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La experiencia de una Data Scientist: entrevista a Nazly Santos

10/15
Recursos

Nezly Santos es una profesora de Data Science dentro del programa de Platzi Master, que ha trabajado en múltiples empresas como Data Science en Colombia. Además, fundó su propio emprendimiento en el cual trabaja en mercados como el de Francia y Holanda.

Una mesa con dos portatiles y dos personas a cada lado.

¿Qué es Platzi Master?

Platzi Master es un programa especializado, en el cual los profesionales latinoamericanos se unen con las necesidades del mercado. Por medio de mejorar las habilidades técnicas, de inglés y desarrollar proyectos relevantes para el mercado.

¿Cómo conociste el mundo de Data Science?

Empecé cuando la industria de la Data no estaba bien consolidada tal como la conocemos ahora.

Entonces el acceso a material educativo para ese tipo de áreas era muy sofisticado y costoso, ya que se encontraban en especializaciones y maestrías. Fue en el momento en que hice un intercambio en Francia, que tuve un acercamiento a este tipo de temas y le encantó.

Cuando volví a Colombia y trabajé con una agencia de mercadeo, me di cuenta de que muchas otras profesiones como la de economistas, contadores, etc. estaban colaborando con sus distintas perspectivas a este mundo de la Data.

¿Cómo defines el rol de Data Science?

Es un área muy grande, en la cual se usan los datos e información para volverlos útiles para resolver problemas.

¿Cuáles son las actividades que hace una Data Scientist con frecuencia?

El día a día de una Data Science es diferente dependiendo del proyecto para el cual se esté trabajando, y de acuerdo a ello las habilidades que se utilizan varían. Por ejemplo, algunas generales son:

  • Hacer código en Python y obtener retroalimentación lo más rápido posible
  • Reuniones con los diferentes interesados para saber si realmente están dando respuesta a las necesidades de la organización
  • Actualizarse en cuanto a las distintas tecnologías y conocimiento de la industria

¿Cuál es el mayor reto que has tenido trabajando en esta industria?

El mayor reto dentro de la industria de la Data es creerse que se tiene el conocimiento y las habilidades para aportar valor dentro de una organización. Como también alinear las expectativas con respecto a lo que se ofrece en los servicios de Data Science.

¿Cómo enfrentas trabajar para un nuevo proyecto?

Todo proyecto depende en gran medida del nivel de madurez de la cultura Data-Driven en la que se encuentre la empresa.

Lo primero que hago es realizar un diagnóstico de la misma para saber si es posible y además si es de alto impacto para el negocio o proyecto. Dejando claro que para ello se necesita:

  • Presupuesto
  • Tiempo
  • Personas
  • Tecnología

¿Cómo es la comunicación del día a día con tus compañeros y las partes interesadas del negocio?

Es muy importante tener una comunicación constante con el equipo de Data, debido a que en la mayoría de los casos estos van a ser interdisciplinarios y todos deben estar alineados con el objetivo.

Con respecto a los stakeholders o partes interesadas del negocio, se debe trabajar muy bien el tiempo, teoría y valor que se les ofrece en los encuentros, ya que a estos no les interesa estar involucrados todo el tiempo, sino cuando hay decisiones que tomar.

¿Cuál es el mayor reto que notas en las personas que están iniciando en el mundo de la Data y qué solución propondrías?

El mayor reto que se enfrentan las personas que están iniciando en Data Science es pensar que esto es a corto plazo, lo cual está errado, porque es inmensamente grande e incluso cuando elijamos un camino por el cual especializarnos, vamos a dejar de aprender ciertas cosas y enfocarnos en este.

Esto resulta frustrante porque simplemente es imposible estar al tanto de todo. La solución que propongo es aplicar lo que se aprende de la manera más rápida posible, en un proyecto personal o no, que nos importe.

Para terminar podemos decir que la industria de la Data Science es muy grande y debemos aprender a vivir con que no lo sabremos todo, pero eso sí, sin parar nunca de aprender. Tú también puedes comenzar tu carrera en ciencia de datos e inteligencia artificial con nuestra escuela que contiene rutas especializadas.

Contribución creada por: Ismael H.

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¿Alguien más ama esta nueva sección de entrevistas dentro de los cursos?

que lindo es escuchar a las personas que trabajan cada dia en cada una de las profesiones, este es un gran plus en los cursos de platzi ❤️

estuve viendo el perfil de Nazly Santos en LinkedIn y habla cuatro idiomas, increíble!

