Cómo conseguir un trabajo de científico de datos

Al leer los detalles de su pregunta, simplemente necesita la confianza para hacerlo. La mejor manera de obtener dicha confianza es hacer un trabajo de ciencia de datos. Si puede, solicite una pasantía en un lugar donde obtendrá una buena experiencia. Mientras trabaja en la aplicación, practique resolviendo problemas del mundo real relacionados con lo que le gustaría hacer. Si no puede pensar en un problema del mundo real, dé un paso atrás y respire. Deja de estar tan ansioso por lo que otras personas puedan pensar. Ahora piense en un problema que le interese. No importa si ya se ha resuelto. Solo necesita resolverlo usted mismo, preferiblemente de una manera diferente, y encontrar una respuesta razonable.

Nadie va a esperar que alguien recién salido de la escuela lo sepa todo. Entonces, si una pasantía no es una opción, e incluso si lo es, debe mostrar a los empleadores potenciales que puede pensar, resolver preguntas apropiadas y encontrar respuestas. Lo peor que puede hacer es preocuparse demasiado: todo lo que hace es perder el tiempo. Tenga principios en su enfoque para resolver problemas, y demuestre eso. Demuestra que puedes aprender. Estarás bien. Créelo, y lo harás mucho mejor.

La vida de un científico de datos

Los científicos de datos son grandes expertos en datos. Toman una enorme cantidad de puntos de datos desordenados (no estructurados y estructurados) y usan sus formidables habilidades en matemáticas, estadísticas y programación para limpiarlos, masajearlos y organizarlos. Luego aplican todos sus poderes analíticos: conocimiento de la industria, comprensión contextual, escepticismo de los supuestos existentes, para descubrir soluciones ocultas a los desafíos comerciales.

Responsabilidades del científico de datos

“Un científico de datos es alguien que es mejor en estadística que cualquier ingeniero de software y mejor en ingeniería de software que cualquier estadístico”.

En cualquier día, se puede requerir que un científico de datos:

Realizar investigaciones no dirigidas y formular preguntas abiertas a la industria

Extrae grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes internas y externas.

Emplee sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos.

Limpie y pode a fondo los datos para descartar información irrelevante

Explore y examine datos desde una variedad de ángulos para determinar las debilidades, tendencias y / u oportunidades ocultas.

Diseñe soluciones basadas en datos para los desafíos más apremiantes.

Inventar nuevos algoritmos para resolver problemas y crear nuevas herramientas para automatizar el trabajo.

Comunique predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y TI a través de visualizaciones e informes efectivos

Recomendar cambios rentables en los procedimientos y estrategias existentes.

Cada empresa tendrá una visión diferente de las tareas laborales. Algunos tratan a sus científicos de datos como analistas de datos glorificados o combinan sus deberes con ingenieros de datos; otros necesitan expertos en análisis de alto nivel capacitados en aprendizaje automático intenso y visualizaciones de datos.

A medida que los científicos de datos alcanzan nuevos niveles de experiencia o cambian de trabajo, sus responsabilidades cambian invariablemente. Por ejemplo, una persona que trabaja sola en una empresa mediana puede pasar una buena parte del día en la limpieza de datos y munging. Se le puede pedir a un empleado de alto nivel en una empresa que ofrece servicios basados ​​en datos que estructurar proyectos de big data o crear nuevos productos.

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Aplicando a trabajos de ciencia de datos.

Más en serio, no hay una sola fuente de verdad cuando se trata de entrevistas de trabajo de ciencia de datos.

Comience con lo básico (Internet es su amigo), trabaje en proyectos, sea curioso, persevere, y debería ser bueno para ir después de un tiempo (más o menos largo dependiendo de su implicación).

Si desea una meta fuente para la ciencia de datos, marque esta [1]

Buena suerte.

Notas al pie

[1] bulutyazilim / awesome-datascience

Te recomiendo que apliques tus cursos y tu título. Puede encontrar un puesto en cualquier empresa que coincida con su estudio y conjunto de habilidades. Debería haber estudiado y practicado algunos proyectos de programación o pasantías durante su programa. Esto puede equilibrar un estudio académico con una práctica profesional. Te hace más comercializable, menos académico y estudioso, y capaz de realizar su trabajo. Esta actitud puede prepararlo para su primer trabajo como científico de datos.

En los aspectos básicos de la solicitud, debe leer cuidadosamente la descripción del trabajo. Debes investigar un poco sobre tus empresas objetivo, y especialmente sobre el equipo al que postulas. También puede leer los perfiles o biografías de sus gerentes de contratación y compañeros de equipo. Esto lo prepara para responder preguntas en términos y antecedentes que puedan entender. Te ofrece adecuadamente tener conversaciones con ellos. Además, debe leer las preguntas comunes de la entrevista de ciencia de datos. Puede encontrarlos en listas en lugares públicos, mostrados por varias compañías y equipos según su especialidad. Esto lo motiva a leer sus preguntas, temas y puntos de discusión. Su entrevista lo prepara para hablar con su equipo, acordar intenciones y mostrar su estudio y experiencia.

Por último, le recomiendo que forme un grupo de estudiantes y pasantes de ciencias de datos, así como contactos en equipos en ejercicio. Debe establecer contactos con profesionales que tengan sus intereses, tanto en una aplicación a corto plazo como en el desarrollo profesional a largo plazo. La elección de compañeros y compañeros de trabajo establece el escenario años a lo largo de su trabajo. Esto significa que usted estudia y discierne a sus compañeros de equipo y su trabajo como cualquier inversión. No tiene una forma general de discernir a nadie, pero si ha desarrollado buenas habilidades con las personas, puede leer a través de las personas.

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