Si buscamos en Google "Como convertirse en un científico de datos?", probablemente nos confrontemos con una larga lista de habilidades, desde modelado estadístico hasta programación en Python pasando por la comunicación efectiva eficaz y la realización de presentaciones. Una descripción de trabajo podría describir un rol mas cercano a un estadístico, mientras que otro empleador busca a alguien quien tenga una maestría en informática. Cuando buscamos formas de ganar todas estas habilidades, encontraremos opciones desde volver a la escuela por una maestría hasta hacer un campo de entrenamiento (bootcamp) para comenzar a hacer análisis de datos en nuestro actual trabajo. Poner juntos, todas estas combinaciones de caminos puede sentirse insuperable, especialmente para personas quienes no están seguras en querer ser científicos de datos.
La buena noticia es que no hay un único científico de datos que tenga todas estas habilidades. Los científicos de datos comparten bases de conocimientos, pero cada uno tiene su propia especialidad, al punto que no pueden intercambiar trabajos. La idea del post es ayudarlo a comprender qué son todos estos tipos de científicos de datos y cómo tomar las mejores decisiones para comenzar su carrera.
Los objetivos de este post son:
- Conocer las bases de la ciencia de datos, incluyendo las habilidades que necesitas para un trabajo y diferentes tipos de científicos de datos.
- Entrar en detalles sobre el papel de un científico de datos en cinco tipos de empresas para ayudarlo a comprender mejor cómo será el trabajo.
- Cubrir los caminos para obtener las habilidades necesarias para ser un científico de datos y las ventajas y desventajas de cada uno.
- Cubrir cómo crear una cartera de proyectos de ciencia de datos para obtener experiencia práctica en ciencia de datos y crear una cartera para mostrar a los empleadores potenciales
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