¿Cómo ingresar al campo de la ciencia de datos sin experiencia técnica?

Debido a la creciente demanda, ha habido escasez de profesionales en ciencia de datos y las empresas están abriendo los brazos a aquellos que deseen adentrarse en la industria y unirse a la fuerza laboral.

Sin embargo, la brecha entre las habilidades existentes y las habilidades requeridas es muy amplia, lo que sin duda ha alimentado la discrepancia entre la oferta y la demanda. Dicho esto, lo cierto es que se trata de una oportunidad laboral lucrativa en un campo que está destinado a crecer y expandirse hacia muchas industrias.

¡Pero no te preocupes! Si deseas cerrar la brecha y pasar de una experiencia laboral no técnica a incursionar en la ciencia de datos y campos relacionados, estos consejos te guiarán sobre cómo abrirte paso y llamar la atención de los reclutadores cuando surjan nuevas y competitivas oportunidades laborales.

Este blog se centrará en todos los profesionales aspirantes que deseen hacer una transición en su carrera. Echa un vistazo a este curso de ciencia de datos y análisis que vale la pena realizar.

Comúnmente, los profesionales piensan:

“¿PUEDE LA CIENCIA DE DATOS Y LA ANALÍTICA AYUDARME EN MI INDUSTRIA?”

La respuesta a esto es:

“SÍ, cualquier industria que pueda generar datos puede aprovechar el poder de la ciencia de datos”.

Teniendo esto en cuenta, enfoquémonos en cómo los profesionales, independientemente de si pertenecen a campos tecnológicos o no tecnológicos, pueden hacer la transición a la ciencia de datos o sus áreas híbridas. A continuación, se detallan los pasos que se pueden seguir para facilitar la transición:

Paso 1: Identifica tu trabajo ideal

Dado que la ciencia de datos es un campo tan amplio, enfocar tu rol laboral ideal y trabajar hacia él te permitirá establecer metas y eliminar habilidades que quizás no necesites en este momento de tu trayectoria.

En los trabajos técnicos, la mayoría de los roles requieren estas habilidades:

Matemáticas
Estadística
Programación
Conocimiento de negocios

Esto se debe al papel que desempeñan los científicos y analistas de datos al explicar ideas a los stakeholders y expertos de otros campos. El objetivo a largo plazo de la ciencia de datos en el contexto empresarial es obtener información que impulse la planificación empresarial y metas futuras, como aumentar los ingresos, impulsar las ventas y reclutar talento de primer nivel. Sin embargo, las habilidades técnicas que te ayudarán en tu trabajo ideal solo se deciden cuando comprendes qué camino deseas seguir.

Otro paso crucial es evaluar qué conocimientos actuales son aplicables en este campo, a pesar de provenir de otro campo. Esto es especialmente cierto para los graduados en economía, matemáticas, estadística o administración de empresas, ya que algunos aspectos de estas áreas están bien integrados en la ciencia de datos, así que aprovecha ese conocimiento. ¡El primer paso para aprender es saber lo que necesitas aprender!

Paso 2: Aprende nuevas habilidades a través de un curso de ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo complejo entrelazado con aspectos de diferentes industrias. Para poder tener una ventaja en el campo como principiante con poco o ningún conocimiento, los candidatos pueden mejorar sus habilidades inscribiéndose en un curso bien estructurado con instituciones educativas destacadas o proveedores de cursos. El plan de estudios ideal debería cubrir los siguientes temas:

Fundamentos de programación (Java, R, Python)
Aprendizaje profundo (Deep learning)
Visualización de datos
Estadística y probabilidad
Manejo de grandes volúmenes de datos (Big data handling)

Esta es la forma más fácil y organizada de abordar el aprendizaje en este campo, porque si uno intentara embarcarse en su estudio por sí mismo, llevaría mucho tiempo recopilar recursos relevantes y comprender por dónde empezar. Además, establecer como misión aprender todas las habilidades dentro del paraguas de la ciencia de datos es casi imposible. Algunas habilidades también se basan en la experiencia y en la interacción con personas, por lo que el mejor lugar para comenzar es a través de cursos de ciencia de datos con certificados. Estos cursos suelen ser creados por expertos en el campo y ofrecen beneficios adicionales como asesoramiento profesional, oportunidades de empleo y programas de mentoría con expertos de la industria.

