Cómo obtener su primer trabajo en ciencia de datos sin ninguna experiencia laboral

Reeditado por Platón

seguidores: 0

Ya sea que sea un recién graduado, alguien que busque un cambio de carrera o un gato similar al anterior, el campo de la ciencia de datos está lleno de trabajos que marcan casi todas las casillas en la lista de verificación del trabajador moderno. Trabajar en ciencia de datos le brinda la oportunidad de tener seguridad laboral, un salario bien remunerado con espacio para avanzar y la capacidad de trabajar desde cualquier parte del mundo. Básicamente, trabajar en ciencia de datos es una obviedad para los interesados.

Sin embargo, durante la temida búsqueda de empleo, muchos de nosotros nos encontramos con una situación similar a esta:

Sí, eso parece bastante familiar.

Después de haberme encontrado con muchas situaciones en las que las empresas a menudo buscan candidatos con 20 años de experiencia laboral antes de los 22, comprendo el agravante que conlleva tratar de buscar un trabajo cuando eres un recién graduado, alguien que busca un cambio de carrera, o incluso un gato, sin experiencia laboral relevante.

Sin embargo, esto no es motivo para desanimarse. Si bien muchos trabajos de ciencia de datos requieren experiencia laboral, hay muchas formas de crear su propia experiencia laboral que lo convertirán en un candidato elegible para estas carreras.

Todo lo que necesitas es un poco de creatividad, determinación y perseverancia.

En países similares a Canadá, donde tener algún tipo de titulación universitaria se está convirtiendo en la norma (en 2016, el 54% de los canadienses de entre 25 y 64 años tenía una certificación de colegio o universidad), ahora ya no se trata de lo que sabes. En cambio, se trata de a quién conoces y quién te conoce.

Busque en Google “la importancia de la creación de redes”, y se verá inundado de artículos de los principales actores (Forbes, Huffington Post, Indeed, etc.) sobre por qué la creación de redes es una de las cosas más importantes que puede hacer por su carrera. Forbes lo dice mejor:

"La creación de redes no solo se trata de información comercial, sino que también sirve como una vía para crear relaciones a largo plazo con beneficios mutuos". - Bianca Miller Cole, Forbes

Si bien la creación de redes es una forma fenomenal de obtener información privilegiada sobre cómo tener éxito en una carrera en particular, también puede servir como una relación de beneficio mutuo en el futuro.

Conseguí mi primer trabajo en tecnología manteniendo una relación con un colega universitario. Nos conocimos como resultado de unirnos para nuestra práctica final de cuatro meses. Después de la graduación, nos mantuvimos en contacto. Casi dos años después, recibí un mensaje diciendo que la empresa para la que trabajan está interesada en contratarme para que haga un trabajo para ellos. Gracias a mantener esa relación, logré obtener mi primer trabajo después de graduarme sin experiencia laboral gracias a que mi colega presentó mi nombre.

En otras palabras, es importante hacer algunos conocidos mientras cursa la universidad, asistir a eventos de networking y hablar con la gente allí, y exponerse para que los reclutadores comiencen a conocer su nombre.

Los científicos de datos son narradores naturales gracias a su capacidad para convertir conjuntos de datos masivos en visualizaciones convincentes que cuentan historias a las masas. Debido a esto, tiene sentido que los aspirantes a científicos de datos escriban sobre su trabajo para demostrar sus habilidades de comunicación a los futuros empleadores.

Muchos científicos de datos han promocionado los beneficios de iniciar un blog o escribir en una plataforma como Medium. A pesar de lo que muchos dicen, los beneficios de escribir no se limitan a hacerte una persona más feliz y libre de estrés; la escritura también ayudará a tu carrera en la ciencia de datos.

Como mencioné anteriormente, ser un narrador y un comunicador sólido en general son habilidades esenciales de los científicos de datos que solo mejoran cuando se practican. Por ejemplo, al explicar los resultados de su análisis de datos al público en general, comienza a pensar en los datos en términos simples que cualquiera puede comprender y apreciar. Como Richard Feynman dijo una vez: “No podría reducirlo al nivel de estudiante de primer año. Eso significa que realmente no lo entendemos ". La escritura no solo lo convertirá en un mejor comunicador, sino que también le brindará una comprensión más profunda de los conceptos de la ciencia de datos, lo que lo convertirá en un mejor científico de datos.

Sin embargo, los beneficios de escribir no se detienen ahí.

Como futuro científico de datos, los artículos que ha escrito se convierten en parte de su cartera profesional y brindan a los reclutadores una idea de su comprensión de conceptos particulares. No solo podrán ver que ha podido construir un seguimiento de personas que confían y valoran su trabajo, sino que también podrán ver que está dispuesto a contribuir con conocimientos para promover las vidas y carreras de compañeros científicos de datos. Además, publicar en un sitio web que te paga por tu trabajo les dice a los reclutadores que las personas valoran tanto tu conocimiento, que en realidad te pagan por ello.

Aquí hay un par de recursos para inspirarte a escribir:

Por qué los científicos de datos deberían escribir libros y por qué lo hice yo.
El conocimiento está ahí fuera.