Hacer proyectos personales, esa es la gran enseñanza de esta clase. De esa forma podemos aprender y retener, más y mejor, el nuevo conocimiento de DS.

En Kaggle hay un sin fin de datasets, recursos y minicursos donde podemos poner en práctica lo aprendido y llevar proyectos personales.

También hay competencias y su comunidad es bastante amigable.

En mi experiencia he visto que un gran numero de startups latinoamericanas en sus primeros años prefieren optar por la velocidad en la ejecución y la toma de decisiones rápida, aunque esto implique arriesgar un poco de calidad.

Trabaje en una de las startups americanas mas reconocidas del mundo y las prioridades fueron muy diferentes, hay un ambiente de velocidad en la ejecución pero no se saltan pasos en el proceso y la planeación es esencial, el enfoque en la calidad es un pilar y las expectativas de todos los steakholders.

Siento que estas diferencias radican en aspectos culturales marcadas por el contexto y que se transforman en ideologías de trabajo.

La empresa donde estoy trabajando se dedica al rubro de retail de prendas, accesorios y calzados. Es una de las más grandes en mi país (Paraguay) y no hacen buen uso de la extensa base de datos de clientes que tienen. Me gustaría pasar del puesto de ventas a la de análisis de datos y estoy estudiando mucho para lograrlo. Deseenme suerte compañeros!

Este curso es como cuando uno ingresa a la universidad y le dan una semana de induccion exelente este modulo del curso da muchas herramientas y nociones para empezar .

Lo bueno de estos nuevos cursos son las entrevistas y los Quiz.

Nazly nunca nos dijo cómo estaba 😭

En donde aplicar a Platzi Master y es aqui
https://platzi.com/master/

Lo que más rescato de esta entrevista es que no podemos estar al tanto de todo porque el mundo de Data Science es tan amplio como el mundo del Software

Me da miedo saber como yo siendo futuro economista podria convertirme en alguien tan bueno como Nazly aldun dia

Hacer el salto de estudiar una carrera de salud a estudiar tecnología fue salir totalmente de mi zona de confort. Encontré en en esta escuela de Data Science y ML la forma de enlazar ambas carreras, me encanta!

Comparto mis apuntes de la clase #14 (Notion)

me quedo con dos frases interesantes que menciona nazly
la primera de ellas:

  • “mi mayor reto fue convencerme de que ya tengo los conocimientos para ofrecer valor a una organizacion”.
    y en segundo lugar sus palabras finales:
    “EL CAMINO NO SERA FACIL PERO SERA RETADOR”; sin duda alguna inspiracion pura para los que vamos iniciando en esta fascinante carrera
    por otro lado me encanto que hizo mucho hincapie en la importancia de la comunicacion con las demas areas del negocio, nuevamente me confirma la necesidad y relevancia de que desarrollemos nuestras habilidades blandas ya que ellas seran nuestra gran ventaja competitiva respecto al resto de DA.

Es muy motivadora esta entrevista, ver a una mujer y Colombiana (Yo soy de Colombia) anima mucho a iniciar este camino.

Me super encanto esta entrevista, palabras muy motivantes y realistas. Gracias Naslyz

El que mucho abarca poco aprieta, creo que es mejor especializarse un rol y ver si se puede homologar con otra. Por lo menos mi plan es ser DS y después DA + ML. Por lo menos tengo claro en no ser ingeniero de datos ni desarrollador de software. No soy ingeniero de sistemas.

What Would Help You Succeed

Believe and love what you do.
Enjoy solving problems.
Have imagination and you love innovating.
Being flexible & goal oriented.
Advanced English skills.
High performance analytics.
Experience with Java or Python.
Practical experience in Google Cloud Platform, using at least this part of the stack: Apache Beam, DataFlow, DataProc, DataPrep (is a plus!), Big Query and Cloud Storage.
Understand, guide and define the actionable output and required decision support to be obtained from a model.
Explicit and mathematize working hypothesis -axiomatize- to either validate or reject through modeling.
Analyze data sources for completeness of data semantics and gaps.
Develop the process to assess information quality and ready the data to be fed into a mathematical model.
Tune/calibrate/train the model for the required accuracy -generality trade off
Extract actionable output from model.
Analyze, interpret and present output.
Build required analytical workflow for modelling - system wide exempted.
Circle back to a refined problem definition to keep improving performance and actionability related to business strategy and capabilities.

Yo ya estaba pensando en buscar a personas para tener una pequeña charla y me dieran su día a día de los perfiles, pero el buen platzi ya me dio eso. SON LOS MEJORES.

