Esta es una pregunta súper amplia. No es necesario completar un certificado, título o tarea universalmente aceptado antes de que las personas lo consideren un experto en “análisis de datos“. Por lo tanto, la respuesta es, por supuesto, depende . Sé que eso no es satisfactorio, pero al menos puedo darte una respuesta conceptual general. Y dado que mencionó el análisis de datos, Python y R, voy a suponer que está preguntando sobre el área general de la “ciencia de datos”, que aún es demasiado amplia, pero de todos modos lo abordaremos.
Hay al menos tres formas generales de demostrar sus credenciales para la ciencia de datos.
- Obtenga un título avanzado en ciencia de datos o alguna otra área equivalente. Sé que la Universidad de Missouri, por ejemplo, ofrece un Master of Data Science and Analytics Degree. Lo de la “ciencia de datos” es aún nuevo, pero puede recibir capacitación similar de estadísticas, ciencias de la computación o áreas que enfatizan los métodos de investigación cuantitativa y / o computacional. Para la mayoría de las personas, creo que esta es la apuesta más segura para aprender ciencia de datos, pero, a menos que esté esperando un trabajo académico, todavía no le dará, por sí solo, las credenciales aplicadas que la mayoría de los trabajos de la industria están buscando.
- Tenga buenas referencias, sea increíble en redes y, lo más importante, tenga suerte. Tal vez ha realizado algunos trabajos de datos en un trabajo anterior y su empleador puede garantizar sus habilidades. Tal vez te codeaste con futuros empleadores en una conferencia o tal vez eres amigo de alguien que es un gran nombre en los círculos de código abierto. Cualquiera de estos puede ser un camino para obtener una entrevista o incluso una oferta de trabajo. En muchos sentidos, la suerte puede ser la fuerza más poderosa aquí, pero aún puedes asegurarte de que estás conectando en red tanto como sea posible.
- Cree su cartera en línea en un sitio como Github. La forma más fácil para que alguien evalúe su potencial de trabajo es que pueda evaluar su trabajo real. Si pone en línea sus scripts de análisis de código y datos, entonces, como mínimo, se está comunicando a los empleadores potenciales que (a) tiene la confianza suficiente para realizar su trabajo y (b) está trabajando activamente en su habilidades.
Es posible conseguir un gran trabajo con solo uno de estos, pero no puedo imaginar que suceda muy a menudo sin ninguno de ellos. La verdad es que el suministro de datos ha aumentado exponencialmente en los últimos 20 años, con importantes avances tecnológicos y cambios en el camino, y las personas y organizaciones que realizan análisis de datos (en la industria, la academia, el gobierno, etc.) no han tenido tiempo para acordar lo que cuenta como “certificado”. Y a menos que algo milagrosamente haga que los avances tecnológicos se detengan, no espero que eso cambie pronto.
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