Consejos prácticos para la escritura de ciencia de datos
Algunos consejos útiles para comenzar a escribir sobre sus proyectos de ciencia de datos

El proyecto infantería de marina lo dijo mejor: improvisar, adaptarse, superar.

En lugar de luchar constantemente en una batalla cuesta arriba, siga la corriente y cree su propio negocio de consultoría en ciencia de datos.

Sé por experiencia lo desalentador que es cuando has enviado un centenar de currículums solo para recibir cartas de rechazo y silencio de radio a cambio. Entonces, si nadie lo contrata, ¡contrate usted mismo!

Trabajar como autónomo es fácilmente una de las cosas más aterradoras que las personas pueden hacer para ganar dinero, y definitivamente no es para todos. Sin embargo, es una alternativa justa a golpearse la cabeza contra la pared durante días y días esperando a que los empleadores potenciales se comuniquen con usted (o no).

Si tiene las habilidades y la confianza, ¿por qué no contrata a algunos clientes independientes? Es una situación en la que todos ganan. Obtienes experiencia en el mundo real sin tener que pasar por el dolor y el sufrimiento del proceso de contratación (fíjate, puede haber tanto dolor y sufrimiento haciendo un trabajo independiente, por lo que no es para todos). La belleza de contratarse a sí mismo es que si finalmente obtiene una oferta de trabajo de una de sus codiciadas empresas gracias a la experiencia del mundo real que ha podido acumular, puede dejar de trabajar como autónomo en cualquier momento.

¿Pero quién sabe? Quizás termines disfrutando mucho de la vida como autónomo. En mi opinión, vale la pena apostar si no puede encontrar trabajo de la manera convencional.

Si me pidiera una definición de “ciencia de datos”, la resumiría como un campo interdisciplinario que se enfoca en resolver problemas y recopilar información. Por lo tanto, tiene sentido que un empleador no quiera contratar a nadie que no haya resuelto ningún problema o que no haya podido sacar ninguna conclusión de un conjunto de datos.

Al crear sus propios proyectos, muestra a los empleadores que tiene esa curiosidad innata y el impulso que se requiere para que los científicos de datos tengan éxito en su trabajo. No solo eso, sino que muchos empleadores en tecnología solicitan ver su cartera de proyectos para que puedan ver la calidad de su trabajo antes de contratarlo.

Ahora es más fácil que nunca encontrar conjuntos de datos gratuitos para construir proyectos. ¿Crees que estoy bromeando? La última vez que verifiqué, había 67,862 conjuntos de datos disponibles en Kaggle para que cualquiera lo use. Eso es una gran cantidad de datos.

Además, una búsqueda rápida lo llevará a cientos de artículos llenos de diferentes proyectos de ciencia de datos para brindarle inspiración. Aquí hay algunos para comenzar.

Los 7 proyectos de ciencia de datos que planeo completar en 2021
Cómo planeo usar estos proyectos para mejorar mis habilidades en ciencia de datos para fin de año.

12 proyectos de ciencia de datos para 12 días de Navidad
¡Proyectos de ciencia de datos relevantes y valiosos que puede realizar en un día!

12 ideas geniales de proyectos de ciencia de datos para principiantes y expertos
"¿Cuántos proyectos de ciencia de datos ha completado hasta ahora?"

Una guía para obtener ideas de proyectos de ciencia de datos
Cómo proponer ideas de autoestudio, portafolio o negocios. De alguien con demasiados.

A veces, la mejor manera de obtener la experiencia laboral necesaria es hacer el trabajo de forma gratuita. A nadie le gusta trabajar por nada, pero en un mundo que a menudo requiere que tengas 20 años de experiencia laboral antes de los 22, trabajar gratis es a menudo tu boleto para el éxito en la búsqueda de empleo.

Hacer prácticas, ser voluntario o realizar un trabajo pro bono son tres de las mejores formas de obtener la experiencia laboral necesaria que muchas empresas están buscando. Estos "trabajos" no solo le permiten ganar experiencia en el mundo real utilizando datos del mundo real, sino que también muestran a los gerentes de contratación que usted es un jugador de equipo que ganó su experiencia laboral de la manera más difícil sin paga. Además, puede tener la oportunidad de crear soluciones significativas que impactarán positivamente a muchas personas y comunidades a lo largo del camino. Si la empresa para la que trabaja está dispuesta a compensarlo con una reseña entusiasta en su perfil de LinkedIn o una carta de referencia, ¡aún mejor!

Para cualquier persona que ingrese a un nuevo campo, ya sea un recién graduado, alguien que busque un cambio de carrera o incluso un gato que haya aprendido a escribir, la falta de experiencia laboral puede ser una situación abrumadora que superar.

Sin embargo, existen muchas oportunidades para que usted gane experiencia laboral siempre que esté dispuesto a aprovecharlas. La fortuna tiende a favorecer a los valientes, y eso no es más cierto que para las personas que buscan triunfar en un nuevo campo.

Al practicar un poco de creatividad, determinación y perseverancia (y también tal vez algo de paciencia), estará bien encaminado para conseguir ese primer trabajo codiciado en ciencia de datos.

madison cazador es un estudiante de licenciatura en Geociencias, graduado en Desarrollo de Software. Madison produce divagaciones sobre ciencia de datos, medio ambiente y STEM.

Original. Publicado de nuevo con permiso.