Amo la secciones de entrevista, pero el que no haya contacto visual entre los que estaban hablando me hace sentir incomodo y tenso, es raro de describir

Que inspirador 🥺❤️
Aunque estoy aprendiendo powerBi, empecé un curso de programación, soy curioso tengo muchos deseos de aprender, programar me esta constando trabajo, me siento perdido, pero encontrar esta ruta que comparte este curso me dio luz 💡

es genial las entrevistas y siendo colombiano me siento feliz de tener alguien de mi país liderando tantas cosas tan espectaculares

Wao. Ver una entrevista de profesionales que estan directamente en el campo de trabajo. Esto es genial

Me parece increíble que sepa 4 idiomas, como mencionan abajo. Y yo reicén voy en esta clase, en la número de 14 de 22. Y eso que me faltan muchísimos cursos más. La verdad quiero aprender tanto de todo. Y ver a Nazly me motiva aún más.

Excelente entrevista a Nazly. En un momento habla que el día a día es diferente y que hay que estar aprendiendo continuamente. A la vez habla del overlaping de los roles que es el aporte que quiero dejar como emprendedor de una empresa de este tipo. Servir a empresas, entidades educativas o gobiernos necesita esa flexibilidad de roles y equipos interdisciplinarios.

Que gran estrevista

¿Qué es Platzi Master?

Mejor aporte: hacer proyectos personales y hablar cuatro idiomas

Me encanto esta entrevista, Nazly es sumamente inspiradora y se nota muchísimo que tiene conocimiento tanto en dirección de proyectos como en la industria.

Estas entrevistas aportan muchisimo valor, conocer a quienes ya dominan los conocimientos y herramientas que estamos aprendiendo te da animo para continuar y la certeza de que es posible lograr tus metas.

Qué consejazo el del minuto 9:00. Siempre había tenido esa sensación de no tener ni idea de por dónde empezar en este mundo. Y buenísimo el consejo de empezar con proyectos personales. ¡Amé esta entrevista!

Importante: Mantenerse actualizado leyendo papers científicos sobre los modelos matemáticos.

Lo que mencionó al último Nazly es muy valioso: encontrar algún tema personal que por gusto le puedan agregar datos. Eso evitará que exista muchas desviaciones. 😉

excelente entrevista

Entender las necesidades del negocio y conocer como es la ejecución y dinámica del mismo da un horizonte bastante claro para aplicar las mejores practicas y optar por soluciones de BI muy acertadas. Sin embargo a veces nos encontramos con clientes internos que pareciera no estar alineados a la estrategia y piden info o leads solo por cumplir entregables o salir a la carrera.

mejor parte de la entrevista min 8:30

Proyectos personales, proyectos personales, proyectos personales ( ´・・)ノ(._.`)

• Experience using statistical computer languages (R, Python, SQL, etc.) to manipulate data and draw insights from large data sets. • Experience working with and creating data architectures. • Knowledge of a variety of machine learning techniques (clustering, decision tree learning, artificial neural networks, etc.) and their real-world advantages/drawbacks. • Knowledge of advanced statistical techniques and concepts (regression, properties of distributions, statistical tests and proper usage, etc.) and experience with applications. • Excellent written and verbal communication skills for coordinating across teams. • A drive to learn and master new technologies and techniques. • Experience creating and using advanced machine learning algorithms and statistics: regression, simulation, scenario analysis, modeling, clustering, decision trees, neural networks, etc. • Experience analyzing data from 3rd party providers: Google Analytics, Site Catalyst, Adwords, Crimson Hexagon, Facebook Insights, etc. • Experience with distributed data/computing tools: Map/Reduce, Hadoop, Hive, Spark, Gurobi, MySQL, etc. • Experience visualizing/presenting data for stakeholders using Python and PowerBI

Escuchar a Nazly con esas últimas palabras es lo mejor que he escuchado! Costo de oportunidad por aprender algún lenguaje de programación o elegir una carrera e intentar aplicarlo a la cotidianidad, en mi caso, al deporte

El síndrome del impostor atacando de cuando realmente considerarse Data Science. Tremendo.

Me gusto esta clase tipo entrevista!

Me encantó la entrevista con Nazly, es super importante obtener el punto de vista de un profesional que está involucrado en el sector, además como emprendedora, eso ayúdanos a los que están aprendiendo a tener inspiración y claridad.

