Si la gente piensa que es fácil fingirlo como científico de datos, ¿por qué no puedo conseguir un trabajo?

No es fácil fingirlo como científico de datos. Estos son puestos altamente remunerados y, a menudo, estratégicamente importantes. Un empleador no solo va a contratar a nadie. Pondrán a prueba tus habilidades y se asegurarán de que no seas solo un pretendiente.

Sin embargo, para mí no parece que lo estés fingiendo. Tienes un interés genuino en el aprendizaje automático, y en realidad estás aplicando la teoría y construyendo cosas. Pronto, si no es así, pronto debería estar en una posición en la que esté totalmente calificado para trabajar como científico de datos.

Conseguir ese primer trabajo aún no será fácil, incluso si tiene el conjunto de habilidades requerido. Como no tiene experiencia en la aplicación de ML en proyectos de la industria, debe hacer un esfuerzo adicional para convencer a los empleadores de que lo contraten. Es posible que deba postularse para muchos trabajos incluso antes de obtener una entrevista, y es posible que deba ir a varias entrevistas antes de recibir una oferta. Así es como estás tratando de entrar en un nuevo campo en el que no tienes experiencia.

Definitivamente estás en el camino correcto y te estás probando siguiendo tus acciones.

No hay forma de que no obtengas reconocimiento en el futuro y si alguno puede haber conseguido trabajo fingiendo ser un científico de datos a través de sus redes o, de lo contrario, qué tan lejos pueden llegar esas personas cuando se trata de competir contra personas como tú

No se insulte comparándose con los demás, concéntrese en su trabajo y finalmente obtendrá lo que desea.

De alguna manera, puede crear su perfil y utilizar las redes sociales para destacarse siendo más creativo con la descripción del trabajo, las habilidades y el potencial que tiene en sí mismo. La mejor de las suertes

No es tan fácil en absoluto.

Muchas de las personas con las que he hablado no se dan cuenta de que la mayor parte del tiempo es manipulación de datos, por lo que las compañías casi requieren que sepas los conceptos básicos de SQL. ¿Por qué? Porque los datos que quieren modelar están en una base de datos relacional.

Muchas empresas también solicitan ‘carteras’. Quieren ver lo que has hecho. Todos con los que he hablado quieren que conozcas Python y las bibliotecas ML asociadas.

Se trata de conocimiento del producto. Cuanto mejor sepa masajear datos y construir los modelos en Python, más posibilidades tendrá de asegurar una posición.

Buena suerte. No te rindas y si no lo has hecho … comienza a aprender Python y a crear una cartera de Python de trabajo que hayas hecho.

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Las 5 mejores bibliotecas de aprendizaje automático en Python – Udemy

No es fácil fingirlo como científico de datos.

El aprendizaje automático es solo uno de los aspectos de la ciencia de datos.

No puede confiar solo en la clase introductoria de Andrew Ng para llevarlo a una carrera como científico de datos.

Además de la experiencia extremadamente aplicable que ya tiene, debe tener experiencia en el dominio, conocimiento del análisis de series de tiempo y un currículum sólido.

Publique algunos documentos en una Conferencia ML TOP.