¿Cómo conseguir un empleo en Ciencia de Datos? [Decodificado en 8 sencillos pasos]

Pasos para conseguir un empleo en Ciencia de Datos

La prometedora carrera en el campo de la ciencia de datos ha llevado a un aumento en la competencia. Con numerosos candidatos compitiendo arduamente para conseguir el puesto, las oportunidades a menudo caen en manos de aquellos con las habilidades y experiencia adecuadas y una comunicación efectiva. Todos los requisitos y la respuesta a cómo conseguir un trabajo en ciencia de datos se encuentran en ocho pasos detallados a continuación.

8 Pasos para conseguir un trabajo en ciencia de datos

Sigue estos ocho pasos para conseguir el trabajo en ciencia de datos que deseas:

Paso 1: Define tu objetivo y camino

Identifica claramente tus objetivos profesionales en ciencia de datos

Define claramente tus objetivos profesionales en ciencia de datos basados en tu experiencia y nivel de especialización. Considera convertirte en un analista de datos con pasantías o posiciones de nivel inicial para objetivos a corto plazo. Los objetivos a mediano plazo implican convertirse en un experto en la materia y publicar artículos de investigación. Los objetivos a largo plazo pueden incluir convertirse en un destacado científico de datos, colaborar con empresas, iniciar una empresa y contribuir a universidades y revistas.

Investiga diferentes roles en ciencia de datos y elige aquel que se alinee con tus intereses y habilidades

Investiga diferentes roles en ciencia de datos y selecciona aquel que se alinee con tus intereses y habilidades. Las opciones incluyen convertirse en un Analista de Datos, dominar el Aprendizaje Automático, especializarse en Procesamiento del Lenguaje Natural, trabajar en proyectos de Big Data o avanzar en Aprendizaje Profundo.

Identifica las habilidades y conocimientos necesarios para el rol que deseas y crea un plan de aprendizaje

¿Te preguntas cómo ingresar a la ciencia de datos? Empieza por crear un plan de aprendizaje que incluya unirte a un curso de certificación, ver conferencias gratuitas en YouTube, obtener información de libros o trabajar en coordinación con otros expertos en el campo. Para responder aún más cómo conseguir un trabajo de analista de datos como principiante o cómo conseguir un trabajo en ciencia de datos, la siguiente tabla presenta las habilidades y conocimientos necesarios para diversos roles en ciencia de datos:  

Rol Habilidades Conocimientos
Analista de Datos Manipulación y visualización de datos, Excel, SQL, bibliotecas de visualización de datos Limpieza, preprocesamiento, consultas y visualización de datos
Aprendizaje Automático Algoritmos, ajuste de hiperparámetros, selección de modelos, métricas de evaluación, TensorFlow, scikit-learn, PyTorch Aprendizaje supervisado y no supervisado, agrupamiento, regresión, clasificación, métodos de ensamble, arquitecturas de aprendizaje profundo
Procesamiento del Lenguaje Natural  Bibliotecas de PNL, frameworks, spaCy, NLTK, transformers, clasificación, reconocimiento de entidades, análisis de sentimientos, ajuste fino de modelos de lenguaje Incrustaciones de palabras, Redes Neuronales Recurrentes y Convolucionales (RNNs y CNNs), preprocesamiento de texto 
Big Data Procesamiento de datos a gran escala, almacenamiento y procesamiento en entornos distribuidos MapReduce, particionamiento de datos, fragmentación
Aprendizaje Profundo  Frameworks de aprendizaje profundo, redes neuronales profundas, visión por computadora, aplicaciones de PNL.  Arquitecturas de redes neuronales, transferencia de aprendizaje, retropropagación, algoritmos de optimización.

Paso 2: Dominar los fundamentos

Desarrolla una sólida base en estadística, matemáticas y lenguajes de programación como Python o R

  • Estadística: Los candidatos que buscan cómo conseguir un trabajo en ciencia de datos deben adquirir conocimientos en estadística descriptiva e inferencial y probabilidad. Estos se utilizan para resumir, visualizar, hacer inferencias y pruebas de hipótesis. La probabilidad se utiliza en estadística bayesiana y simulaciones de Monte Carlo.
  • Matemáticas: Aprende álgebra lineal y cálculo enfocándote en regresión lineal, SVM o Máquinas de Vectores de Soporte y PCA o Análisis de Componentes Principales. En cálculo, enfócate en gradientes, algoritmos de optimización y derivadas parciales. Estos son necesarios para la reducción de dimensionalidad, operaciones de matrices y optimización basada en gradientes.
  • Lenguajes de programación (Python o R): Aprende sobre métodos de manipulación de datos, trabajo con estructuras de datos, estructuras de control, funciones, bibliotecas y paquetes. Estos se utilizan para limpiar y procesar los datos, realizar tareas repetitivas e implementar algoritmos completos.

