ni que los informaticos dieran muchas matematicas tampoco
#6ArThoiD:Habiendo el paro que hay y la de gente con carrera que habrá buscando curro, con un GS no creo que te pillen en ningún sitio para Big Data.
Aquí uno. A mitad ingeniería y con solamente el titulo de GS me contrataron como dev BI en Oracle para Entidades bancarias. Llevo ya 6 años y lamentablemente deje la ingeniería de lado.
De hecho salvo 1 o 2 compañeros con todos los que curro son ingenieros, matemáticos etc. Pero yo no lo soy.
Para mi ni los que salen de carrera, ni los que salen de ciclo vienen con conocimiento en BBDD suficientes como para que de por hecho de que es mejor una cosa que otra. Y te lo dice alguien que ha formado tanto a gente que viene con masters y todo a la empresa, como gente que ha venido de ciclo a la empresa.
Podría decir que una persona que viene de un master tiene algo más de capacidad analítica que uno que viene de ciclo, pero vamos eso viene en la capacidad de la persona y sus estudios, y no por esto último.
Por otro lado ya os digo que al menos en la parte BI para entidades bancarias normalmente vais a utilizar bien poco métodos analíticos que se dan en carrera y que precisan unas bases matemáticas y es que estas cosas las hacen más desde otros departamentos que entienden más de negoció.
#5 Ahí te has columpiado un rato colega. Esto viene en la persona. Cuando entres en el mercado te darás cuenta.
Pueden darse que el de ciclo sabe mucho más que el de carrera, pero la capacidad analítica que tiene el de la carrera es algo superior.
Pero ya te puedo decir que el que más capacidad tiene tanto analítica como en programación es una persona con experiencia. PUNTO.
Al final una persona que ha salido de carrera o ciclo llega al mercado laboral con 0 experiencia y va muy pez hasta que consigue conger ritmo y aprender muchísimo.
#17iviallstar:#16 Que de mates se utiliza en Big Data? Casi todo lo que he leído sobre esto es que Big Data es una mezcla de estadística y programación/bases de datos.
Para programar en BI primero de todo tienes que entender que quieres analizar y que datos quieres generar. Por lo que SI, necesitas unos conocimientos mínimos de matemáticas, aun que esto contradice un poco el primer, pero vamos es para que entiendas que que te puedes encontrar de todo.
Al final la definición de BI:
El término inteligencia empresarial se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Abarca la comprensión del funcionamiento actual de la empresa, bien como la anticipación de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales.
Tu puedes allanar el camino para que gente de negoció tome esas decisiones y analice los datos, pero también te puede tocar a ti hacerlo. Donde curro yo rara vez tienes que hacerlo ya que eso recae sobre usuarios de negoció, pero como mínimo sabes interpretar todos los datos que generas.
PD: Le he liado bastante en estos comentarios la verdad, es muy temprano y ando algo dormido. Pregunta lo que quieras. Curro de BI.
#32 Muchísimas gracias por toda la info.
Mi duda simplemente es como conseguiste la entrevista. Porque en casa puedes aprender mucho pero si no te llaman, da igual lo que sepas.
#30 Me he visto casi todos los videos de ese canal, y de otros tantos youtubers de data Science. Gracias por el aporte igualmente.
No cuestiono lo que dices tío pero entonces como un compañero dice en la segunda página que esta como BI con un grado superior? Y otro que conoce a amigos de Sociología/Políticas? No será que hay diferentes puestos de Big Data?
Los 3 años de desarrollador web han sido con el tiempo, justo cuando acabe el grado superior me puse a trabajar como informático, pero al año empecé la nueva carrera porque no me motivaba hacer putas páginas webs para empresas random. He estado estudiando políticas y currando de desarrollador.
#33 Interesante info. Hicieron algún máster de estadística normal en España? Nada de Ciencia de datos?
#34iviallstar:Mi duda simplemente es como conseguiste la entrevista. Porque en casa puedes aprender mucho pero si no te llaman, da igual lo que sepas.
Son cárnicas pero para romper el cayo te vendría bien algo como Everis, T-System, Accenture, Indra, Minsait, ItNow, etc etc. Busca ofertas de BI y tírate de cabeza.
Este mundo se mueve mucho por Linkedln, de hecho cada semana recibo ofertas de otras empresas por ahí
#13 cuando descubras que el periodismo de datos existe vas a flipar. No entiendo tu hate al periodismo cuando estás estudiando ciencias políticas, que sinceramente mucho valor para trabajar tampoco es que tenga.
