Hola probablemente a este punto la mayoría hemos terminado el Reto de Data Academy (que fue increíble por cierto), pero a pesar de que ya sabemos que ahora nos toca elegir nuestra ruta de aprendizaje para el rol ya sea Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer o Machine Learning Engineer.
Pero si te quedaste con más dudas que preguntas desde el proyectó déjame decirte que esta es una guía, no se ustedes pero al menos yo pienso estudiar en alguno de estos roles para conseguir un trabajo en la industria y sin embargo el punto en donde nos quedamos después del reto hasta conseguir un trabajo no es nada fácil por supuesto pero te has preguntado ¿Qué es lo más importante a la hora de aplicar para un trabajo?
¿Cómo conseguirlo sin experiencia o un título en esta área? o quizás ¿Cómo encontrar las ofertas correctas? que no son en una empresa local que paga poco si no las oportunidades que venimos a buscar en una startup o un sueldo bien remunerado pero esa pregunta el ¿Cómo?, es lo que finalmente nos toca contestar a nosotros ya que probablemente tú que ahora lees esto eres muy diferente a cada uno de nosotros en cuánto a tu forma de trabajar, prepararte o sentirte listo, para poner un ejemplo en una de las meetups del Data Academy tuvimos la historia de Daniel, que si no lo recuerdas o no sabes qui es él déjame decirte que Daniel logró conseguir trabajo como Data Analyst con solo dos cursos de Platz.
Si estás considerando una carrera en Data Science, te recomiendo explorar la Carrera Data Science en la Escuela de Platzi, que proporciona una guía completa para tu aprendizaje y te prepara para los desafíos del campo. Recuerda que el camino puede variar, y lo más importante es ser proactivo y fijarte metas realistas.
NADA ES UNA GARANTÍA
y me gustaría que lo pensaras por un momento que es completamente posible tener uno o dos cursos de Platzi como data scientist y conseguir empleo en unos días o semanas y al mismo tiempo es completamente posible acabar la ruta de aprendizaje y no tener empleo (o uno bueno) a lo que voy es que hace un tiempo reflexionaba en lo mismo el hecho de avanzar rápido en las clases o tomar las clases y acabar o simplemente tomar una clase no te hace aprender para aprenderse tiene que hacer más que eso, como Freddy decía ver los vídeos NO SIRVE DE NADA.
Si no estás aprendiendo y aplicando verdadera y genuinamente y aquí toca ser honestos por que NO ESTA MAL ni deberías sentirte mal por no aprender rápido por regresar a las clases por no entender a la primera o siempre a la primera dejemos de pensar en esto o que si otros avanzan más rápido lo que realmente está mal es que te engañes y no hagas nada por te tú cargas eso cuando lo evades así que quiero decirles sean proactivos fíjense una meta real y nooo se despeguen de allí
Si ya leíste esto probablemente deberías tomar acción de verdad y no solo hacer caso omiso
Totalmente de acuerdo Tony, estoy exactamente en esa situación. Soy ingeniera Zootecnista, y esto de data science me interesa muchisimo pero el estudio tan abstracto me está costando demasiado seguirle el paso. Por lo pronto pretendo seguir las rutas que sugiere Platzi y avanzar en la direccion que más se adapte a mis capacidades, de menos a más… quizas algún dia llegue al puesto de ML Engineer _=)
Sí que lo puedes lograr! y más en el mundo de las Startups!
Estuve en del Datacademy y lo que logró el compañero fue una entrevista de trabajo, él había aprobado solo dos cursos y enfocó su hoja de vida hacia ese rol y utilizó términos del rol, con eso logró la entrevista ( no sé si lo contrataron). Un consejo buscar ofertas laborales bien remuneradas, empieza procesos, eso te hará tomar experiencia, haz pruebas de selección para saber cómo son y cómo responder, pueda que a la primera no pases, ni a la segunda, pero vas a aprender demasiado de cada no que te digan, lo primordial es creer en ti y en tus capacidades, si crees en ti de seguro la persona que recluta lo hará.