Introducción
Convertirse en un científico de datos se ha convertido en el «sueño americano»: ¡todo el mundo quiere tenerlo!
Sin embargo, para todos los principiantes, queda una gran pregunta sin respuesta: ¿necesito tener un título para convertirme en un científico de datos exitoso?
La ciencia de datos es un campo relativamente nuevo, incluso las universidades de primer nivel han comenzado a ofrecer cursos especializados solo recientemente, lo que ha creado un repentino zumbido y confusión en la industria. En este artículo, vamos a desglosar la pregunta y analizar todos sus aspectos.
Si es un principiante y está comenzando en su viaje de ciencia de datos, hemos compilado una guía de hoja de ruta gratuita clara para construir una carrera en ciencia de datos que es creada por curadores expertos en DataPeaker:
¿Puedo conseguir un trabajo sin un título en ciencia de datos?
¡La respuesta directa es SÍ! No me malinterpretes aquí, un título tiene sus propios pros y contras que discutiremos en detalle en el artículo, pero definitivamente puedes conseguir un trabajo en base a tus habilidades y proyectos.
¿Alguna vez ha ido a una entrevista y el entrevistador le dio el trabajo instantáneamente porque tenía el “título”? ¡NO! Él pondrá a prueba la profundidad del conocimiento y solo entonces le ofrecerá el trabajo. Por lo tanto, un título puede brindarle la «oportunidad» del trabajo, ¡pero «conseguir» el trabajo requiere habilidades y esfuerzo!
Pros y contras de un título en ciencia de datos
Pros
- Acceso a la facultad experta – Las universidades y colegios cuentan con profesores y expertos en cada una de las materias. No hay duda de que estos programas le brindan acceso a algunas de las grandes mentes, especialmente si está deseando obtener un doctorado.
- Sesiones uno a uno – El aprendizaje siempre es mejor cuando puedes interactuar con los expertos y ser mentor uno a uno. Esto ayuda a aclarar dudas, obtener consejos y la experiencia general es mucho mejor.
- Currículo claramente definido – El plan de estudios de un curso de grado está bien definido con estándares claros de la industria. Estos son completos y brindan una visión holística de la ciencia de datos.
- Más accesible para los reclutadores: Las universidades y facultades tienen vínculos con organizaciones y, por lo tanto, hay amplias oportunidades para conseguir un trabajo codiciado directamente después de la licenciatura.
Contras
- El alto costo, por supuesto – La ciencia de datos tiene una gran demanda, pero esto tiene un costo enorme. Puede que tenga que aflojar los bolsillos por cientos de miles de rupias. Además, un buen título de una universidad europea o estadounidense puede ser mucho más alto y puede costarle 7 cifras de rupias.
- Se toma tiempo para completar el curso – Si ya es un profesional en activo, le resultará difícil renunciar a un trabajo remunerado y comprometerse durante 1 o 2 años sin recibir un salario.
- El proceso de selección generalmente prefiere a personas del campo técnico y estadístico – Si viene de un entorno no técnico o no estadístico, probablemente no obtendrá la prioridad. El proceso de selección y el proceso de entrevista de la mayoría de universidades están diseñados de manera que los técnicos tengan una mayor ventaja.
Alternativas para obtener un título
Obtener un título no es la única forma de conseguir el título de “El trabajo más sexy del siglo XXI”. Hay un par de otras alternativas. Definitivamente tomará algo de tiempo y esfuerzo, pero valdrá la pena. Así que veamos –
Realice un curso de certificación integral
Los cursos de certificación son una excelente manera de aprender ciencia de datos desde cero y dominar el campo. Estos cursos suelen durar entre 6 y 12 meses y se ofrecen a un precio mucho menor. Aunque deberá tener en cuenta algunas cosas antes de comprar el curso:
- Asegúrese de que el curso sea completo
- Los instructores del curso deben ser expertos
- El curso debe estar actualizado
- Debería ofrecer muchos proyectos de la vida real.
