Conviértete en un Data Scientist: ¡Ciencia de datos desde cero!

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Con el paso del tiempo, el mercado laboral en TI se vuelve cada vez más competitivo, hay un gran incremento de personas interesadas en ingresar a la industria lo más rápido posible. Preguntas como ¨cómo convertirse en científico de datos (data scientist)¨ y ¨cómo conseguir un trabajo en la industria de TI¨ son populares entre quienes quieren llegar de A a B lo más pronto posible. Si te interesa convertirte en un data scientist y quieres saber los requisitos que necesitas - ¡excelente! ¡Has llegado al lugar indicado!

Para iniciar, comenzaremos hablando sobre la profesión del científico de datos. Probablemente sabes un poco sobre la especialización (como estás buscando cómo convertirte en data scientist), pero un pequeño resumen refrescará tu memoria. Después de eso, hablaremos de los principales requisitos que tienes que cumplir para comenzar tu camino hacia una carrera como data scientist. Finalmente, te diré algunas de las principales razones por las que las personas quieren aprender ciencia de datos en primer lugar.

Introducción

Antes de iniciar el tutorial y comenzar a hablar sobre cómo convertirse en una científico de datos, vamos a establecer algunos fundamentos sobre la profesión. Si apenas estás contemplando si esta es o no la carrera que quieres, esta breve introducción podría inclinar tu decisión hacia una u otra dirección. Aunque honestamente, sería extraño hablar sobre cómo convertirse en un data scientist sin antes hablar de lo que hace esta persona, ¿cierto?

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¨La ciencia de datos¨ es un término general. Como trayectoria profesional, tiene distintas ¨ramas¨ que podrías elegir, dependiendo de tus habilidades y preferencias. Si definieramos el término en sí mismo, la ciencia de datos se encarga de recolectar y analizar grandes piezas de información. Estos tipos de científicos generalmente trabajan para grandes corporativos que gestionan enormes cantidades de datos diariamente - los científicos de datos son responsables por la ¨traducción¨ de los datos entrantes (números) a lenguaje comprensible y común.

Hay dos ramas muy populares en la ciencia de datos que una persona buscando cómo convertirse en data scientist debería conocer - el análisis de datos y la ingeniería de datos. Los analistas de datos interpretan los datos presentados para luego ofrecer los resultados a sus empleadores. Los ingenieros de datos hace lo mismo - sin embargo, también tienen que recolectar los datos Y, al finalizar el análisis de datos , crean un ¨plan de acción¨ basado en los resultados de su interpretación.

Evidentemente, esta es una versión muy breve sobre el camino profesional, pero te ayudará a desarrollar una idea general. Ahora, para continuar con nuestro tutorial ¨cómo convertirse en un data scientist¨ vamos directamente a los requisitos.

¿Cómo convertirse en un Data Scientist?

Si estás buscando información sobre cómo convertirte en un científico de datos, hay tres factores principales a tomar en cuenta - educación, motivación y experiencia. Con los tres en su lugar, seguramente estás en el camino correcto para convertirte en un data scientist. dicho esto, examinemos a detalle cada uno de estos puntos.

Educación

La educación apropiada es probablemente uno de los puntos más importantes cuando se piensa en una carrera como data scientist. ¡Además, esto no solamente tiene que ver con la educación tradicional! En la actualidad cada vez más personas tienen la capacidad de elegir estudiar en línea en lugar de métodos tradicionales e instituciones de educación formal. No sabemos si esto es bueno o malo, pero algo es seguro - los empleadores muestran más accesibilidad contratando personas sin formación tradicional pero que adquirieron su conocimiento de alguna otra manera. Cursos en línea, artículos, tutoriales, videos en YouTube - ¡la lista es interminable!

