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

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

octubre 17, 2021 0 Por RenzoC


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

Entonces, eres un apasionado de la ciencia de datos, lee algunas docenas de publicaciones de blog y toma algunos cursos en línea. Ahora sueñas con convertirla en tu 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. Ahora mismo tienes demasiadas ilusiones y estereotipos falsos.

Ahora su tarea es simple: ¡elimine las cosas que lo están reteniendo! Y te sorprenderá lo rápido que vas.

1. Crees que tu título es suficiente

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

Pero, ¿ha utilizado alguna vez un error tipográfico? ¿Ha sentido la intimidación que pueden generar las interfaces de línea de comandos cuando se encuentra con errores? ¿Ha trabajado alguna vez con grandes bases de datos, a una escala de terabytes?

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

Felicitaciones en tu graduación. Ahora ve por el trabajo duro.

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 le has dicho que no a tu pasatiempo favorito porque prefieres programar?

Si pudiera responder afirmativamente a cualquiera de estas preguntas, no es lo suficientemente apasionado. La ciencia de datos consiste en enfrentar problemas muy difíciles y apegarse a ellos hasta encontrar una solución. Si no eres lo suficientemente apasionado, caerás en la primera dificultad.

Piense en lo que le atrae para convertirse en un científico de datos. ¿Es este el título del trabajo glamoroso? ¿O es la perspectiva de navegar a través de toneladas de datos sobre investigación de información? Si es lo último, vas en la dirección correcta.

3. No estás lo suficientemente loco

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

Pero también tendrás que desarrollar soluciones a problemas realmente difíciles. Requiere un nivel extraordinario que no se puede lograr con ideas normales. Si la gente sigue diciéndote que estás fuera de lugar, estás yendo en la dirección correcta. De lo contrario, tendrás que trabajar en tu locura.

Esto, por supuesto, requiere cierto atrevimiento. Una vez que dejas ir tu excentricidad, algunas personas se rascarán la cabeza y te darán la espalda. Pero vale la pena. Porque eres fiel a ti mismo. Y enciende la chispa de genialidad que necesita como científico de datos.

4. Aprendes de libros de texto y cursos en línea.

No se confunda. Los libros de texto y los cursos en línea son un excelente lugar para comenzar. ¡Pero solo para empezar!
Tienes que 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 haya construido una base modesta, manténgase activo.

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

Cualquiera 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 ha suscrito a algunos cursos de ciencia de datos en línea y ha leído algunos libros de texto. Ahora cree que una vez que los domina, ha aprendido lo suficiente para entrar en la ciencia de datos.
Incorrecto. Todavía es el comienzo. Si cree que está aprendiendo mucho ahora, piense en lo que aprenderá en tres años.

Si se convierte en un científico de datos, aprenderá diez veces más que en la actualidad. Es un campo en constante evolución donde se necesitan constantemente nuevas tecnologías. Si dejas de aprender una vez que hayas conseguido tu trabajo, tu trayectoria pasará de ser un novato en la ciencia de datos a un científico de datos que apesta.

Si quieres ser bueno en la ciencia de datos (y si estás leyendo esto, lo eres) tienes que afrontar el hecho de que tu curva de aprendizaje se volverá más pronunciada con el tiempo. Si no le gusta aprender a lo grande, deje de soñar con convertirse en un científico de datos.

6. No tiene experiencia en otro campo

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

No, no lo harás. Tus habilidades en computación y matemáticas son esenciales, pero no lo suficiente para diferenciarte de todos los demás entusiastas de la ciencia de datos. Los científicos de datos trabajan en todo tipo de negocios y en todo tipo de industrias. Para proporcionar información clave a sus clientes, necesita conocimientos sobre su campo.

Por ejemplo, Kate Marie Lewis en la historia a continuación consiguió un trabajo de ciencia de datos en seis meses. Pero lo que marcó la diferencia fue que, como neurocientífica, tenía conocimientos en el campo de la salud.

¿En qué área eres bueno? ¿En qué áreas tienes experiencia? Trate de posicionarse como un especialista en su campo y menos como un científico de datos generalista. Así es como realmente consigues un trabajo.

7. Carece de habilidades comerciales

Entonces eres más del tipo analítico. Te gustan los números y el análisis cuantitativo, y odias las habilidades blandas y las interacciones humanas.

Eso no te convierte en un buen científico de datos, amigo. Las habilidades blandas son importantes incluso en el trabajo cuantitativo. Las habilidades blandas son las que, en última instancia, son las que hacen vibrar esta entrevista de trabajo.

De todas las habilidades sociales que podría aprender, son sus habilidades comerciales las que necesitan un impulso. Recuerde, sus clientes son líderes empresariales. Y como tal, necesitan personas que comprendan los negocios. Solo así podrás generar información que agregue valor a tu cliente.

8. No tienes relaciones significativas

¿Quieres conseguir un trabajo en el campo pero no conoces a ningún colega científico de datos? Es hora de reírse, amigo.

Ir a las reuniones. Únase a grupos relevantes en LinkedIn. Conozca a la gente de los Hackathons. Siga a las personas adecuadas en Twitter. Conoce a tus compañeros colaboradores en este 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 brindarle una introducción.

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

Las conexiones vendrán. Pero primero tienes que romper.

9. No te gusta el trabajo sucio

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

Quizás lo hagas. Pero te garantizo que no harás esto 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 gusta, vete a casa, no deberías estar leyendo este artículo. Si aún quieres ser un científico de datos después de leer todo esto, 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, por lo que mucha gente lo está haciendo. Pero para posicionarse en el suelo, no es suficiente chapotear. Tienes que trabajar duro.

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

Si en este momento no está seguro de si se convertirá en Data Scientist, 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.