- Una tutoría individual sería genial.
- Asistencia en el trabajo junto con la preparación de currículum vitae y la preparación de entrevistas.
Lamentablemente, hay toneladas de cursos que cobran una prima pero no ofrecen todas las funciones mencionadas anteriormente. Pero hay un curso que lo proporciona todo y lo ayuda a convertirse en un profesional de la ciencia de datos listo para la industria.
los AI y ML Blackbelt + ofertas de cursos –
- Dominio de más de 15 herramientas
- Experiencia en materias de ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Capacidad para resolver problemas de la industria del mundo real
- Mentores 1: 1 con profesionales de la industria
- Ruta de aprendizaje integral y personalizada
- Preparación y apoyo dedicados para entrevistas
Desarrolle conocimiento a través de un curso gratuito
Los cursos gratuitos son una excelente manera de aprovechar sus conocimientos en la fase inicial de su viaje. Estos cursos ofrecen una excelente introducción a los conceptos de ciencia de datos. Pero cuidado, estos cursos son para principiantes y si tienes dominio sobre algunas materias te recomiendo que pases a cursos especializados. Veamos la lista de algunos cursos gratuitos importantes:
- Introducción a IA y ML – El curso perfecto para comprender y navegar la industria de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Menciona todas las habilidades, herramientas, trayectoria profesional para convertirse en un profesional de IA y ML.
- Python para la ciencia de datos – Python es uno de los lenguajes más potentes y más utilizados para crear modelos de aprendizaje automático. ¡Este curso es ideal para principiantes de Python y también proporciona una certificación gratuita!
- Introducción al procesamiento del lenguaje natural – Si eres un entusiasta de la PNL, este es el curso perfecto para ti. En este curso, aprenderá los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural, las expresiones regulares y el análisis de sentimientos de texto mediante el aprendizaje automático.
- Introducción a las redes neuronales – Deep Learning ha elegido durante la última década y muchos entusiastas están interesados en aprender redes neuronales. El curso responde preguntas como: ¿Qué es una red neuronal? ¿Como funciona? ¿Qué hace una red neuronal?
Algunas cosas deben tener
Participa en concursos – Los concursos de ciencia de datos son una forma segura de desarrollar y demostrar sus habilidades y hacerse notar por los posibles reclutadores. Puede ir a la plataforma DataHack y elegir una declaración de problema de su elección y comenzar. A los reclutadores les encantan los candidatos que han desarrollado sus conocimientos a través de aplicaciones prácticas.
Empiece a escribir artículos – Si tiene una habilidad especial para la ciencia de datos y una pasión por escribir, ¿cuál es la mejor manera de expresarse que escribir artículos? La redacción de artículos lo ayuda a aprender todos los conceptos técnicos difíciles y convertirlos en temas fáciles de comprender. La redacción de artículos es otra excelente manera de ayudarlo a captar la atención de posibles reclutadores.
Empezar desde prácticas – El problema de conseguir un trabajo de tiempo completo en ciencia de datos es la “experiencia requerida”. La mejor forma de conseguir esa experiencia es a través de pasantías. Aunque es posible que tenga que comenzar desde el principiante de la escalera a pesar de que tiene experiencia en algún otro campo, definitivamente vale la pena.
Notas finales
Para ingresar a la ciencia de datos, no debe hacer de un título una excusa para construir una carrera exitosa. En este artículo, discutimos los pros y los contras de tener un título en ciencia de datos y alternativas a un título de tiempo completo.
Una de las mejores alternativas para someterse a un programa integral que le brinda cursos de principiante a avanzado junto con toneladas de proyectos de la vida real. los Programa AI y ML Blackbelt + le ofrece más de 15 cursos y más de 39 proyectos de la vida real. ¿Cuál es la mejor parte? Obtiene sesiones de tutoría 1: 1 para que obtenga una ruta de aprendizaje personalizada que se personaliza solo para usted y nunca se desvíe del camino.
