Evalúa y desarrolla tus habilidades. La ciencia de datos es un campo de múltiples facetas, y muy pocas personas (si las hay) son estrellas en el modelado estadístico, la programación, la comunicación de resultados, el diseño de visualizaciones, la arquitectura del sistema, la planificación / estrategia del proyecto, el diseño de algoritmos, las bases de datos y el negocio / dominio. conocimiento. Sepa dónde están sus vacíos y trabaje para llenar los más evidentes. Por otro lado, sepa dónde están sus puntos fuertes y asegúrese de tener ejemplos de trabajo que los destaquen. Esta respuesta de William Chen tiene muchos recursos excelentes (la respuesta de William Chen a ¿Cómo puedo convertirme en un científico de datos?), Y aquí hay una publicación de blog de algunos de mis colegas que evalúan las diversas opciones basadas en el currículo para “aprender ciencia de datos”: ¿Cómo me convierto en un científico de datos? Una evaluación de 3 alternativas
Encuentra la comunidad y participa. Dependiendo de dónde viva, es probable que haya grupos Meetup de ciencia de datos. Estos eventos son buenos lugares para hacer preguntas sobre la práctica de científicos de datos, escuchar sobre oportunidades y encontrar posibles mentores o colaboradores.
Haz algo. Hay cientos de ricos conjuntos de datos disponibles, y además de esto, recopilar sus propios datos es más fácil que nunca. Existen herramientas gratuitas para el análisis y la presentación de datos, y recursos gratuitos sobre cómo usarlos. Si está realmente interesado en la ciencia de datos, no hay excusa para no tener un par de proyectos personales en su cartera. A los empleadores les encanta ver cosas como esta, especialmente para equipos pequeños de ciencia de datos donde las personas autodirigidas con iniciativa son especialmente valiosas.
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