¿Estoy cometiendo un error al intentar pasar a Data Science / Data Analytics después de 9 años?

Answer 1

Dado su fondo de Oracle, es una buena extensión para moverse al espacio de análisis de datos. Pero al mismo tiempo, su experiencia no lo hará fácil.

A su nivel, los reclutadores esperarán una experiencia sólida y una comprensión más profunda de los métodos analíticos. Ahora que es un poco de desafío. Sin embargo, hay algunas formas (o más).

• Únase a un curso de análisis de IIM (creo que también tienen un curso de medio tiempo).
• Practica con proyectos de la vida real. Intente trabajar horas extras si su empresa tiene tales proyectos.
• Mantener tu repositorio github
• Comienza a bloguear sobre tus experimentos
• Lea activamente los problemas que enfrentan las personas (en stackoverflow)
• Conéctese con personas en este espacio y esté atento a las aperturas

Su mejor caso es buscar referencias. El camino puede ser difícil pero la perseverancia es clave. A menos que crea que esta es la única forma, no va a dar su 100%. Entonces todo adentro.

¡Todo lo mejor!

Answer 2

Estoy respondiendo desde una perspectiva puramente profesional, sin tener en cuenta el esfuerzo que tendrá que hacer en algunas áreas. A partir de hoy (mayo de 2016) es un buen cambio de carrera dada su experiencia en DB.

Con el crecimiento de la ciencia de datos, ha sido más fácil encontrar personas en el lado de análisis / estadísticas que en el lado de tecnología / ingeniería. Hablando desde mi experiencia, la tasa es de 4 a 1. Sin calcular un número, esa es la tasa de aplicaciones entre mi equipo y el equipo de ingeniería de datos.

En cuanto a la carrera, no solo proviene de un entorno más raro, sino que se está moviendo hacia un entorno más rápido. La tecnología como Spark está invadiendo el espacio de datos rápidamente, pero existe mucha coexistencia entre las bases de datos tradicionales y los nuevos entornos distribuidos.

Desde una perspectiva profesional solamente, realmente no puedo verlo como algo malo.