¿Cómo ingresar al campo de la ciencia de datas sin experiencia técnica?

¿Cómo ingresar al campo de la ciencia de datas sin experiencia técnica?

חותמת זמן: 6 ביולי 2023 1:29
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תוכן העניינים

Debido a la creciente demanda, ha habido escasez de profesionales en ciencia de datas y las empresas están abriendo los brazos a aquellos que deseen adentrarse en la industria y unirse a la fuerza laboral.

אמברגו סין, לה ברצ'ה אנטרה לאס הבילידאדס אקיסטנטס y las habilidades requeridas es muy amplia, lo que sin duda ha alimentado la discrepancia entre la oferta y la demanda. Dicho esto, lo cierto es que se trata de una oportunidad laboral lucrativa en un campo que está destinado a crecer y expandirse hacia muchas industrias.

אבל אני לא מתעסק! Si deseas cerrar la brecha y pasar de una experiencia laboral no técnica a incursionar en la ciencia de datos y campos relacionados, estos consejos te guiarán sobre cómo abrirte paso y llamar la atención de los reclutunpetitives cuanorades.

Este blog se centrará en todos los profesionales aspirantes que deseen hascer una transición en su carrera. Echa un vistazo a este curso de ciencia de datas y análisis que vale la pena realizar.

הערות, מקצוענות מקצועיים:

"¿PUEDE LA CIENCIA DE DATOS Y LA ANALITICA AYUDARME EN MI INDUSTRIA?"

התשובה היא:

"SÍ, cualquier industria que pueda generar datos puede aprovechar el poder de la ciencia de datos".

Teniendo esto en cuenta, enfoquémonos en cómo los profesionales, independientemente de si pertenecen a campos tecnológicos o no tecnológicos, pueden hacer la transición a la ciencia de datas o sus áreas híbridas. המשך, זה פרטני לוס פאסוס que se pueden seguir para facilitar la transición:

פסו 1: זיהוי אידיאלי

Dado que la ciencia de datos es un campo tan amplio, enfocar tu roll laboral ideal y trabajar hacia él te permitirá establecer metas y eliminar habilidades que quizás no cesites en este momento de tu trayectoria.

En los trabajos técnicos, la Mayoría de los תפקידים דורשים זכויות:

  • מתימטיקה
  • סטטיסטיקה
  • תכנות
  • Conocimiento de negocios

Esto se debe al papel que desempeñan los científicos y analistas de datas כל רעיונות מפורשים עם לוס בעלי עניין ומומחים דה otros campos. האובייקטים הגדולים של מרכז המידע וההקשר האמפרסיאלי מספק מידע על דחף לתכנון ממושך ומדוע עתידי, כמו אאומנטר לוס אנג'לס, אימפולסאר לאס ונטאס וטאלנטו ראשי ניב. אמברגו החטא, לאס הבילידades técnicas que te ayudarán en tu trabajo אידיאלי סולו se deciden cuando comprendes qué camino deseas seguir. 

Otro paso crucial es evaluar qué conocimientos actuales son applicables en este campo, a pesar de provenir de otro campo. Esto es especialmente cierto para los graduados en economía, matemáticas, estadística o administración de empresas, ya que algunos aspectos de estas areas están bien integrados en la ciencia de datas, así que aprovecha ese conocimiento. ¡El primer paso para aprender es saber lo que cecesitas aprender!

פסו 2: Aprende nuevas habilidades a través de un curso de ciencia de data

La ciencia de datas es un campo complejo entrelazado con aspectos de diferentes industrias. Para poder tener una ventaja en el campo como principiante con poco o ningún conocimiento, los candidatos pueden mejorar sus habilidades inscribiéndose en un curso bien estructurado con instituciones educativas destacadas o proveedores de cursos. El plan de estudios אידיאלי debería cubrir los הנושאים הבאים:

  • Fundamentos de programación (Java, R, Python)
  • Aprendizaje profundo (למידה עמוקה)
  • Visualización de data
  • Estadística y Probabilidad
  • Manejo de grandes volúmenes de datas (טיפול בנתונים גדולים)

Esta es la forma más fácil y organizada de abordar el aprendizaje en este campo, porque si uno intentara embarcarse en su estudio por sí mismo, llevaría mucho tiempo recopilar recursos relevantes y comprender por dónde empezar. Además, establecer como misión aprender todas las habilidades dentro del paraguas de la ciencia de datas es casi imposible. Algunas habilidades también se basan en la experiencia y en la interracción con personas, por lo que el mejor lugar para comenzar es a través de cursos de ciencia de datas con certificados. Estos cursos suelen ser creados por expertos en el campo y ofrecen beneficios adicionales como asesoramiento profesional, oportunidades de empleo y programas de mentoría con expertos de la industria.