Ya que hay una gran cantidad de cursos disponibles, estas preguntas te ayudarán a elegir el mejor para ti:

¿Qué curso cubre de manera integral lo que quiero aprender?

¿Cuáles de estos cursos simplemente repiten los mismos temas?

¿Qué cursos ofrecen experiencia práctica además de conocimientos teóricos?

¿Cuáles tienen las mejores críticas de estudiantes en situaciones similares?

¿Qué cursos son asequibles pero también valen el dinero invertido en ellos?

¿Qué reputación tiene la institución que ofrece el curso?

¿Dónde han sido ubicados los exalumnos del curso dentro del campo?

Un buen consejo: no te apresures a inscribirte en cursos pagos sin hacer las preguntas anteriores. A veces, puedes tener la suerte de encontrar un curso gratuito o un programa de código abierto que te brinde el impulso inicial que necesitas. Una vez que hayas pasado por eso y comprendas lo que deseas obtener del curso, puedes decidir qué certificación pagada deseas cursar

Paso 3: Problemas empresariales y cuánto necesitas automatizar la toma de decisiones

Casi todas las industrias ahora se vuelven más organizadas, siguen las mejores prácticas y han comenzado a adoptar la automatización en los procesos redundantes. Puedes encontrar procesos comunes implementables que se pueden automatizar utilizando la ciencia de datos. También puedes formular un problema empresarial y trabajar hacia un resultado empresarial para iniciar una Prueba de Concepto [POC, por sus siglas en inglés].

Ejemplo 1: En el ámbito de Recursos Humanos, ¿qué pasaría si una empresa pudiera automatizar la recopilación de indicadores clave de rendimiento [KPI, por sus siglas en inglés] de todos los empleados? Durante una evaluación de desempeño, la automatización de aprendizaje automático puede procesar los números para proporcionar una calificación, y la automatización basada en aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) puede procesar la prueba de autoevaluación del empleado. Ambos pueden combinarse para dar una calificación final al empleado. Esto reducirá los esfuerzos de gestión y, por lo tanto, el tiempo de la revisión. Esta automatización se puede activar durante cada ciclo de revisión. Además, la evaluación basada en máquinas puede superar cualquier tipo de sesgo y conflictos, reduciendo el tiempo del departamento de Recursos Humanos para lidiar con quejas de evaluación de empleados.

Paso 4: Explora qué es la Ciencia de Datos vs. Inteligencia Artificial vs. Aprendizaje Automático vs. Aprendizaje Profundo vs. Estadísticas vs. Analítica vs. Inteligencia de Negocios vs. Big Data

Vamos a entender la diferencia entre temas altamente correlacionados, donde algunos de ellos son la base y otros son tecnologías construidas.

ESTADÍSTICA: Metodología probada o conjunto de métodos y teoremas mediante los cuales se puede extraer información de un conjunto grande de números.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Un conjunto de técnicas de datos mediante las cuales se pueden aprender patrones a partir de datos de entrenamiento y utilizar los mismos conocimientos para realizar predicciones sobre datos futuros.

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: Un conjunto de técnicas de datos basadas en fórmulas mediante las cuales se pueden aprender patrones a partir de datos de entrenamiento y utilizar los mismos conocimientos para realizar predicciones sobre datos futuros.

APRENDIZAJE PROFUNDO: Un conjunto de algoritmos inspirados en el cerebro humano y en cómo las neuronas se unen para formar una red de conocimientos. Un conjunto de técnicas de datos mediante las cuales se pueden aprender patrones a partir de datos de entrenamiento y utilizar los mismos conocimientos para realizar predicciones sobre datos futuros.

ANALÍTICA e INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: Un conjunto de mejores prácticas para realizar técnicas descriptivas, diagnósticas, predictivas y prescriptivas sobre los datos.

CIENCIA DE DATOS: Colección de todas las técnicas mencionadas anteriormente trabajando en conjunto para encontrar información a partir de los datos.

ANÁLISIS DE BIG DATA: Análisis realizado en un conjunto de datos que no se puede gestionar, procesar o analizar con software/algoritmos tradicionales en un tiempo razonable.