Sea cual sea tu elección para recibir la educación apropiada, sigue siendo importante tener una. En primer lugar te tienes que asegurar que incluya materias como matemáticas, ciencias computacionales y TI, que en general esté ¨de acuerdo¨ a tus pasatiempos e intereses. Como un data scientist, pasarás mucho tiempo trabajando con varias cantidades de datos técnicos y números - ¡asegúrate de que sea algo que te apasione! Una vez dicho y hecho, tu mejor opción es registrarte (o ser aceptado) en un campo relacionado estrechamente con la ciencia de datos - una carrera profesional en ciencias computacionales, física, matemáticas, cualquier campo similar estará bien. Ahora, esto es probablemente un punto más relacionado con la ¨motivación¨, pero ten en cuenta que tendrás que mostrar buenos resultados desde el comienzo de tus estudios para poder seguir una trayectoria profesional como data scientist. Es una profesión difícil que requiere mucha concentración y no tiene mucho espacio para los errores - si trabajas duro desde el primer día que comiences a estudiar, incrementarás las oportunidades de conseguir el trabajo en el futuro, y convertirte en un profesional en el campo.

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Después de recibir tu título universitario, el siguiente paso para convertirte en un data scientist se explica por sí mismo - ¡es hora de estudiar una maestría! Sí, de verdad - permíteme explicar.

Podrías saberlo o no, pero en el siglo 21 no sorprenderás a nadie con un título universitario. Hoy en día, tener una maestría es casi esencial para competir en el mercado laboral especialmente en las profesiones más demandadas - la ciencia de datos no es la excepción.

Dicho esto, si eliges saltarte la educación tradicional por completo y enfocarte en la educación individual - ¡no te preocupes! Aunque será un poco más difícil ser contratado, y buscaras en Google la pregunta ¨cómo convertirse en un data scientist¨ más frecuentemente, obtendrás un empleo en el campo. El único criterio verdadero para asegurar que trabajarás duro es que te apasione lo que haces. Lo que nos lleva a nuestro siguiente punto de discusión en este tutorial ¨cómo convertirse en un data scientist¨ - la motivación.

Motivación

Aunque podría parecer arbitrario o abstracto al principio, la motivación es frecuentemente el factor decisivo entre obtener el empleo o fracasar en el intento. Permíteme darte un ejemplo.

Digamos que estás compitiendo por un trabajo en ciencia de datos con otra persona. Ambos cuentan con la educación apropiada, y tienen un nivel de habilidades similar - y ambos desean ese trabajo en específico. Supongamos que has tenido una semana pesada - tu auto se descompuso, tu mascota tiene un resfriado y tienes que pagar impuestos. Todo esto resulta en ti acudiendo a tu entrevista laboral pero también tu falta de motivación.

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Dicho esto, la otra persona llega a la entrevista como si no hubiera un mañana - no pueden dejar de hablar de su pasión por el trabajo, como desean integrar la ciencia de datos en su vida diaria, los diferentes proyectos en los que has pensado, etc. ¡Todo tiene sentido! Ahora, dime - como empleador, ¿a qué persona contratarías? Exacto - ¡la motivada!

La motivación no es sólo una persona ¨con suerte¨que habla mucho sobre su pasión. ¡Las acciones dicen más que las palabras! Si estás intentando descubrir cómo convertirte en un científico de datos, algo que debes tener en cuenta es que la motivación no comienza y termina con la entrevista de trabajo - tus potenciales empleadores tienen que ver que tu ¨vives¨ como un data scientist y que estás dispuesto a seguir mejorando tus habilidades.

Pros
  • Professional service
  • Flexible timetables
  • A variety of features to choose from
Main Features
  • Professional certificates
  • University-level courses
  • Online degree programs
Pros
  • Well-established in the industry
  • A wide range of features to choose from
  • University-level courses
Main Features
  • University-level courses
  • Suitable for enterprises
  • Paid Certificates of completion
Pros
  • Simplistic design (no unnecessary information)
  • Good quality of courses (even the free ones)
  • A few different features to choose from
Main Features
  • Nanodegree Program
  • Suitable for enterprises
  • Paid Certificates of completion

Experiencia

Finalmente, si quieres convertirte en un data scientist, no te vendría nada mal algo de experiencia. Ahora, podrías pensar - ¨¿pero si acabo de salir de la universidad y quiero conseguir mi primer trabajo?¨ Bueno, en ese caso - hay muchas maneras para adquirir experiencia - ¡un trabajo oficial y estable es una de ellas!