Aprenda sobre técnicas de manipulación, visualización y análisis de datos

¿Se pregunta cómo conseguir un trabajo de analista de datos como principiante o está pensando en cómo ingresar al campo de la ciencia de datos? Dominar estas tres técnicas puede ser su solución:

  • Manipulación de datos: Los candidatos deben aprender SQL o lenguaje de consulta estructurado y lenguajes de programación para la manipulación de datos. Deben ser capaces de consultar, filtrar, unir y agregar datos mientras los filtran, agrupan, fusionan y transforman.
  • Visualización de datos: Comience aprendiendo bibliotecas populares de visualización de datos, como Plotly, ggplot2, Matplotlib o Seaborn. Trabaje en habilidades de narración, creando contenido atractivo al mismo tiempo que lo simplifica para la comprensión de audiencias técnicas y no técnicas.
  • Análisis de datos: Domine los conceptos estadísticos para la interpretación de datos y los algoritmos de aprendizaje automático para analizar las aplicaciones prácticas de los datos. Aprenda todas las técnicas relacionadas, como las pruebas de hipótesis, el agrupamiento, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de regresión y el agrupamiento.

Comprenda los algoritmos y conceptos clave de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la respuesta principal a la pregunta de cómo conseguir un trabajo en ciencia de datos. Para destacar en los trabajos, concéntrese en los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, los árboles de decisión y los métodos de conjunto, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, la evaluación y selección de modelos, la sobreajustación y la regularización, la sintonización de hiperparámetros, la selección de características de los datos y la implementación e interpretación de modelos.

Paso 3: Obtenga experiencia práctica

Específicamente, al responder a la pregunta de cómo convertirse en analista de datos sin experiencia, aquí están los puntos importantes a considerar:

Trabaje en proyectos reales de ciencia de datos

Los proyectos permiten adquirir aplicaciones prácticas y habilidades al tratar con conjuntos de datos desordenados. Puede construir un portafolio que demuestre habilidades de resolución de problemas complejos y pensamiento crítico adquiridas a partir de proyectos de ciencia de datos.

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Solicite pasantías o proyectos independientes para obtener experiencia práctica.

Las pasantías proporcionan pruebas certificadas para demostrar sus habilidades y capacidades. También le abren las puertas de la industria y le ayudan a comprender mejor el mundo real. El encuentro con diferentes expertos y la interacción con competidores y colegas desarrolla la confianza.

Paso 4: Construya un portafolio sólido

Muestre sus proyectos de ciencia de datos, demostrando sus habilidades y capacidad para resolver problemas

Este paso ayuda a saber cómo convertirse en científico de datos sin un título. La exhibición de proyectos, habilidades y capacidad para resolver problemas a través de un portafolio demuestra su valía frente al empleador. Le ayuda a destacar entre otros individuos y muestra su entusiasmo y actividad en el campo. Habla de sus capacidades técnicas y de cómo superar los desafíos.

Desarrolle un repositorio de GitHub o un sitio web personal para mostrar su trabajo

Estos contribuyen a su portafolio e indican su capacidad independiente para completar tareas. Además de exhibir las habilidades, también muestran su aprendizaje continuo y conocimientos actualizados. Específicamente, hablan de su capacidad de codificación, implementación de algoritmos y habilidades de gestión.

Documente sus metodologías, resultados y cualquier conocimiento adquirido de sus proyectos

Documentar de manera clara y concisa demuestra la capacidad de comunicar sus resultados, lo cual es un aspecto muy importante en el campo de la ciencia de datos. La capacidad de comunicar lo mismo a una audiencia no técnica, junto con la naturaleza replicable de sus resultados, demuestra su claridad conceptual en el campo.

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Paso 5: Networking y establecer conexiones

Asista a encuentros, conferencias y eventos de ciencia de datos

Además de contribuir a oportunidades de networking, estos son importantes para obtener conocimientos sobre las perspectivas laborales actuales y futuras y nuevos campos. Compartir conocimientos en este tipo de eventos es útil para atraer a reclutadores y dejar una impresión duradera.

