¿Vale la pena trabajar gratis en startups tecnológicas como científico de datos?

Quizás la pregunta subyacente es: “¿está dispuesto a pagar tiempo (y el costo de oportunidad que lo acompaña) para comprar experiencia y redes”?

Las diferentes respuestas a esta pregunta reflejan los diferentes puntos de vista sobre esto.

En mi humilde opinión lo haría. La educación y los cursos de ciencia de datos no sustituyen el contexto de trabajo del mundo real: personas reales, datos reales, problemas reales, presupuestos reales, plazos reales, limitaciones reales.

Es difícil replicar todo en esa cadena, incluso con los mejores estudios de casos, pasantías y accesorios que los mejores programas educativos pueden ofrecer.

Y nunca subestimes el poder de un trabajo con una marca local conocida. Especialmente viniendo del extranjero con la difícil tarea de ingresar a la industria. Venir del extranjero no debería ser un gran problema, pero lamentablemente a menudo lo es.

Absolutamente sí (si puede permitirse o puede tener un trabajo secundario para apoyar su estilo de vida). Es muy difícil entrar en la ciencia de datos, especialmente si no tienes un doctorado en matemáticas o ciencias de la computación e incluso si tienes esas credenciales, debes tomar lo que puedas para poder construir la experiencia necesaria para comenzar tu carrera de ciencia de datos.

Tengo ese título de matemáticas, había contribuido a la academia y mi primer trabajo en ciencias de datos pagó $ 20 / hora. Estaba sobrecalificado, sobrecargado de trabajo y mal pagado, pero una vez que alcancé mi marca de un año y construí mi currículum, recibí ofertas por más de 3 veces. Mi correo electrónico estaba lleno de reclutadores que me acosaban para hablar con ellos sobre cualquier startup para la que estaban reclutando e incluso obtuve una entrevista en Google.

Trabajar por menos en un rol de ciencia de datos que le dará la oportunidad de aprender más sobre ciencia de datos y redes neuronales / bosques aleatorios, etc. es, en mi opinión, mucho más valioso que ganar más en una posición de “ciencia de datos” donde solo necesita usar regresión logística (que, si bien es útil, no es la herramienta que te hará ganar mucho dinero a largo plazo).

TL; DR si puedes permitirte trabajar gratis y aprenderás mucho de este trabajo, ¡tómalo!

Hay un gran debate en el mundo sobre cómo la ciencia de datos y los científicos de datos serán los temas y profesiones más buscados, respectivamente. Según el informe de CyberCoders, el mundo digital habría generado 40 zettabytes de datos para el final de esta década, es decir, alrededor de 45 billones de gigabytes de datos, para ser precisos. Esa inmensa cantidad de datos debe gestionarse bien para que se pueda hacer algo constructivo con ella, léala como “crear un futuro increíble”.

Además, según MIT Sloan Management Review 2015, casi el 40% de las empresas encuestadas estaban luchando por retener su grupo de talentos expertos en análisis de datos. Y lea esto: “Un estudio de McKinsey predice que para 2018 el número de trabajos de ciencia de datos solo en los Estados Unidos superará los 490,000, pero habrá menos de 200,000 científicos de datos disponibles para cubrir estos puestos”.

Entonces, si uno conecta los puntos, quedará muy claro que Data Scientist será el trabajo más sexy y más demandado en los próximos años. Por lo tanto, si trabajas en una startup tecnológica como Data Scientist, incluso si es gratis, debes concentrarte en aprender tanto como puedas y desarrollar tus habilidades. Un futuro muy brillante te espera.

Definitivamente no. Puedes hacer cosas mucho mejores con tu tiempo que trabajar para alguien. También puede mejorar sus habilidades de ciencia de datos mucho mejor por sí mismo. Solo use el tiempo que donaría a esta startup para buscar un trabajo remunerado … es una mejor inversión si hace esto.

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