Tengo dos años de experiencia en ciencia de datos. ¿Cuál sería el siguiente paso lógico?

Puede modelar sus próximos años en ciencia de datos. Esto significa que considera los productos, servicios y empresas para las que trabaja. Estos incluyen diferentes productos en una variedad de empresas, gobiernos y organizaciones. Cada uno tiene un propósito diferente, y si se identifica como privado, se comercializa a personas específicas, empresas o al público. Una manera simple de ver esto le pide que imagine su trabajo como consultor de gestión con especialidad en ciencia de datos. Esto significa que usted consulta diferentes compañías en muchos sectores, específicamente sobre sus problemas comerciales. Modela, analiza y formula soluciones para ellos aplicando ciencia de datos. Esto cubre los conceptos útiles, los idiomas actuales y la exposición técnica para que los profesionales, la gerencia y los clientes puedan entenderlos. Otra forma de modelar sus próximos años se centra en su empresa. Esto significa que habla con su equipo, contrata gerentes en diferentes departamentos, profesionales de recursos humanos y lee la documentación sobre los trabajos y roles en la empresa. Esto le ayuda a ver cómo su rol encaja en una imagen más amplia, con quién trabaja, quién lo administra o lo dirige, y las relaciones entre los equipos y los equipos de arriba o abajo. Sugiere sus puestos de trabajo en una jerarquía. Otro punto de enfoque en una compañía incluye su rol funcional, en general y con sus compañeros de trabajo. Puede identificarse como más consultivo, analítico, de ingeniería, comercial o administrativo. Estos podrían equilibrarse en su posición actual, pero ciertamente son válidos para la mayoría de las empresas que emplean a un científico de datos. Como norma profesional, estos roles funcionales residen en casi todas las organizaciones. Si ha adquirido suficiente credibilidad en su empresa, puede trabajar a nivel ejecutivo, como el director de datos o el oficial de información. Esperamos que pueda considerar las trayectorias profesionales, con quién relacionarse, cómo servir mejor a su posición actual y aumentar el valor de su empresa. En todas las empresas privadas, los empleados valoran no solo los puestos, los roles funcionales, los logros y las buenas relaciones laborales. Proponen rentabilidad financiera, especialmente con inversión, gestión de riesgos y transferencia entre personas. A medida que las empresas crecen, hacen la transición de empresas privadas a empresas públicas. Luego, los empleados consideran el valor que aporta como científico de datos, en términos de un rendimiento contable. Esto significa que los profesionales financieros en diferentes departamentos pueden evaluar, administrar, analizar y evaluar su contribución financiera al producto, servicio y producto central de la compañía. Pueden decidir cuánto contribuye su posición específica como científico de datos al patrimonio de la empresa, tanto en una transacción en ingresos anuales como en rendimientos económicos, y lo más importante, la marca y la reputación de la empresa. Estos identifican quién en la empresa, empleados, no solo usted como científico de datos, hacen crecer el valor de la empresa.

Probablemente diré esto por bastante tiempo, pero tu título universitario realmente no importa.

El mundo real (llamado ‘aplicado’ en la comunidad de ciencia de datos) se preocupa por la habilidad.

Cuanto más conocimiento de producto tenga, más demanda tendrá. Para la mayoría de nosotros, el producto será Python para aprendizaje automático y posiblemente Spark para big data.

A menudo me olvido de mencionar SQL porque llevo muchos años trabajando con él. Me olvido de ello.

Sin embargo, tendrá que conocer los conceptos básicos de SQL. Período. ¿Por qué? Porque la mayoría de los datos que va a modelar están en una base de datos relacional. Si tienes suerte.

Espera Mike ¿Qué pasa con los grandes datos? No me olvidé de eso. ¿Sabías que BigQuery usa SQL? Entonces, eso significa que aquellos que conocen SQL tendrán una interfaz familiar para trabajar con grandes datos.

¿Qué es BigQuery? Es esta herramienta de Google la que puede devolverle las filas en segundos cuando tiene 5 mil millones de filas en su conjunto de datos. Estamos hablando de buscar terabytes en segundos. Datos no estructurados, el otro tipo.

Ahora, he sido bastante duro con Google por su interfaz y la interfaz de BigQuery en mi opinión apesta. Sin embargo , el motor subyacente, lo que realmente nos importa al final del día es simplemente increíble.

Volviendo antes de mi despotricar. Si quieres ser un ingeniero estelar de aprendizaje automático, enfócate en:

  1. Pitón
  2. Lucha de datos
  3. Big Data
  4. SQL

En los Estados Unidos en este momento, la experiencia en estos 4 lo colocaría en la categoría de consultor de un cuarto de millón.

PD: no olvide mi curso GRATUITO sobre Python y algunas bibliotecas ML principales.

Las 5 mejores bibliotecas de aprendizaje automático en Python – Udemy

El siguiente paso lógico sería continuar trabajando en ciencia de datos si lo disfruta.

Si no, debes analizar cuidadosamente lo que te interesa y apuntar a eso en su lugar.

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