Que hermosa entrevista, me siento muy motivada ❤️

Me parece excelente la mirada realista de Nazly frente a cómo podrían ser los primeros pasos para alguien que está migrando desde otra industria y se cuestiona cómo probarse a sí mismo y sobre todo cómo tener algo para demostrar que se tiene experiencia. No hay por qué esperar a participar en algún proyecto para mostrar lo que se ha aprendido sino que se puede comenzar un proyecto propio a partir de actividades del día a día y es igualmente válido, práctico y útil.

Me encanto esta entrevista. Nazly eres una inspiradora…ejemplo a seguir sin duda…

Cuando ponemos estos conocimientos en algo que nos importa es cuando toda la industria tiene sentido
Gran frase, me fascina 😁

Escuchar la entrevista es algo emocionante, amplia el panorama dentro del campo laboral.

estos son los requisitos:

Es motivante ver estas entrevistas, con personas tan motivadas y felices con lo que hacen. genial!!!

Que buen consejo🗣, aplicar lo aprendido lo más pronto🏃🏿‍♀️ que se pueda en un proyecto personal, y aplicar analítica📊 descriptiva, pronósticos, descubrir patrones, etc. poner esto en lo que nos importa es cuando tiene todo sentido, obteniendo el ganar ganar. Así que a practicar,

Me parece muy apropiado que expongan sus experiencias en estas especialidades, motivan 😁

Es enriquecedor conocer un poco de una persona que día a día está ejerciendo lo que más le gusta

Que buen aporte el de la entrevista, Nazly menciona algo muy escencial es un nuevo camino toma tiempo ,en lo personal debo tenerlo en cuenta cuando llegan los momentos de fustraccion, es todo un reto para mi vengo de la carrera de Psicologia donde solo tuve un poco de cercania con la estadistica. Pero es fascinante descubrir que hay tanto por conocer.

“mi mayor reto fue convencerme de que ya tengo los conocimientos para ofrecer valor a una organizacion”.
R E L A T A B L E

Muy buenas estas entrevistas. Nazly es una tesa, me parece excelente que comparta su experiencia con todos, porque podemos tener la perspectiva sobre cómo realmente es el campo de trabajo.

Me quedo con la linda reflexión final de Nazly. Para comenzar a analizar datos, es suficiente y fundamental comenzar con lo básico y nuestras finanzas personales son una gran vía de entrada. ¿Cuánto gastos por mes? ¿En qué gasto mi dinero? ¿Qué categorías puedo armar?
Comenzar con esto nos dará un buen panaroma exploratorio inicial.

Excelente entrevista , preguntas puntuales y relevantes.

Que buena entrevista, Nazly me motiva a seguir aprendiendo.

Genial Nazly Muchas gracias =)

Me gustan los cuadros de fondo, donde consigo esas imagenes?

Sería interesante ver un perfil dedicado al Data Scientist con una formación diferente al de Ingeniería de Sistemas. Esto, para saber cuáles son los retos y curvas de aprendizaje que tuvo qué enfrentar para llegar a este punto. Trabajo con desarrolladores que tienen Ciencias Humanas como carrera, y no sería descabellado tratar de encontrar a un perfil con estas características como Data Scientist.

Amé la entrevista. Mi admiración total a Nazly.

Siendo finales del 2023, Platzi Msater parece que ya no existe :-(

Qué feo sentirse Junior

Me encanta su comentario del mayor reto Nazly: **el mayor reto ha sido definirse como data scientist.** **Definitivamente debes creértela y confiar en tus conocimientos.**
Está muy buena la idea de las entrevistas para ver la perspectiva desde una persona que ya está donde queremos estar

Entrevista a Nazly Santos

    1. Pregunta: ¿Cómo maneja la limpieza y procesamiento de datos?
      Respuesta: Muestre conocimientos en técnicas de limpieza y procesamiento de datos, como la detección y manejo de valores atípicos.

** Entrevista a Nazly Santos**

    1. Pregunta: ¿Cómo maneja la limpieza y procesamiento de datos?
      Respuesta: Muestre conocimientos en técnicas de limpieza y procesamiento de datos, como la detección y manejo de valores atípicos

** Entrevista a Nazly Santos**

    1. Pregunta: ¿Cuál es su experiencia con algoritmos de machine learning?
      Respuesta: Enumere los algoritmos que ha utilizado y explique su selección según el problema, destacando resultados y mejoras

** Entrevista a Nazly Santos**

    1. Pregunta: ¿Cómo evalúa la eficacia de un modelo predictivo?
      Respuesta: Mencione métricas comunes como precisión, recall y F1-score, y discuta cómo elegir la más adecuada para un contexto específico

** Entrevista a Nazly Santos**

    1. Pregunta: ¿Puede dar ejemplos de preguntas que se pueden responder con Data Science?
      Respuesta: Ilustre cómo Data Science puede abordar preguntas fundamentales, mostrando comprensión del impacto práctico.