יא que hay una grand cantidad de cursos disponibles, estas preguntas te ayudarán a elegir el mejor para ti:

¿Qué curso cubre de manera integral האם אפשר להבין?

¿Cuáles de estos cursos simplemente repiten los mismos temas?

¿Qué cursos ofrecen experiencia práctica además de conocimientos teóricos?

¿Cuáles tienen las mejores criticas de estudiantes en situaciones similares?

¿Qué cursos son asequibles pero también valen el dinero invertido en ellos?

¿Qué reputación tiene la institución que ofrece el curso?

¿Dónde han sido ubicados los exalumnos del curso dentro del campo?

Un buen consejo: no te apresures a inscribirte en cursos pagos sin hacer las preguntas anteriores. A veces, puedes tener la suerte de encontrar un curso gratuito o un programa de código abierto que te brinde el impulso inicial que necesitas. Una vez que hayas pasado por eso y comprendas lo que deseas obtener del curso, puedes decidir qué certificación pagada deseas cursar

פסו 3: Problemas empresariales y cuánto necesitas automatizar la Toma de decisiones

Casi todas las industrias ahora se vuelven más organizadas, סיגון לאס מעשיות רבות ו-han comenzado a adoptar la automatización en los processos redundantes. רכיבים ניתנים ליישום של תהליכים comunes que se pueden automatizar utilizando la ciencia de data. También puedes formular un problema empresarial y trabajar hacia un resultado empresarial para iniciar una Prueba de Concepto [POC, por sus siglas en inglés].

דוגמה 1: En el ambito de Recursos Humanos, ¿qué pasaría si una empresa pudiera automatizar la recopilación de indicadores clave de rendimiento [KPI, por sus siglas en inglés] de todos los empleados? Durante una evaluación de desempeño, la automatización de aprendizaje automático puede procesar los números para proporcionar una calificación, y la la lantización basada en aprendaje popundo y procesamiento de langaje (natlap paris enga, natlas encals por enlap por enlap por enlap por enlap, natlas enlap, natlap por por por por por por por por por portslap, natlap, n natlap, n natlap, n natlape) Ba de autoevaluación del empleado. Ambos pueden combinarse para dar una calificación final al empleado. Esto reducirá los esfuerzos de gestión y, por lo tanto, el tiempo de la revisión. Esta automatización se puede activar durante cada ciclo de revisión. Además, la evaluación basada en máquinas puede superar cualquier tipo de sesgo y conflictos, reduciendo el tiempo del departamento de Recursos Humanos para lidiar con quejas de evaluación de empleados.

פסו 4: Explora qué es la Ciencia de Datos נגד Intelligencia Artificial נגד Aprendizaje Automático נגד Aprendizaje Profundo נגד Estadísticas נגד Analítica נגד Intelligencia de Negocios נגד ביג דאטה

Vamos a entender la diferencia entre temas altamente correlacionados, donde algunos de ellos son la base y otros son tecnologías construidas.

ESTADÍSTICA: Metodologia probada o conjunto de métodos y teormas mediante los cuales se puede extraer información de un conjunto grande de números.

INTELIGENCIA מלאכותי: Un conjunto de técnicas de data mediante las cuales se pueden aprender patrones a partir de datas de entramiento y utilizar los mismos conocimientos para realizar predicciones sobre datas futuros.

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: Un conjunto de técnicas de data basadas and fermulas mediante las cuales se pueden aprender patrones a partir de datas de entrenamiento y utilizar los mismos conocimientos para realizar predicciones sobre data futuros.

APRENDIZAJE PROFUNDO: Un conjunto de algoritmos inspirados en el cerebro humano y en cómo las neuronas se unen para formar una red de conocimientos. Un conjunto de técnicas de data mediante las cuales se pueden aprender patrones a partir de datas de entrenamiento y utilizar los mismos conocimientos para realizar predicciones sobre datas futuros.

אנליטיקה ואינטליגנציה של נגישות: Un conjunto de mejores prácticas para realizar técnicas descriptivas, diagnosticas, predictivas and prescriptivas sobre los data.

CIENCIA DE DATOS: Colección de todas las técnicas mencionadas anteriormente trabajando en conjunto para encontrar información a partir de los data.

ניתוח נתונים גדולים: ניתוח נתונים מיושם ללא חיבור נתונים, עיבוד או ניתוח באמצעות תוכנות/אלגגורטים מסורתיים ובלתי ניתן לשינוי.