Muchas personas asocian el término ¨experiencia¨ con el concepto ¨trabajo¨. ¡Pero no siempre es el caso! Siempre puedes ganar experiencia con cursos universitarios, proyectos personales o simplemente trabajando en tus habilidades usando la ciencia de datos a diario. Claro, la mayoría de los empleadores esperan que proporciones resultados específicos, por lo que obviamente sería de gran ayuda, pero mientras buscas cómo convertirte en un científico de datos, también deberías dedicar algo de tiempo investigando algunas actividades que podrían proporcionarte certificados o alguna prueba de que has invertido tiempo en las mismas.

Aunque algo es seguro - no importa cuánto tiempo pases buscando cómo convertirte en un data scientist, también es importante buscar maneras para obtener experiencia.

¿Por qué convertirse en Data Scientist?

Entonces, ahora que hemos examinado los criterios principales que deberías cumplir para conseguir un empleo en análisis de datos o ingeniería de datos. Sin embargo, hay algo de lo que no hemos hablado aún - las razones por las que alguien desearía convertirse en un científico de datos.

Aunque cada una de las personas que desea un empleo en la ciencia de datos tiene sus razones para hacerlo, hay algunas cosas generales que podrían posiblemente, aplicarse para todos. Antes que nada, la ciencia de datos puede garantizar una trayectoria laboral estable con muchas oportunidades para crecer y desarrollar tus habilidades a futuro. Esta es una excelente característica para muchas personas - si buscas un empleo estable, probablemente te quieres dedicar al mismo por mucho tiempo , y además tener la oportunidad para seguir aprendiendo y crecer en tu campo de especialización.

Otra gran razón para elegir la ciencia de datos es el sueldo. Hay muchas personas que quieren saber cómo convertirse en un data scientist porque desean su sueldo.

Glassdoor.com estima que el sueldo promedio anual de un científico de datos es aproximadamente $117,350 USD. Lo que sería casi $9780 USD ¡mensuales! ¡Es un excelente sueldo!

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Evidentemente el sueldo que obtendrás como científico de datos podría diferir. Todo depende de la rama específica de carrera que elijas, tu experiencia y tu nivel de habilidad en la ciencia de datos en general, tu ubicación geográfica y más. Habiendo dicho esto, ¡está claro que el sueldo de un data scientist es algo que vale la pena perseguir!

Conclusiones

Entonces, hemos llegado al final de este tutorial sobre ¨cómo convertirse en data scientist¨. Hasta este punto hemos hablado sobre la profesión real de ciencia de datos (y otras ramas relacionadas), los requisitos más comunes que son esenciales para convertirse en un data scientist profesional, y también hemos analizado las razones más atractivas por las que las personas se interesan en la profesión en primer lugar.

Si hay algo que te tienes que llevar de este tutorial sobre cómo ser un científico de datos, es que esta carrera profesional requiere mucho trabajo duro y dedicación. Ya sea que acabes de comenzar a aprender todos los beneficios que ofrece, o que ya seas un data scientist con experiencia que sólo necesita un poquito de motivación, recuerda - mientras trabajes duro y tengas una etiqueta laboral clara y estricta, no tendrás ningún problema.

Para finalizar, espero que este tutorial te haya sido útil y que sepas exactamente cómo convertirte en un data scientist, y por qué deberías hacerlo en primer lugar. Si dedices lograrlo, ¡te deseo mucha suerte en tu futura carrera profesional!

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