Si este es tu caso, ¡Felicitaciones! 🚀 Ya diste el primer paso hacia tu próxima carrera.
Ahora, te ayudaremos a dar el 2do.
Obtener experiencia antes de ser contratad@ por una empresa
Lo sabemos, la «experiencia» es el requisito que piden en casi todos lados.
¿Cómo puedes obtenerla si no te contratan? Haz esto:
- Crea Modelos de Aprendizaje Automático: Esto implica encontrar un conjunto de datos público, definir un problema y resolver el problema utilizando técnicas de aprendizaje automático.
- Inspírate en tu propia experiencia: Si tienes amplia experiencia en una industria específica, lo más recomendable es que te especialices en esa industria y utilices los conocimientos que ya tienes para comenzar a analizar datos relacionados con esa industria, ¿Qué datos serían útiles de obtener? ¿Cuáles pueden ser las fuentes? ¿Pensaste en dedicarte a un nicho concreto? 🤔
- Analiza datos: Los analistas de datos interpretan los datos presentados para luego ofrecer los resultados a sus empleadores o clientes. Este rol es una buena forma de adquirir experiencia trabajando con datos antes de avanzar a un rol de científico de datos más avanzado.
👉 Aquí te dejamos Datasets gratuitos y divertidos que puedes usar para empezar a construir tu portafolio: 10 dataset para construir tu portafolio | Desafío Latam (desafiolatam.com)
👉 Cursos gratis de Youtube para mejorar habilidades específicas: https://www.linkedin.com/posts/devsafio_datascience-cienciadedatos-bootcampdatascience-activity-7052642208671256578-eAlG?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
👉#TIP: Si te encuentras trabajado en una empresa, una buena opción es utilizar datos de la empresa y crear info de valor.
Otras recomendaciones:
- Desarrolla tus habilidades con cursos gratuitos, por ejemplo Coursera y BitDegree, en el área que desees.
- Gana certificaciones y reconocimientos de valor.
- Participa en competencias de análisis de datos en línea o comunidades en línea donde se compartan proyectos de datos.
- Trabaja en proyectos personales con conjuntos de datos públicos y aplica técnicas de ciencia de datos.
- Asiste a eventos y conferencias de ciencia de datos para conocer a otros profesionales en el campo y aprender de sus experiencias.
Sitios Útiles para tod@ Data Scientist o Analyst:
• Kaggle
Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community
Encontrarás competiciones, datasets, cursos, modelos y una comunidad.
• The Forage
Tiene programas para que realices proyectos simil reales hechos por las mejores compañías del mercado (Accenture, IBM, etc). Altamente recomendable ⭐
Explore all Free Virtual Experience Programs – Forage (theforage.com)
Aquí te dejamos una Lista con las que más nos gustaron: https://www.linkedin.com/posts/desafiolatam_desafiolatam-datascience-dataanalysis-activity-7051909592900939776-TuGu?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
Comunidades de Data Scientist:
1- Keggle
Encuentra el tópico que más te interese.
General | Data Science and Machine Learning | Kaggle
2-𝗜𝗕𝗠 𝗔𝗜 𝗮𝗻𝗱 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗖𝗼𝗺𝗺𝘂𝗻𝗶𝘁𝘆
IBM AI and Data Science Community – AI and Data Science
𝟯-𝗥𝗲𝗱𝗱𝗶𝘁
Hay varias comunidades interesantes, puedes entrar en todas las que te parezcan relevantes y recibir notificaciones al mail.
reddit.com: resultados de búsqueda – data science
4- Open Data Science
Aquí encontrarás hasta un canal de Slack.
Open Data Science – Your Data Science and AI News Source
¿Te parecieron útiles estos recursos? ¡Déjanos un comentario!
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