פסו 5: Big Data y Técnicas Estadísticas

La ciencia de datas y sus hibridos dependen de volúmenes enormes de números y estadísticas. Veamos cómo dominar el big data y las técnicas estadísticas para comprender la ciencia de datas desde un enfoque no técnico.

BIG DATA: Un conjunto de datas que no se puede gestionar, process or analisar with software/algoritmos tradicionales and un timpo rezonable.

  1. El big data gira en torno a Volumen, Velocidad, Variedad, Valor y Veracidad. Los avances tecnológicos, como la revolución de Internet y las Reds Socials, generan grandes cantidades de datas de los cuales se extraerán conocimientos.
  2. Los avances en la capacidad de cómputo permiten processar y analizar de manera efectiva enorms cantidades de data.
  3. Capacidad de almacenamiento de datas a gran escala.

ESTADÍSTICA: Los eventos significativos han impulsado el crecimiento meteórico actual en el uso de la toma de decisiones analíticas y las estadísticas son fundamentales para todos ellos.

  1. Los avances tecnológicos permiten descubrir patrones y tendencias a partir de estos datos, lo que permitirá mejorar la rentabilidad y comprender las expectativas de los clientes para obtener una ventaja competitiva en el mercado.
  2. Algoritmos sofisticados y más rápidos לפתרון בעיות. Visualización de datas para la Intelligencia Empresarial y la Intelligencia מלאכותי.
  3. La computación en paralelo y en la nube ha permitido a las empresas resolver problemas a gran escala.

A partir de lo anterior, se infiere que debes sentirte cómodo trabajando con números, conjuntos de datas enorms y aplicando técnicas estadísticas sobre ellos para obtener inferencias.

פסו 6: Encuentra mentores en el campo

קיים הרבה חונכים תעודות זמינות, que pueden ser universidades y Empresas de tecnologia educativa. Debes analizar los temas del curso y las técnicas utilizadas por los mentores antes de elegir uno.

No importa en qué campo elijas cambiar el rumbo de tu carrera, siempre es difícil encontrar una entrada. Lo mismo sucede con la ciencia de datas para personas sin experiencia técnica, pero encontrar un mentor puede beneficiar a aquellos que desean ingresar al campo como individualos no técnicos. Estos son los beneficios de encontrar un mentor con al menos 5 años de experiencia práctica en el campo de la ciencia de data:

  • רישות: Los mentores pueden presentar a los candidatos novatos a reclutadores y expertos en el campo, así como a empresas importantes, lo que ayudaría a asegurar el futuro del candidato o, al menos, brindar una mano amiga.
  • Consejos internos de la industria: Después de años de poner en práctica la teoría, los mentores son una mina de conocimiento de la industria y comprenden cómo utilizar las habilidades. También pueden impartir lecciones útiles sobre cómo desarrollar habilidades blandas, como la gestión de personas, el manejo de plazos y la collaboración con otros equipos en busca de objetivos comerciales.
  • Apoyo para preguntas: Los mentores pueden tener todas laspuestas a preguntas sobre la industria, los rolls laborales disponibles y el crecimiento profesional potencial. También son especialmente útiles para los aspirantes a creadores de ideas y emprendedores para presentar sus ideas nuevamente y recibir retroalimentación constructiva a cambio.
  • מערכות יחסים ארוכות טווח: Construir una relación con un mentor puede ser beneficioso no solo al comienzo de una carrera, sino a lo largo de ella. Los mentores suelen ser personas a las que acudir en busca de consejo y apoyo. Pueden ser insurables in momentos de inseguridad y duda, ya que es probable que hayan pasado por altibajos similares y hayan crecido a partir de ellos.

פסו 7: Construye experiencia práctica

La experiencia práctica es fundamental para conseguir un trabajo en ciencia de datas en las empresas más reconocidas. Esto no significa necesariamente un proyecto de alto riesgo y futurista, unque eso ayudaría. La experiencia práctica también puede tomar la forma de proyectos personales más pequeños que surgieron de experimentos con herramientas e ideas. Este portafolio es una muestra de interés y pasión por ingresar al campo y una declaración cronológica de los intentos realizados para aprender las herramientas del oficio. Hospedarlo en GitHub abre la posibilidad de recibir comentarios de expertos y escribir contenido al respecto en Medium o un blog personal para dar a conocer tu trabajo y situarte en el radar de los reclutadores.

