¿Cuál es tu experiencia? ¿Eres un técnico o tienes experiencia en programación?
Estas dos preguntas deberían darle una indicación clara de hacia dónde nos dirigiremos.
Hay una multitud de herramientas con las que puede comenzar: R, Python, NoSQL, MySQL, etc. para aprender conceptos básicos.
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- ¿De dónde debo prepararme para las preguntas del rompecabezas de la entrevista?
- En la entrevista en el sitio de Amazon, ¿cambian los encargados del bar sus decisiones dependiendo de las decisiones del otro entrevistador?
- Cómo superar mi miedo a las entrevistas
- ¿Qué pasa si el entrevistador pregunta "por qué quieres unirte a nuestra empresa"?
Hay una gran cantidad de cursos gratuitos que incluyen Coursera, edX, etc. Aprende bien estos.
Es posible que no encuentre los cursos anteriores generalmente utilizando ningún ejemplo de recursos humanos, eso está bien. Busque y lea estudios de casos y trabajos de investigación (la mayoría de los IIM tienen acceso digital a revistas) en RR.HH. / análisis para determinar el amplio espectro de problemas que podrían utilizar el análisis. Sí, tendrá que hacer ese trabajo duro, no espere ser alimentado con cuchara, como en un IIM típico (en comparación con las escuelas internacionales). Luego, para esos problemas, intente obtener algunos datos de los almacenes de datos en línea (muchos gratuitos), para que pueda practicar sus habilidades analíticas.
A menudo se pone mucho énfasis en los algoritmos y el aprendizaje automático. Para empezar, no le pediría que acumulara algoritmos: una gran cantidad de trabajo en la industria se realiza a través de códigos inteligentes puros, expresiones regulares, etc., si desea conocimiento ‘aplicado’, piense y estudie varias aplicaciones (existentes) y la literatura correspondiente – Cómo resuelven los problemas. Si quieres convertirte en un teórico o si quieres parecer más informado de lo que puede ser tu cociente analítico (generalmente para entrevistas de trabajo), busca algoritmos de aprendizaje automático (puedes buscar los 20-25 principales en Google para los problemas específicos de recursos humanos que están buscando) – Estoy seguro de que su biblioteca (o su avatar digital) tiene libros sobre aprendizaje automático. En cualquier caso, debería poder encontrar algunos de los libros de aprendizaje automático más populares en línea. Elija un libro o dos con los que se sienta cómodo, al menos para comenzar. Luego, agrúpelo: al mismo tiempo, intente construir al menos una comprensión básica del uso (s) / limitación (es) de cada algoritmo. Una vez hecho esto, estará listo para impresionar a las personas en las entrevistas (y probablemente tendrá éxito, de la forma típica en que se enseña analítica en los IIM, porque según el escenario actual, ninguno tiene un laboratorio de análisis dedicado o infraestructura o facultad, y tampoco hay es un plan)
Cuando tenga mucha confianza y esté listo para avanzar, piense en el desarrollo de aplicaciones, de modo que pueda desarrollar una interfaz de aplicación para que otros también utilicen su motor de análisis, aunque esto no es realmente necesario solo para un alumno. Sin embargo, es bueno desarrollar un concepto para la adopción masiva: hay mucho aprendizaje al respecto.