Participa en comunidades en línea y foros relacionados con la ciencia de datos

La participación en línea beneficia al conseguir un trabajo en ciencia de datos al permitirte aprender de tus compañeros de todo el mundo, buscar consejos sobre desafíos, mostrar tu experiencia y mantenerte actualizado en el campo.

Conecta con profesionales en el campo a través de LinkedIn y otras plataformas de redes sociales.

Las plataformas de redes sociales te permiten exhibir tu experiencia profesional. Tu perfil sólido puede ser adecuado para cualquier empresa, lo que te ayuda a conseguir un trabajo. También hay diferentes oportunidades laborales disponibles en estas plataformas.

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Paso 6: Mejora tu conjunto de habilidades

Mantente actualizado con los últimos avances en ciencia de datos

Los últimos avances son importantes para la evolución continua y para obtener una ventaja competitiva en la multitud. Aumenta la capacidad, precisión y eficiencia del candidato al mejorar la eficiencia en la resolución de problemas. También aumenta la capacidad de la toma de decisiones basada en datos.

Explora áreas especializadas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora o el aprendizaje profundo

Las áreas especializadas permiten adquirir experiencia en nichos específicos. Además de obtener un conocimiento ampliado y eficiente del nicho, ayuda a resolver problemas complejos relacionados con el mismo. Por ejemplo, los expertos en PNL se especializarán en el desarrollo de chatbots y el análisis de sentimientos, mientras que los expertos en visión por computadora se enfocarán en la segmentación de imágenes.

Considera seguir estudios avanzados o certificaciones si es necesario

Los títulos y certificaciones permiten el avance profesional, proporcionan conocimientos en profundidad y demuestran la dedicación del candidato por aprender y sobresalir en el campo. La principal contribución de los certificados y títulos es en promociones, aumento de la capacidad de aplicar conocimientos e incremento salarial.

Paso 7: Adapta tu currículum y carta de presentación

Personaliza tu currículum para destacar habilidades, experiencias y proyectos relevantes.

Un currículum es el primer documento introductorio que decide la oportunidad de mostrar tus verdaderas habilidades. Personalizarlo de manera eficiente cada vez según los requisitos del trabajo aumenta las posibilidades de obtener la oportunidad.

Escribe una carta de presentación convincente que muestre tu pasión y ajuste para el puesto

Asegúrate de que la carta de presentación exprese tu entusiasmo y la razón precisa para postularte al trabajo, y explica de manera eficiente por qué eres el más adecuado para el puesto. Personaliza la carta e ilustra tu trayectoria y aprendizaje para una mejor interacción con cada reclutador.

Cuantifica tus logros y utiliza palabras clave relacionadas con la industria

Cuantifica tus logros incluyendo números y métricas. Captan la atención y tienen un impacto más duradero en comparación con palabras cualitativas. Incluye palabras clave de la descripción del trabajo y resalta tu capacidad para proporcionar resultados basados en datos. Exhibe tu naturaleza orientada a la solución.

Paso 8: Supera la entrevista

Prepárate para entrevistas técnicas y de comportamiento

Asegúrate de prepararte en estadísticas, programación y aprendizaje automático, con énfasis en algoritmos, conceptos clave y metodologías mencionadas en la descripción del trabajo. Supera la parte conductual explicando claramente tus experiencias pasadas, capacidades de trabajo en equipo y enfoques para resolver problemas.

Revisa preguntas comunes de entrevistas de ciencia de datos y practica resolverlas

Practica para la entrevista repasando preguntas sobre manipulación de datos, análisis, evaluación de modelos, métricas, técnicas, herramientas y algoritmos, así como preguntas de comportamiento.

Demuestra tus habilidades para resolver problemas, capacidad para comunicar ideas complejas y pasión por la ciencia de datos

Utiliza tu cartera y proyectos para mostrar tus habilidades para resolver problemas. Comunica tus logros y tus habilidades de manera clara y precisa. Muestra pasión por la ciencia de datos al mencionar actualizaciones actuales, avances y participación activa en proyectos fuera de los requisitos académicos.

Conclusión

El trabajo de ciencia de datos requiere la combinación adecuada de educación, habilidades y comunicación. Además de la necesidad de habilidades blandas, los aspirantes en el campo deben centrarse en adquirir experiencia práctica y construir un portafolio. Esto ayuda a largo plazo. La pasión y la curiosidad de los candidatos deben ser exhibidas al mantenerse actualizados con los avances en el campo.

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Preguntas frecuentes

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