La experiencia de una Data Scientist: entrevista a Nazly Santos

¿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 ❤️

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 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

Comparto mis apuntes de la clase #14 (Notion)

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

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!

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.

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

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(._.`)

En el día a día lo que se suele hacer es tomar información y lograr obtener insights para ofrecerle valor a la organización.
Las soluciones por parte tecnicas suele girar alrededor de utilizar Python.
Los proyectos difieren mucho de empresa a empresa y estan intimamente relacionados con la madurez de dichos datos. Enfocarse en qué es lo importante, con qué se cuenta (tiempo, personas, infraestructura, datos).
La comunicación con el equipo debe ser constante dado que suelen ser equipos multidisciplinarios.
Balancear ser teoricamente correctos con aportar valor y bajarlo a tierra para los clientes.
El mayor reto: es que no es algo a corto plazo ya que es una industria enorme. Hay que aceptar que no vamos a aprender todo lo demas por fuera del path de data science por mas frustrante que pueda ser.
Otro problema tambien puede ser poner los conocimientos en practica en proyectos personales como aplicarlo a nuestras compras del mes.

muy buen curso de introduccion, mi enfoque es hacer todas las escuelas de data terminando con machine learning, los datos son esenciales para cualquier empresa, trabajando bien con ellos, se hacen demasiados proyectos que ayudan a cualquier industria, debemos tener tambien en cuenta las habilidades blandas para tener complementos competitivos en tu enfoque.

Muy interesante los aportes que nos brinda Nazly, su experiencia es fresca y nos permite entender más de cerca la realidad de los que queremos ser DS

Qu util esta informacion!!!

• 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 😁

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.

Tener foco, y concentrarse en uno en particular

Qué feo sentirse Junior

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.

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 😄