Científica de datos: ¿cómo construí mi carrera?

Científica de datos: ¿cómo construí mi carrera?


Científico de datos lleva años en la lista de carreras más populares pero, ¿cómo se llega a ser científico de datos?

¿Qué es un científico de datos?

Bueno, mi viaje para convertirme en ciencia de datos no fue un viaje intencional, pues no comencé con un plan para terminar en una carrera de ciencia de datos. De hecho, acabé haciendo ciencia de datos durante años, aun antes de darme cuenta de que tenía un nombre.

¿Qué es un científico de datos?

Los científicos de datos han sido descritos como una mezcla entre matemáticos e informáticos, con curiosidad por resolver problemas inexplorados. Hay muchas descripciones de puestos de trabajo de científicos de datos, pero creo que esta descripción lo resume todo. ¿Qué es un científico de datos? ¿Qué es un científico de datos?

Son en parte matemáticos, en parte cientificos en computación y en parte observador de tendencias.

Ciencia de datos: Prepárese para datos científicos serios

¿Por dónde empecé? matemáticas

Camino de tierra a lo largo de una ladera verde y exuberante.

Foto de Justin Kauffman y Unsplash

Si tuviera que señalar el comienzo de mi viaje en la ciencia de datos, tendría que decir que empezó con el amor por las matemáticas. Empecé la universidad como estudiante de matemáticas y, por poco tiempo, tuve la idea de que iba a ser matemática.

Mi programa de matemáticas exigía una clase de introducción a la informática, a la que asistía en mi primer semestre y en la que conocía a mi eventual asesor de licenciatura. Como parte de la clase, se reunió con cada persona individualmente para hablar de los objetivos para la clase y la carrera de cada uno. En esta reunión, me mostraron las oportunidades de trabajo (y los salarios) de un matemático frente a un informático. Digamos que las ciencias de la computación parecían más prometedoras y, como alguien que siempre quiso decir que era científico, me convencieron.

Poco después de esa clase, comencé a investigar con ella. Use el aprendizaje automatico o aprendizaje automático para predecir el consumo fraudulento de energía, lo que continuó hasta que me gradué y me llevó a aplicar a programas de doctorado. Para ese momento ya había estado haciendo y amando la ciencia de los datos, pero todavía no era consciente de ello.

¿Un científico de datos necesita doctorado?

Me presenté a varias escuelas de pogrado y decidí buscar laboratorios que trabajaran con datos educativos. La educación me brindó muchas oportunidades, y quería poder contribuir a una investigación que hiciera la educación más accesible y asequible para otros. Después de recibir cartas de aceptación y rechazo, me puse en contacto con una profesora de investigación de una de las escuelas en las que fui aceptada, cuya investigación se centró en los datos educativos. Me reuní con ella y tomé la decisión de incorporarme a su programa de doctorado de cinco años.

Puede que a estas alturas te preguntes si necesitas un doctorado para convertir en un científico de datos y la respuesta es, como siempre,depende. La ciencia de los datos es una carrera en rápida expansión y existen múltiples niveles de científicos de datos. Algunos puestos pueden requerir un doctorado, pero encontrarán muchos más que solo buscan un conjunto de habilidades concretas y experiencia analítica.

¿Ciencia o industria?

Durante el programa, aprendí sobre el diseño y la configuración de experimentos, técnicas de análisis avanzadas y más sobre aprendizaje automático o aprendizaje automático. Después de terminar los requisitos del curso en los dos primeros años, pasé la mayor parte de mi tiempo haciendo análisis de datos y escribiendo los resultados para trabajos académicos.

Aquí también descubrí el amor por la enseñanza al ser Teachera. Soñé con la idea de convertirme en profesora de investigación, pero después de presenciar el día a día de los profesores, empecé a dudar de que me gustara como carrera. Así pues, sería la industria.

Para suerte, descubra que la oportunidad de intuirlo se extiende mucho más que todo el mundo del mundo académico; Después de todo, la gente quiere aprender sobre la ciencia de los datos. En mi trabajo actual en SAS, dentro del departamento de Educación, enseño y diseño cursos para nuestro aprendizaje automático y herramientas analíticas, aunque paso la mayor parte de mi tiempo haciendo el típico trabajo de ciencia de datos.

Utilizo prácticamente todas las habilidades que aprendí en mi programa de doctorado, incluyendo las que aprendí trabajando con datos educativos. En el día a día, trabajo en el diseño, la supervisión y el análisis de experimentos para resolver problemas empresariales. También dedicó una cantidad apreciable de tiempo a realizar una variedad de tareas de procesamiento de datos, desde la limpieza hasta la ingeniería de características, así como la visualización de datos para ayudar a informar y la mayoría de los procesos internos en el equipo de SAS Education.

¿Cuáles son los retos del tránsito del mundo académico al industrial?

Nuevo dominio, nuevo publico y, lo mas importante, ¡nuevos objetivos!

La transición del mundo académico a la industria fue, para mí, un proceso relativamente fácil; sin embargo, hubo algunos desafíos.

El mayor reto que tuve fue cambiar mi mentalidad en lo que respeta a los objetivos analiticos. En comparación con el mundo académico, donde el proceso de análisis que se sigue para responder a una pregunta es tan importante como el objetivo (responder a la pregunta de investigación), en la industria el objetivo tiende como ser el centro de atención. Para mí, esto significó actualizar la forma de comunicar los resultados y sus implicaciones. También tuve que aprender un dominio completamente nuevo (operaciones comerciales) y comunicar los resultados a un público no técnico.

Entender las necesidades de su empresa es por mucho el reto más difícil, por lo que hacer preguntas es la clave. Presentar tus interpretaciones o inquietudes sobre el objetivo es decisivo para hacer bien el trabajo. Eres alguien que está en proceso de transición del mundo académico al industrial, prepárate para adaptarte a nuevos procesos y cambiar tu mentalidad para acomodarte a la resolución de los retos empresariales, pues los objetivos en la empresa serán diferentes a los de la investigación académica.

¿Está interesado en convertir a datos científicos?

Si te interesa convertir al conocimiento científico, pregúntate: «¿soy el tipo de persona que profundiza en el problema para encontrar la respuesta, mostrando a menudo otras preguntas y respuestas en el proceso?» o «¿prefiero centrarme en cuestiones más definidas y directas?». ¿Sientes que eres del primer tipo? Consulta SAS Academy for Data Science (gratis durante 30 días).

Día Internacional de la Mujer – 8 de marzo

En honor al Día Internacional de la Mujer, que se celebra el 8 de marzo, supongo que daré las gracias a todas las mujeres poderosas que han apoyado mi trayectoria.

He conocido a muchas mujeres inspiradoras en el camino. Tanto mis asesoras de licenciatura como de pogrado eran mujeres, así como mi actual jefa, y estoy increíblemente agradecida por haber tenido a estos líderes a quienes admirar.

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