Para ser sincero, no mencionaré Google, Facebook, Microsoft, Twitter, LinkedIn o Amazon porque estos nombres son muy poco realistas.
Para ser más realista, estoy nombrando algunas startups basadas en productos a las que puede intentar apuntar en este momento:
- Analítica Fractal
- Mu Sigma
- Policías sociales
- Aplauso urbano
- Zomato
- ZS Associates
Algunas otras startups que puedo mencionar son Freecharge, Heckyl, Wingify y Zoho, etc., a las que puede acercarse para comenzar en la ciencia de datos.
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Las nuevas empresas parecen estar aprovechando a profesionales con habilidades de R y Python. Pero aparte de estas habilidades, los profesionales con el siguiente conjunto de habilidades son los más preferidos:
- Bueno en programación de Python
- Bueno con Estadística y Matemáticas.
- Buen conocimiento de algoritmos como la regresión logística y la regresión lineal.
- Buenos conceptos con resolución de problemas.
- Buenas habilidades de comunicación
Lo que las startups realmente buscan en un candidato es que él / ella debe tener la idea de lo básico. Y supongo que eso es lo que diferencia a un buen codificador de muchos codificadores. Pero si eres extremadamente bueno en Python y puedes resolver problemas complejos, entonces es un comienzo perfecto para ti.
Como ya tiene el conocimiento de todas las habilidades mencionadas, el siguiente paso para usted es crear una cartera. Hay plataformas como HackerEarth, HackerRank y Kaggle donde puedes mostrar tus habilidades participando en desafíos y practicando proyectos en vivo.
Pero, ¿cómo se postula a un empleo si está más fresco?
Si su objetivo es apuntar a las grandes compañías tecnológicas, entonces se puede comenzar de manera simple al dar un paso desde el inicio de un producto primero:
- Aprenda las habilidades de la ciencia de datos de los mejores expertos de la industria.
- Trabaja en proyectos en vivo y construye tu portafolio.
- Obtenga un trabajo como científico de datos en una empresa y empresas basadas en productos.
Los salarios de un científico de datos oscilan entre 6lpa y pueden subir hasta 8lpa como una actualización en un inicio basado en un producto.
¿Buscando empezar?
Si aún no ha comenzado, le recomendaría que haga uso de esta plataforma edWisor. Esta plataforma ofrece una trayectoria profesional y le brinda un modelo de aprendizaje basado en proyectos donde puede aprender R, Python, Machine Learning en una plataforma mientras trabaja en proyectos de lado a lado.
Un punto adicional, edwisor ayuda a los candidatos a ser contratados como científicos de datos en startups / compañías basadas en productos, etc. ¿Por qué no intentarlo?
Espero que esto ayude.
¡Todo lo mejor!