¿Sabías que la tasa de desempleo en los Científicos de Datos (Data Scientists) es negativa? Es decir, hay más ofertas disponibles en el mercado que personas que puedan suplirlas. La demanda por profesionales en el campo de la ciencia de datos (o data science) está creciendo, y en este post te mostraré 10 pasos infalibles para conseguir trabajo en este campo aún si no tienes experiencia.
1. Asegúrate que la Ciencia de Datos es para ti:
La ciencia de datos no es fácil y debes ser muy persistente para tener éxito en este campo. Evita pensar que Data Science es como hacer magia y todos los problemas se pueden resolver usando metodologías basadas en datos. Sé consciente de lo que este rol implica, no te dejes influenciar por lo que ves o lees (Científico de Datos el trabajo más sexy del siglo 21, Científico de Datos con un salario promedio de 100 mil USD al año). Inspírate en tu propia experiencia y toma la decisión por las razones correctas.
2. Decide qué tipo de Data Scientist quieres ser:
Define qué tipo de Científico de Datos quieres ser. Si tienes amplia experiencia en una industria específica, lo más recomendable es que te especialices en esa industria. Por ejemplo, si toda tu experiencia laboral ha sido en el sector financiero y te apasiona esa área, tu mejor camino será incursionar como Data Scientist para este tipo de empresas, dado que ya cuentas con amplio conocimiento del negocio. Por otro lado, puedes ser un Científico de datos con rol de Consultor. Por lo general, estos perfiles encajan muy bien en empresas de consultoría, agencias de publicidad, think tanks, etc. Si eres un Científico de Datos de este tipo ayudarás a distintas empresas y entidades en retos con múltiples contextos.
3. Estudia y prepárate
Prepárate con las habilidades básicas que todo Data Sientist debería tener: Bases sólidas en matemáticas, álgebra lineal, estadística y ciencias de la computación. Igualmente, debes tener buenas bases de ingeniería de software y programación, incluyendo conocimientos en algoritmos y manejo de bases de datos (en especial SQL). También, debes entender y poder implementar algoritmos de machine learning y saber cómo procesar grandes cantidades de datos (Big Data) haciendo uso de Frameworks como Spark o Hadoop. Por último, no olvides trabajar en tus habilidades blandas. Un gran Científico de datos es un comunicador eficaz. Estudia técnicas de visualización de datos y aprende a comunicarte con personas que no tengan conocimientos avanzados en análisis de información.
4. Aplica lo que aprendas desarrollando proyectos
Si estás trabajando actualmente, procura aplicar todo lo que estés aprendiendo (con referencia al punto 3) en tu trabajo. Por el contrario, si no estás trabajando comienza desarrollando proyectos propios que involucren todas las nuevas herramientas que aprendas. Ejemplo: Si estás aprendiendo cómo hacer Web Scraping en Python para data science, puedes comenzar a descargar datos de una pagina web que te interese mediante este método y analizarlos para encontrar conclusiones interesantes.
5. Muestra tus proyectos y sus resultados
Comienza a mostrar el valor agregado de tus proyectos dentro del grupo de trabajo de tu oficina. Si no estás trabajando, muestra tus proyectos y su impacto usando un blog, GitHub, un video en YouTube, Twitter o cualquier otro medio digital que facilite la viralización de tus habilidades. Muéstrale a tus jefes y a tus conocidos lo que has aprendido y comunica tus resultados de forma llamativa a través de gráficos y visualizaciones de datos.
6. Sé parte de una comunidad
Busca comunidades de Científicos de Datos en tu universidad, tu industria, tu ciudad o tu empresa, y comienza a relacionarte con personas de este campo. Habla con ellos, pregúntales qué hacen, cuéntales de tus proyectos y pídeles guía de cómo seguir avanzando. Actualízate y aprende a usar las tecnologías que ellos manejan y familiarízate con los flujos de trabajo que sigan en el día a día.
Meetups de Data Science en tu país
7. Comienza a tener una presencia online profesional
Actualiza tu LinkedIn y muestra tus proyectos. Mantén una buena presencia en línea, sube tutoriales a YouTube, escribe blogs compartiendo tus experiencias y opina sobre temas de coyuntura en el ámbito del análisis de datos (Por ejemplo, nuevas tecnologías, nuevos algoritmos, etc.).
8. Busca empleo de formas no convencionales
Utiliza tus habilidades para buscar empleo como Data Scientist. Encuentra empresas que te apasionen y responde preguntas, a las cuales creas que ellos no tengan respuesta, a través de análisis de datos. Utiliza esto como tu carta de presentación y contacta a empleados de la organización mostrando tu interés genuino en trabajar allí.
9. Impresiona a tus futuros empleadores en los procesos de contratación
Sé genuino y demuestra motivación y conocimiento de las empresas en cada proceso de contratación. Muy seguramente tendrás que realizar pruebas técnicas, así que deslúmbralos y dedícale bastante tiempo y esfuerzo a cada prueba. Si no te piden una prueba, diferénciate del resto de aplicantes presentando un análisis de datos que sea útil para la compañía, esto mostrará tu motivación, capacidad e interés en lo que hace la empresa.
10. !No cantes victoria! Actualiza tus conocimientos constantemente
Nunca pares de aprender. Una vez encuentres tu primer trabajo como Científico de Datos actualízate constantemente. Lee blogs y artículos académicos para mejorar tus habilidades técnicas y tu capacidad innovadora. No olvides siempre mantener un balance en tus habilidades profesionales. Los científicos de datos aprendemos muchísimo estando fuera del teclado, también conoce del negocio de tu empresa, dicta presentaciones, comunica resultados y aporta a la visión estratégica de tu equipo de trabajo.
¿Tienes en mente buscar trabajo como científico de datos? Déjame tus comentarios abajo y te ayudaré en el proceso 👇🏻
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