajo en el campo, pero ¿conoces a un colega científico de datos? Amigo, es hora de romper.

Voy a una fiesta de intercambio. Únete a un grupo relacionado en LinkedIn. Conoce gente en el hackathon. Sigue a las personas adecuadas en Twitter. Conozca a otros colaboradores en ese proyecto de GitHub. ¡Haz algo emocionante!
Al igual que con cualquier búsqueda de trabajo, el 90% del éxito no está determinado por la amplitud de las habilidades. Depende de quién puede brindarle una referencia y quién puede brindarle una referencia.

Si su conexión de LinkedIn está restringida a su madre y sus colegas en ese trabajo sin salida, es hora de mejorar su perfil. Si solo tienes un puñado de seguidores en Twitter, tuitea. Si su blog no tiene lectores, intente SEO y marketing multiplataforma.

La conexión vendrá. Pero primero necesitas obtener el cracking.

9. No te gusta el trabajo sucio

Probablemente haya escuchado todos los temas sobre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Creo que la ciencia de datos puede abrir la puerta para trabajar con tecnología de punta.

Tal vez lo hagas. Pero te aseguro que no lo harás más del 5% de tu tiempo.

Una vez que se ha embarcado en el trabajo de sus sueños, pasa la mayor parte de su tiempo limpiando sus datos. ¡Felicidades, has encontrado un nuevo trabajo como cuidador!

Si no te gusta, vete a casa. No deberías leer este post. Si quieres ser un científico de datos después de leer todo esto, es hora de que te enamores de tu trabajo sucio.

La ciencia de datos no es una opción de carrera. Es una profesión.

Los científicos de datos son personas muy populares y muchas personas se acercan a los científicos de datos. Pero conseguir un puesto en el campo no es suficiente. Tienes que hacer mucho trabajo.

Felicitaciones si está seguro de que será un científico de datos después de leer este artículo. Puede que estés en un muy buen camino.

Si no está seguro de convertirse en un científico de datos en este momento, identifique la principal razón de sus dudas. Entonces empieza a trabajar en esos puntos. ¡Puedes hacerlo!

Este artículo fue escrito por Mutafis raros Publicado originalmente en Hacia la ciencia de datos. Puedes léelo aquí.

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