** Entrevista a Nazly Santos**

    1. Pregunta: ¿Cómo explicaría la Inteligencia Artificial a alguien no técnico?
      Respuesta: Simplifique la explicación, destacando la capacidad de las máquinas para aprender y tomar decisiones sin intervención humana.

Conocer este tipo de experiencia demuestra que este es uno de los caminos que debo de seguir en mi carrera profecional.

Qué maravillosa sección. Miguel, buenas preguntas, sirven mucho para alguien que recién está iniciando en esta línea, en especial la pregunta de retos que uno se encontrará en el camino.
Escuchar la experiencia de los expertos es fundamental
Me gusto mucho esta entrevista con Nazly, Gracias Miguel. Me quedo con que debemos ir enfocados y por partes ya que es tanta amplio este mundo de Data Sciense que puede abrumarnos y lo otro es ir poniendo en practica cada curso que hagamos.

el curso me esta gustando hasta ahora, mi única queja es que siento que quienes dan las clases no saben expresarse correctamente hacia la cámara, su manera de hablar se siente muy automatizada como si siguieran un guión.

Me gustó mucho escuchar a Nazly. Sus aportes han dejado mucho más claro cómo sería el camino de empezar en Data Science y hacia donde podemos ir. Me encantó 😄

Muchas gracias
Por toda esta información
Algo muy interesante y como para comparar Ingeniería de Sistemas con ingeniería de software e ingeniería de informatica

bueno el curso

AMENA… ;p

esta nueva sección le da un plus demasiado genial a los cursos. Bravo Platzi! nunca pares de mejorar! 💚

Que buena y motivadora entrevista 😃

Gracias por estas entrevistas, es importante tener opiniones y consejos de las personas que ya se encuentran ejerciendo los cargos. Personalmente, me gustó que ella habla de algo muy cierto, y es que no podemos abarcarlo todo; que hay que tomar decisiones y actuar lo más pronto posible con los conocimientos que ya se tienen.

Justo acabo de iniciar con mi proyecto de data analysis orientado a analizar mis gastos en insumos y vengo escuchando que es una forma sugerida de iniciar…boom! vamos por buen camino. ¡Que genial entrevista!

En la medida en la que todos/todas trabajamos con datos, los seleccionamos, sacamos deducciones de ellos de acuerdo a nuestros objetivos profesionales, todos/todas podemos llamarnos data scientists y data analysts. Me refiero a que la base la tenemos en la vida diaria. Obviamente, la carrera ya es otra cosa. Y queda un largo camino aún.

Me gustó. Camino largo y un poco complejo pero se puede!

Escuchando a Nazly me motiva a seguir aprendiendo.

Gracias

Esta es una excelente entrevista a Nazly, deja un aporte muy grande al conocimiento desde la experiencia y que además empata lo que hace con su conocimiento de gerencia de proyectos.

  1. Lo primero que debe hacerse es diagnosticar la madurez en cuanto a datos de la empresa.
  2. Definir qué preguntas se tienen y cuáles podemos responder.
  3. Se debe alinear a todos los patrocinadores del proyecto de que se requieren recursos para desarrollarlo.
  4. Poner en práctica tus conocimientos en proyectos personales con problemas de tu vida cotidiana.

!Desde Ahora Nazly se convierte en otra referente y mentora en mi meta de llegar a ser Data Scientist¡ 😄

ME ENCANTA DEMASIDAO ESTA RUTA DIOMIO

Me gusta esta nueva seccion de videos en el curso.

Empezare a aprender Python. Y a hacer proyectos personales

Muy buenas las entrevistas, es de suma importancia conocer profesionales del área, eso ayuda a disipar dudas en relación a la actividad que realizan.

Definitivamente, este tipo de entrevistas motivan a continuar aprendiendo.

El consejo de desarrollar proyectos personales me parece es muy importante, varias amigos lo hacen y han tenido muy buenos resultados, porque integra tus intereses y te permite ser creativo.

soy ingeniero industrial y me sentí muy bien al darme cuenta que para nada estoy fuera de mi campo dedicándome al D.S