Aquí un servidor especializándose en data science, vengo de carrera 100tifik4 y ahora estoy haciendo un máster. Con el coronavirus la cosa está muy jodida para encontrar trabajo hasta que volvamos a la "nueva normalidad" y entonces ya veremos que pasa.
#36 Claro que se que es el periodismo de datos, con 18 años me mire la carrera de periodismo, pero yo estoy formado en programación + 3 años de experiencia en lenguajes y SQL y en políticas he dado varias asignaturas de metodologías cuantitativas (no, no es para ser político).
No es el mejor perfil pero si ahora me decís que uno de letras va a estar mejor posicionado que yo, apaga y vámonos.
Por cierto, he echado algunos CV los últimos dias y está mañana me han llamado para una entrevista para una consultora de energía eléctrica. Hice mi CV interactivo en Power BI y se ve que les ha molado.
Para "Data Analyst" con SQL, Python, Excel y conocimientos en PowerBI/QlickView (creo que se llamaba así, el último). A ver si tengo suerte, entonces me tiro a la piscina por esto.
#22 experiencia laboral > perfil academico, al menos en los lugares donde yo me muevo (tech/silicon valley)
Me estoy mirando el master de la UPC en Data Science. A mi personalmente me pare OK/basico, pero claro el target de ese master no es para gente que se dedique a ello sino para gente que se quiera reciclar. Tiene alguna asignatura mas que basica, sobretodo en el primer semestre, llegando al 3o alguna de las especialidades parece chula. Como todo en Espana, habria que ver la calidad docente y la practicalidad de lo que te ensenan.
En el ambito profesional te van a pedir SQL, R y Python como basicos y despues SAS, Scala, Hadoop, Hive, Spark muy dependiendo de la empresa y scope del puesto.
En cuanto a analysis varia muchisimo de sector a sector y de nuevo del scope del puesto, pero lo basico yo creo serian algoritmos y forecasting, como llegues a ello o las tecnicas estadisticas que uses ya dependera del problema a solucionar, las variables y como sean, el escenario, etc. Por lo que tendrias que dominar no se, 10 metodos de forecasting tranquilamente.
Tambien tendrias que pensar si te quieres dedicar a ser el tio de los datos o si te interesa un poco mas la parte de consultoria y ver que se hace, que impliaciones tiene, como presentarlos a los equipos extendidos, el impacto o la factibilidad (feasibility) de la iniciativa, etc. Son dos perfiles completamente distintos.
27 días después
Pues he conseguido un puesto de Big Data, aplique en Linkedin para un internship de Data Analyst y me han cogido tras hacer mi mejor entrevista en la vida, me sentí super bien y como estaba motivado aprendido cosas de Data Science pues me salio perfecta. Además para ser un internship y sin haber acabado la carrera no cobro nada mal. Aparte me han dicho que tras el internship si yo estoy agusto y ellos tambien, buscaran ponerme de Data Analyst Junior a largo plazo. En la empresa ya hay un Data Scientist y un Data Engineer.
Lo que me han dicho es que trabajare con Python y Excel, analizando los KPI's de varias empresas y reportar informes y mas cosas que me iran enseñando. Ah, y SQL se me olvidaba.
Bonitos fails han caído en este hilo, un saludo a todos.
#41 Tampoco me voy a explicar mucho pero ellos tienen funciones en Excel que quieren hacer de otra manera con Python, seguire trabajando en Excel pero la idea es migrarlo todo, igualmente... sabes lo que es un Data Analyst? En casi todas las ofertas que he ido leyendo (tanto en España como en Europa) para Data Analyst primerizos, piden Excel.
Puse el hilo en favoritos porque podía haber salido algo interesante de aquí pero veo que lo creaste para esto:
#40iviallstar:Bonitos fails han caído en este hilo, un saludo a todos.
Pues nada, toma una palmadita en la espalda y que te vaya bien.
#43 y en casa con papel y boli pero en entornos BD? Suena raro.
#44 hay excels que se generan manualmente a diario, se dejan en una ruta y se almacenan en el dwh con algún proceso automático para después analizarlo.
También he visto cargar csvs con miles y miles de registros en pandas y trabajar con ellos en memoria o con spark, vamos, que el excel no es lo mejor para guardar datos, pero se usa
#46 ah vale, cargar los datos que están en excel, estaba entendiendo hacer los análisis directamente en un excel con sus miles de filas.
Suena a "necesitamos a un becario que nos pase estas mil fórmulas de Excel a Python". Pero bueno, por algo se empieza.
#44 Cuando me puse a echar CV en Linkedin casi todas las ofertas de Data Analyst pedian Excel.