Estos proyectos prácticos podrian ser:

  • חלק מהקורסים הארגוניים: La Mayoría de los Cursos en la actualidad ofrecen un componente práctico en el que los estudiantes pueden aplicar conocimientos teóricos, habilidades técnicas e ideas creativas para desarrollar proyectos impulsados ​​por la ciencia de data. A menudo, estos proyectos son evaluados por expertos de la industria, por lo que esta validación por parte de un veterano en el campo agrega mucho peso a cualquier curriculum.
  • אמפרנדימיינטוס אנשי: Los lenguajes se aprenden mejor a través de la práctica, y esto se aplica a los lenguajes de programación en el campo de la ciencia de data. Los proyectos personales son una exelente manera de desarrollar habilidades técnicas sin la presión de pruebas con límite de tiempo o calificaciones. También es una buena manera de evaluar el nivel de comodidad en el campo.
  • Proyectos dirigidos por mentors: Crear un proyecto con la ayuda práctica de un mentor es una forma segura de ingresar a la industria en buenos términos. La ventaja de llevar a cabo proyectos bajo la guía de un mentor es que pueden brindar aportes פריטים שלא יסולא בפז en cada paso del processo para comprender si esa fue la mejor manera de llevar a cabo el proyecto. Cuando se enfrenten obstáculos, los mentores pueden fomentar el pensamiento creativo y encontrar soluciones sin quedarse estancados.

פסו 8: Sigue leyendo y aprendiendo

El mundo de la ciencia de datas está en constante cambio y casi siempre aparece en las noticias. También es el tema de algunos libros interesantes de no ficción e informativos, así que considera leer si tienes la intención de ingresar a la ciencia de datos desde un campo no técnico. ראה כתבות אקדמיות או כתבות מחזוריות פור הוותיקות דה לה תעשיה ברינדה אינפורמציה סוברת לאס נטיות חשובות דה לה תעשיה y las posibles oportunidades laborales. También se centra en las habilidades que los reclutadores desean ver en sus empleados, lo que puede ayudar a establecer metas de aprendizaje.

פסו 9: Implementa tus aprendizajes

Utiliza los suientes pasos para que tu processo de aprendizaje sea fluido:

  1. Confía en tu mentor en cuanto a los contenidos, temas, teoría y material de práctica proporcionado por el mentor.
  2. Selecciona un tema y comprende por qué se incluye, qué problema resuelve y cómo soluciona dicho problema.
  3. Practica el mismo utilizando cualquier herramienta o la herramienta recomendada por el mentor, utilizando proyectos academicos y emplos proporcionados por el mentor.
  4. Un paso muy importante es utilizar el mismo tema y tu comprensión de los datas de tu trabajo/proyecto/industria actual para comprender cómo este tema se adapta a tus cesidades. Al final de esta certificación, de todos modos estarás utilizando el conocimiento para implementarlo en tu industria. Por lo tanto, siempre es bueno comenzar temprano.

Comprende los temas y aplícalos a tu industria mientras estás aprendiendo. Esto es bueno para aumentar tu moral y confianza.

  1. Aprende el ciclo de vida completo del tema:
  • האם יש בעיה?
  • ¿Cómo elegir este tema?
  • ¿Cómo diseñar y modelar esto?
  • ¿Dónde diseñar y modelar?
  • ¿האם יש נסיון להתאים את המודל?
  • ¿האם יש דגם?
  • האם אפשר ליישם את המודל להפקה?
  • ¿מהו דגם?
  • ¿האם החליטו על מודל מיושן?

Las prácticas recomendadas mencionadas anteriormente no son fáciles ni directas, sino complejas y requieren tiempo. Requerirán paciencia, regularidad y un enfoque práctico. El camino es difícil, pero el producto final está en tus manos. Depende de ti cómo gestionar tu viaje hacia la ciencia de datas desde un fondo no técnico.

פסו 10: Lista de libros de Python para principiantes

יש לך רשימה של ספרי פייתון לראשי תיבות:

  • "פיתון לניתוח נתונים"
  • "למידת מכונה למתחילים מוחלטים"
  • "מדריך למדעי הנתונים של פייתון"
  • "למידה עמוקה עם קרס"
  • "מבוא ללמידה סטטיסטית"

אם אין לך שום בעיה, טמפו זה בלתי אפשרי. Es un camino difícil de recorrer, ya que implica mucho aprendizaje, desaprendizaje y reaprendizaje.

יוצר בסיס מומלץ ובסיסי לפני תחילת עבודה ואפליקציות נוספות, כמו גם חונך או חונך ותיקים בתעשייה למען ביצוע פעולות מסודרות. משתתף ב-en la comunidad de la ciencia de datos y mantenerse al tanto de los avances dentro del campo también será beneficioso tanto en los currículos como en los proyectos prácticos y los certificados de cursos.

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