#54 Tras leerme el hilo, te voy a dar unos consejos a modo personal y profesional, que puede irte muy bien si lo sigues, o muy mal si no lo haces, especialmente en la salida profesional en el mundo de los datos.
- Humildad: Si no te gusta lo que la gente te dice a la que le pides consejo u opinión, lo aceptas y no te rebotas con contraargumentos, intentando convencer a los demás. Quizá el problema no son sus argumentos, si no la falta de contexto que das.
- Autocrítica: Ligado a lo anterior, plantéate que no siempre tienes razón y que no eres el mejor del mundo.
Sobre lo que has mencionado a posterior, no es cierto.
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).
Hay puestos con cero experiencia de Data Science en el mercado, son los conocidos "Data Science Intern" en el cual la empresa te forma. Sin embargo, están cotizadísimos porque se ha hecho un marketing bestial de la profesión, prometiendo a ingenuos que "Es la profesión del futuro" en la que con un curso formativo de 6 meses, empiezas a trabajar de ello. Respuesta simple, rotunda, y clara. No. Data Science no es programar solo. Y viniendo de una carrera de Ingeniería informática, no estás preparado para hacer Data Science, ni un FP, ni un curso de formación.
Viniendo de Física, Matemáticas o Estadística, eso ya es otra historia. Especialmente de matemáticas y estadística.
Big Data es la gilipollez más grande que ninguna persona haya podido acuñar en una sola palabra... La principal y única diferencia entre una BBDD relacional local, y una BBDD "Big Data", es simplemente el volumen, y donde se encuentran los datos. Todo lo demás? Marketing puro y duro.
El growth path desde 0, generalmente, suele ser:
- Carrera Cuantitativa/Cualitativa técnica (Matemáticas, Estadística, Ingeniería o Empresariales)
- Business Intelligence Analyst: Aprendes las nociones básicas de una estructura de datos empresarial, lo que es un Data Warehouse, KPIs, y utilizar las herramientas para generar la estructura de datos y procesarlos (ETL), analizas los datos procesados (Analysis), y creas los reports o dashboards (Reporting) para presentar las KPI's
- Cuando ya tienes conocimiento de lo anterior, entras en la linea del análisis estricto de los datos (Data Analyst), en la cual generalmente, planteas soluciones a problemas, o situaciones que se dan en la empresa. Ya sea performance, feature design, optimización, balances, etc... y aquí... puedes llegar a ser un crack y mejor pagado que un Data Scientist, ya que son dos cosas MUY diferentes.
- Si sigues en la línea de la especialización, entonces, puedes plantearte el salto al Data Science (Data Scientist). Aquí, es cuando empiezas a ver el mundo de dolor. Todo lo anteriormente citado, no tienes que dominarlo, pero si conocerlo a la perfección, puesto que el Data Science combina lo mas jodido de ambos mundos. Necesitas saber programar, y muy bien, ya que según que procesos y que variables elijas para según que datos, un proceso de ML puede tardarte 3 segundos, como puede estarse varias vidas humanas. No necesitas saber estadística... tienes que soñar con ella, y todo lo que ves en la calle, te resultará fácilmente transformable en una regresión lineal, logística, o si no sabes que valor darle a algo, siempre pensaras en K Nearest Neighbours.
Dicho esto, puedo decirte que me alegro un montón que hayas conseguido entrar en la rueda, aunque sea como Junior Data Analyst Intern. Ahora bien, humildad y aceptar el feedback que te den, aunque no te guste. De aquí a que toques y hagas cosas de Data Science puro, te quedan muchos inviernos, por muy motivado que estés.
Y te lo digo con conocimiento de causa. Trabajo en el mundo de los datos desde hace más de 10 años... como BI Consultant, Digital Marketing Data Analyst, Product Analyst, y ahora recientemente Senior Data Scientist. vengo de una carrera de ingeniería superior en informática, postgrado en estadística, y Máster en Data Science (finalizándolo).
Le dices a alguien que hace un curso de 6 meses de Data Science qué es Shapiro-Wilk test, o una regresión multivariada, o para que sirven las redes neuronales, y le explota la cabeza... y spoiler... eso lo enseñan en Matemáticas!
En resumen... congrats por el curro, pero no eres el centro del mundo.
