10 señales de que una carrera como científico de datos es adecuada para ti

¿Es la carrera de científico de datos adecuada para ti?

Para maximizar su valor, las empresas necesitan científicos de datos que les ayuden a dar sentido a los datos que recopilan. Como resultado, la demanda de científicos de datos está en auge, lo que significa que también está aumentando el interés por seguir una carrera como científico de datos.

Las carreras en ciencia de datos atraen a todo tipo de personas, desde estudiantes universitarios interesados en tecnología hasta profesionales de TI que buscan un cambio de carrera, pasando por personas no técnicas que buscan un crecimiento profesional en un campo técnico.

¿Cómo sabes si serás feliz en una carrera en ciencia de datos? Estas 10 pistas pueden ayudarte a determinar si un papel de científico de datos es adecuado para ti. Si decides que sí, no olvides consultar los recursos profesionales al final de este artículo.

1. ¿No te gustan las estadísticas, las matemáticas y la programación?

Los profesionales de la ciencia de datos dependen en gran medida de su conocimiento de estadísticas, matemáticas y programación para analizar y manipular datos. Como científico de datos, debes poder utilizar lenguajes como Python y R para crear modelos de aprendizaje automático y trabajar con grandes conjuntos de datos.

También es importante tener una excelente comprensión de los conceptos estadísticos y de las fórmulas estadísticas clave, además de la capacidad de interpretar y comunicar los resultados estadísticos. Si estos temas no conectan contigo o si te resulta difícil comprender completamente sus conceptos, puede ser una indicación de que seguir un rol como científico de datos no es lo adecuado para ti.

2. ¿No te gusta trabajar largos períodos de tiempo solo?

Cuando aprendes un nuevo concepto, generalmente es una buena práctica aislarte ocasionalmente para concentrarte y sumergirte por completo en el tema. Esto es especialmente cierto para los científicos de datos que a menudo necesitan pasar largas horas analizando datos y desarrollando modelos complejos.

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La ciencia de datos puede requerir períodos prolongados de concentración. Este trabajo se hace mejor solo y con interrupciones mínimas. Si eres una persona altamente social y deseas una interacción constante, una carrera en ciencia de datos puede resultar demasiado aislante.

3. ¿No eres detallista?

La atención al detalle es importante en la ciencia de datos porque constantemente estás trabajando con estadísticas, datos y los algoritmos matemáticos y lógicos que desarrollas. El trabajo en ciencia de datos puede requerir que analices conjuntos de datos complejos, lo que requiere un alto nivel de atención.

Cuando no prestas atención incluso al más mínimo detalle, puede llevar a resultados inexactos o conclusiones erróneas, por lo que debes analizar continuamente los resultados de tu trabajo. Una persona con una mente detallista es la más adecuada para esta actividad.

4. ¿No te gustan las tareas tediosas?

Gran parte del tiempo se consume en la preparación de datos, una actividad tediosa que implica estandarizar los términos de los datos y limpiarlos para que puedan ser utilizados. No hay nada glamoroso en este trabajo, pero si no lo haces, no tendrás un buen conjunto de datos para ejecutar tus algoritmos. Debes preguntarte si un trabajo con mucho tedio en la preparación de datos te hará feliz.

5. ¿No tienes una sólida formación técnica o en ingeniería?

Una sólida formación en ingeniería, informática, estadística y modelado de datos es importante para los científicos de datos. La ciencia de datos implica trabajar con algoritmos complejos, modelos estadísticos, lenguajes de programación y grandes conjuntos de datos.

Aunque no es imposible, si provienes de un campo diferente, es posible que te resulte difícil comprender y aplicar los conceptos y metodologías requeridas en este campo sin formación adicional.

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6. ¿No puedes aceptar el fracaso?

La ciencia de datos es un trabajo experimental. Estás probando diferentes algoritmos con diferentes combinaciones de datos. Al igual que la mayoría de los investigadores, los científicos de datos se encuentran con muchos fracasos porque no todos los algoritmos o teorías funcionan.

Los grandes científicos de datos saben cuándo rendirse y cuándo probar otro enfoque. Cuando fallan, vuelven a intentarlo. Si sientes que no tienes la capacidad de aceptar fracasos repetitivos, es posible que un trabajo en ciencia de datos no sea para ti.

7. ¿Te gusta un trabajo predecible?

La ciencia de datos es todo menos predecible. Los científicos de datos suelen trabajar en proyectos variados, analizando diferentes conjuntos de datos y aplicando diversas técnicas. A veces, pueden surgir ideas únicas de la nada. En otros casos, lo que creías que era una buena fórmula o algoritmo para aplicar a los datos no produce nada.

Un trabajo de científico de datos no es para alguien a quien le guste llegar al trabajo cada mañana ya sabiendo cómo será su día. Si prefieres rutinas estrictas o encuentras más atractivas las tareas repetitivas, es posible que la naturaleza dinámica de la ciencia de datos no se alinee con tus preferencias.

8. ¿No te gusta trabajar en un escritorio?

Si te gusta la informática pero también te gusta moverte físicamente y tomar un descanso de tu escritorio, es posible que un trabajo en redes, telefonía o operaciones sea más adecuado. Debido a la naturaleza detallada del trabajo, los científicos de datos pasan largas horas en sus escritorios analizando y manipulando datos, programando e implementando algoritmos. Si no te gusta trabajar en un escritorio y prefieres estar más físicamente activo o dedicarte a tareas prácticas, un trabajo como científico de datos puede que no sea el más adecuado para ti.

9. ¿Los datos te aburren?

La ciencia de datos se trata completamente de los datos. Tienes que limpiar los datos, juntarlos, procesarlos, analizarlos y luego hacer más de lo mismo.

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Es útil si disfrutas de los desafíos que implica trabajar con datos. Si el manejo y la exploración de datos no te emocionan o te resultan tediosos e interesantes, indica que es posible que no tengas la curiosidad y la pasión innata necesarias para resolver problemas basados en datos en este rol.

10. ¿No entiendes cómo traducir problemas comerciales en algoritmos de datos?

Necesitarás algo más que un título en ciencia de datos para un puesto de científico de datos. Tus clientes internos esperarán que entiendas el negocio, así como los problemas comerciales difíciles que quieran que les ayudes a resolver con la ciencia de datos.

Un científico de datos experto sabe cómo llegar al núcleo de un problema comercial y encontrar los datos adecuados. Si sientes que careces de esa habilidad o instinto empresarial, una carrera en ciencia de datos puede que no sea adecuada para ti.

¿Parece que ser un científico de datos es adecuado para ti? Estos recursos pueden ayudarte

Si te sientes identificado con las cualidades y habilidades requeridas para ser un científico de datos, es posible que estés en el camino correcto para seguir una carrera en este campo. Explora nuestra hoja de trucos para científicos de datos, así como nuestra guía sobre qué preguntas hacer durante una entrevista de trabajo en ciencia de datos.

Estas guías te permitirán explorar y mejorar tu comprensión de la ciencia de datos y determinar en qué tipo de empresa encajarías mejor como científico de datos.

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