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¿Está buscando cambiar a una carrera en ciencia de datos? Si es así, es probable que ya te hayas inscrito en un curso en línea, un bootcamp o algo similar. Quizás haya marcado una hoja de ruta de ciencia de datos de autoestudio en la que planea trabajar. Entonces, ¿cómo le ayudará otra guía más, esta guía?

Si ha decidido seguir una carrera en ciencia de datos, debe trabajar para lograrlo. No hay otra manera. Además, conseguir un trabajo en ciencia de datos es mucho más que simplemente aprender conceptos de ciencia de datos. E incluso en el proceso de aprendizaje, los conceptos, herramientas, técnicas y bibliotecas que necesitas aprender pueden resultar abrumadores.

Este artículo no es un cebo para hacer clic; por lo tanto, no hay grandes promesas que lo ayudarán a conseguir su trabajo en ciencia de datos en X días. Más bien, brindamos un enfoque holístico al proceso de búsqueda de empleo en ciencia de datos. Que incluye:

• Aprender conceptos de ciencia de datos 
• Trabajar en proyectos para mostrar su experiencia técnica. 
• Promocionarte como profesional
• Prepararse estratégicamente para las entrevistas. 

¡Esperamos que esta guía te ayude en el camino!

Para ingresar a la ciencia de datos, primero debe desarrollar una base sólida en programación y resolución de problemas. Sugiero aprender Python como primer idioma. 

Con su sintaxis fácil de seguir y varios recursos de aprendizaje excelentes, puede comenzar a utilizar Python en unas pocas horas. Luego puedes pasar algunas semanas concentrándote en los siguientes fundamentos de programación con Python:

• Estructuras de datos integradas
• bucles 
• Clave 
• Clases y objetos 
• Conceptos básicos de programación funcional
• Características pitónicas: comprensiones y generadores.

Si desea una guía de inicio rápido para Python, haga esta conferencia de Python en el curso CS50 de Harvard. Para un aprendizaje más inmersivo, consulte Introducción a la Programación con Python, también un curso gratuito de Harvard. 

Para practicar, puede trabajar en los proyectos del curso de Python anterior y también practicar resolviendo algunos problemas en ranking de hackers. 

Además, en esta etapa, debes sentirte cómodo trabajando en la línea de comando. También es útil aprender a crear y trabajar con entornos virtuales en Python.

Independientemente del rol de datos al que se postule, aprender y adquirir competencia en SQL es muy importante. Puedes comenzar con los siguientes temas:

• Consultas SQL básicas 
• Filtrado condicional 
• Une 
• subconsultas 
• Funciones de cadena SQL 

Al igual que Python, SQL también requiere práctica dedicada y hay varios útiles plataformas para practicar SQL. Si prefieres seguir un tutorial, consulta Tutorial de SQL de Mode Analytics.

Ahora tiene sus bases de Python, por lo que puede desarrollarlas aprendiendo a web scraping con Python. Porque, como profesional de datos, deberías sentirte cómodo con la recopilación de datos. Específicamente, raspar la web mediante programación y analizar respuestas JSON de las API.

Después de familiarizarse con los métodos HTTP básicos, puede desarrollar sus habilidades en Python aprendiendo:

• Solicitudes HTTP con el Biblioteca de solicitudes
• Raspado web con el BeautifulSoup biblioteca de Python; Aprender Scrapy también será útil
• Análisis de respuestas JSON de API utilizando la funcionalidad integrada módulo json

En este punto, puedes intentar codificar un proyecto de web scraping simple. Manténgalo simple pero identificable para que esté interesado. Supongamos que desea extraer sus datos de compras de Amazon para poder analizarlos más tarde. Este es sólo un ejemplo; puedes trabajar en un proyecto que te interese.

En este punto de su viaje de aprendizaje de la ciencia de datos, debería sentirse cómodo tanto con Python como con SQL. Con estas habilidades fundamentales, ahora puede proceder a analizar y visualizar datos para comprenderlos mejor:

• Para el análisis de datos con Python, puede aprender a utilizar la biblioteca pandas. Si estás buscando una guía de aprendizaje paso a paso para pandas, consulta 7 pasos para dominar la gestión de datos con Pandas y Python.
• Para la visualización de datos, puede aprender a trabajar con las bibliotecas matplotlib y seaborn.

Esto gratis Análisis de datos con Python El curso de certificación de freeCodeCamp cubre todas las bibliotecas esenciales de ciencia de datos de Python que necesita conocer. También podrás codificar algunos proyectos simples.

Aquí nuevamente tienes la oportunidad de construir un proyecto: intenta recopilar datos mediante web scraping; analícelo usando pandas; aprender una biblioteca como iluminado para crear un panel interactivo para presentar los resultados de su análisis.

Con programación y análisis de datos, puedes construir proyectos interesantes. Pero también es útil aprender los fundamentos del aprendizaje automático.

Incluso si no tienes tiempo para aprender el funcionamiento de los algoritmos con mayor detalle, concéntrate en:

• obtener una descripción general de alto nivel de cómo funciona el algoritmo y 
• construir modelos usando scikit-learn

Este curso intensivo de scikit-learn le ayudará a ponerse al día en la creación de modelos de aprendizaje automático con scikit-learn. Una vez que aprenda a construir un modelo de referencia con scikit-learn, también debe concentrarse en lo siguiente para ayudarlo a construir mejores modelos:

• Preprocesamiento de datos 
• Ingeniería de características 
• Ajuste de hiperparámetros 

Ahora nuevamente toca construir proyectos. Puede comenzar con algo simple como un proyecto de predicción de incumplimiento de préstamo y pasar gradualmente a la predicción de desgaste de empleados, análisis de la canasta de mercado y más.