Dime, lo cree para que? Si en ese momento ni me habia puesto a echar currículums, deja de decir tonterías 
#48 Puede ser, ni idea ya contare en un tiempo que hago para ver si hay alguien que hace lo mismo. Pero vaya que empezar en un trabajo de BD y en pleno coronavirus, mas quisieran muchos de ingenierias.
#49 ¿Para qué quiere trabajar alguien con un background en SWE de Data Analyst? En todo caso buscará un puesto de ML Enginer o Data Engineer, y si tiene una buena base de estadística Data Scientist.
Aprovechando el hilo, tengo curiosidad por saber más de los que aprenden big data y acaban trabajando en minado de datos personales.
- Cómo de consientes son de lo que están haciendo realmente (repercusiones poco éticas)?
- El profesorado, en parte, guían al alumno para que acabe haciendo eso?
- El ratio ganancias/trabajo es mucho mayor respecto a otras sectores?
#50 Porque un recien graduado de la carrera que quieras que tenga muchos números no suele entrar directamente a ser ML Engineer o Data Scientist. El Data Analyst es el primer escalón por así decirlo normalmente, luego te expandes en Data Analyst o subes a Data Scientist.
Busca puestos de Data Scientist sin experiencia, CERO (y mira que me di garbeos por linkedin, glassdoor... para saber como va el mercado), puede que en algíun lado haya pero es raro que lo haya, yo no he visto ninguno en cientos de ofertas que he ojeado.
Los puestos en el mundo Big Data de inicios suelen ser Data Analyst o Data Engineer (con experiencia previa en trabajos de BBDD y demás).
#52 No he dicho ninguna locura. En el FP das programacion web (JS, frameworks de JS...) y programación orientada a objetos tipo PHP, Python, C, C#... y lenguajes de marcas como HTML, XML etc, etc, etc...
El ingeniero da programacion tipo C o Python y ya, y no muy alla, mirate los planes de estudio joder. Tengo ex-compañeros de trabajo que son ingenieros informaticos y me contaban que al salir de la carrera si no se hubieran puesto por su cuenta, programación poca idea tenian.
#51 Te contesto a la última. Ahora mismo tienes un par de librerías que trabajan por ti. Y puedes colar una regresión lineal como data science! XD
#54 De hecho lo mejor para un data scientist es alguien de carrera a poder ser un doble grado mates+inf. Y si el equipo lo permite lo mejor es atraer Juniors porque ahora mismo hay una burbuja de la hostia, son muy caros los perfiles data scientist buenos. Si tienes una buena transferencia de conocimiento de tus senior a junior lo tienes hecho.
#55 Pato, si hay planes actualmente que dan un poco de vergüenza en su nivel de matemáticas. Y muchos egresados prefieren ni oír hablar de ellas. No lo entiendo porque con saber cuatro cosas y no ser un cafre aumentan todas tus posibilidades de hacer $$$
#26 Pues aquí uno con FP Superior en Big Data.
Que lo que hay que saber es Java, Scala, Spark (si empiezas con Spark, tienes que ser experto en SQL), Python y Unix, también hay kubernetes, terraform, cloud computing, etcétera.. pero eso se va cogiendo. No estamos tirando cohetes a la luna ¿eh? Movemos y transformamos datos, sin más. xD
Creo que #1 confunde Big Data devOps con Ciencia de datos.
Ya dije en otro hilo, que científicos hay muy pocos, nos pasan las fórmulas y las programamos en las tecnologías mencionadas.
Lo difícil de este mundo es equilibrar la volumetría que se trabaja con el hardware disponible. Por lo que tener conocimientos de hardware ayudará algo, pero no es fundamental.
#40 Congrats! sector puedes decir por curiosidad?
Tan solo FYI: Big Data no es necesariamente Data Science, y por lo que estas poniendo tu puesto parece mas Data Analytics que Data Science (que no esta mal tampoco y a mi personalmente es lo que mas gusta y mas salidas le veo).
Pero vamos que puedes ser un pelin mas humilde porque te han cogido de becario, y de junior lo mismo te chupas otros 2 anos dependiendo de empresa, progresion, etc. Hubieras quedado dpm unicamente dando un update a todo el mundo, la gente te felicita y pa' casa.
Ese comentario lo puedes hacer si hubieras llegado a Chief Decision Scientist Officer en un tech en Silicon Valley sin tener experiencia como es tu caso, pero no de becario tio, es bastante natural lo que te han dado: no tienes perfil pero estas haciendo un poco de hassling estudiando temas de Data Science y tienes actitud, pa' dentro.
De nuevo, enhorabuena