En los pasos anteriores, sí hablamos de construir proyectos para reforzar el aprendizaje. Sin embargo, la mayoría de los aspirantes a profesionales de datos tienden a centrarse más en aprendizaje y pasar por alto este paso de construir una cartera de proyectos interesantes: el aplicando parte.

No importa cuánto aprenda (y sepa), si no tiene proyectos que demuestren su competencia, no es posible convencer a los reclutadores de su experiencia.

Debido a la cantidad de codificación inicial que se requiere para crear una página simple para mostrar proyectos, la mayoría de los estudiantes no crean un portafolio. Probablemente utilice el repositorio de GitHub, con un archivo README informativo, para realizar un seguimiento de los cambios en el código de su proyecto. Sin embargo, para crear un portafolio de ciencia de datos que muestre sus proyectos, puede consultar otros plataformas gratuitas como Kaggle y DataSciencePortfol.io.

Elija sus proyectos según el dominio en el que le gustaría desempeñar un puesto en ciencia de datos: atención médica, tecnología financiera, cadena de suministro y mucho más. Para que puedas demostrar tanto tu interés como tu competencia. Alternativamente, puede intentar crear algunos proyectos para descubrir su dominio de interés.

Ser encontrado en línea y mostrar su experiencia son útiles en el proceso de búsqueda de empleo, especialmente en las primeras etapas de su carrera. Es por eso que construir una fuerte presencia en línea es nuestro siguiente paso.

Para ello, el mejor camino es crear su propio sitio web personal con:

• Una página informativa "Acerca de" e información de contacto
• Un blog que presenta artículos y tutoriales que usted escribe. 
• Una página de proyecto con detalles de los proyectos en los que ha trabajado  

Siempre es preferible tener un sitio web personal. Pero al menos deberías tener un perfil de LinkedIn y un identificador de Twitter (ahora X) cuando estés en el proceso de búsqueda de empleo. 

En Twitter, agregue un título relevante e interactúe de manera significativa con consejos técnicos y profesionales compartidos. En LinkedIn asegúrate de que tu perfil sea lo más completo y preciso posible:

• Actualice su título para reflejar su experiencia profesional
• Complete las secciones de experiencia y educación. 
• En la sección "Proyectos", agregue sus proyectos con una breve descripción. Enlace también a los proyectos.
• Añade tus artículos publicados a tu perfil

Sea proactivo al establecer contactos en estas plataformas. También comparte tu aprendizaje periódicamente. Si todavía no quieres empezar a escribir en tu propio blog, intenta escribir en las redes sociales para mejorar tus habilidades de escritura. 

Puedes escribir una publicación en LinkedIn o un artículo sobre un concepto de ciencia de datos que acabas de aprender o un proyecto en el que estés trabajando. O tuitea sobre lo que estás aprendiendo y los errores que cometes en el camino, y lo que aprendiste de ellos. 

Observe cómo este paso no está completamente separado de la creación de su cartera de proyectos. Además de trabajar en sus habilidades técnicas y crear proyectos (sí, su cartera), también desea desarrollar su presencia en línea. Para que los reclutadores puedan encontrarlo y brindarle oportunidades relevantes cuando busquen candidatos.

Para lograr entrevistas sobre ciencia de datos, debe trabajar tanto en rondas de codificación que ponen a prueba sus habilidades de resolución de problemas como en entrevistas técnicas básicas en las que debería poder demostrar su comprensión de la ciencia de datos.

Recomiendo tomar al menos un curso introductorio sobre estructuras de datos y algoritmos y luego resolver problemas sobre ranking de hackers y Leetcode. Si se está quedando sin tiempo, puede resolver un conjunto de problemas como Ciego 75. Este conjunto de problemas contiene preguntas sobre todos los conceptos principales, como matrices, programación dinámica, cadenas, gráficos y más.

En todas las entrevistas sobre ciencia de datos, tendrá al menos una ronda de SQL. También puedes practicar SQL en Hackerrank y Leetcode. Además, puedes resolver preguntas de entrevistas realizadas anteriormente en plataformas como StrataScratch y DatosLemur.

Una vez que resuelva estas entrevistas de codificación y pase a las siguientes rondas, debería poder demostrar su competencia en la ciencia de datos. Debes conocer tus proyectos con gran detalle. Al explicar los proyectos en los que ha trabajado, también debería poder explicar:

• El problema empresarial que ha intentado resolver
• ¿Por qué lo abordaste de la manera que lo hiciste?
• Cómo y por qué el enfoque es bueno

Concéntrese en prepararse no solo desde una perspectiva de algoritmos y conceptos, sino también desde la comprensión de los objetivos comerciales y la resolución de problemas comerciales.

Y eso es una envoltura. En esta guía, analizamos los diferentes pasos para conseguir su primer puesto en ciencia de datos. 

También repasamos la importancia de promocionarse como candidato profesional y potencial, además de aprender conceptos de ciencia de datos. Para conocer los pasos que implicaban aprender conceptos de ciencia de datos, también buscamos recursos útiles.

¡Buena suerte en tu viaje hacia la ciencia de datos!
 
 

Bala Priya C. es un desarrollador y escritor técnico de la India. Le gusta trabajar en la intersección de matemáticas, programación, ciencia de datos y creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento de lenguaje natural. ¡Le gusta leer, escribir, codificar y tomar café! Actualmente, está trabajando para aprender y compartir su conocimiento con la comunidad de desarrolladores mediante la creación de tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más.

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