Paso 5: Big Data y Técnicas Estadísticas

La ciencia de datos y sus híbridos dependen de volúmenes enormes de números y estadísticas. Veamos cómo dominar el big data y las técnicas estadísticas para comprender la ciencia de datos desde un enfoque no técnico.

BIG DATA: Un conjunto de datos que no se puede gestionar, procesar o analizar con software/algoritmos tradicionales en un tiempo razonable.

El big data gira en torno a Volumen, Velocidad, Variedad, Valor y Veracidad. Los avances tecnológicos, como la revolución de Internet y las redes sociales, generan grandes cantidades de datos de los cuales se extraerán conocimientos.
Los avances en la capacidad de cómputo permiten procesar y analizar de manera efectiva enormes cantidades de datos.
Capacidad de almacenamiento de datos a gran escala.

ESTADÍSTICA: Los eventos significativos han impulsado el crecimiento meteórico actual en el uso de la toma de decisiones analíticas y las estadísticas son fundamentales para todos ellos.

Los avances tecnológicos permiten descubrir patrones y tendencias a partir de estos datos, lo que permitirá mejorar la rentabilidad y comprender las expectativas de los clientes para obtener una ventaja competitiva en el mercado.
Algoritmos sofisticados y más rápidos para resolver problemas. Visualización de datos para la inteligencia empresarial y la inteligencia artificial.
La computación en paralelo y en la nube ha permitido a las empresas resolver problemas a gran escala.

A partir de lo anterior, se infiere que debes sentirte cómodo trabajando con números, conjuntos de datos enormes y aplicando técnicas estadísticas sobre ellos para obtener inferencias.

Paso 6: Encuentra mentores en el campo

Existen muchos mentores certificados disponibles, que pueden ser universidades y empresas de tecnología educativa. Debes analizar los temas del curso y las técnicas utilizadas por los mentores antes de elegir uno.

No importa en qué campo elijas cambiar el rumbo de tu carrera, siempre es difícil encontrar una entrada. Lo mismo sucede con la ciencia de datos para personas sin experiencia técnica, pero encontrar un mentor puede beneficiar a aquellos que desean ingresar al campo como individuos no técnicos. Estos son los beneficios de encontrar un mentor con al menos 5 años de experiencia práctica en el campo de la ciencia de datos:

Networking: Los mentores pueden presentar a los candidatos novatos a reclutadores y expertos en el campo, así como a empresas importantes, lo que ayudaría a asegurar el futuro del candidato o, al menos, brindar una mano amiga.
Consejos internos de la industria: Después de años de poner en práctica la teoría, los mentores son una mina de conocimiento de la industria y comprenden cómo utilizar las habilidades. También pueden impartir lecciones útiles sobre cómo desarrollar habilidades blandas, como la gestión de personas, el manejo de plazos y la colaboración con otros equipos en busca de objetivos comerciales.
Apoyo para preguntas: Los mentores pueden tener todas las respuestas a preguntas sobre la industria, los roles laborales disponibles y el crecimiento profesional potencial. También son especialmente útiles para los aspirantes a creadores de ideas y emprendedores para presentar sus ideas nuevamente y recibir retroalimentación constructiva a cambio.
Relaciones a largo plazo: Construir una relación con un mentor puede ser beneficioso no solo al comienzo de una carrera, sino a lo largo de ella. Los mentores suelen ser personas a las que acudir en busca de consejo y apoyo. Pueden ser invaluables en momentos de inseguridad y duda, ya que es probable que hayan pasado por altibajos similares y hayan crecido a partir de ellos.

Paso 7: Construye experiencia práctica

La experiencia práctica es fundamental para conseguir un trabajo en ciencia de datos en las empresas más reconocidas. Esto no significa necesariamente un proyecto de alto riesgo y futurista, aunque eso ayudaría. La experiencia práctica también puede tomar la forma de proyectos personales más pequeños que surgieron de experimentos con herramientas e ideas. Este portafolio es una muestra de interés y pasión por ingresar al campo y una declaración cronológica de los intentos realizados para aprender las herramientas del oficio. Hospedarlo en GitHub abre la posibilidad de recibir comentarios de expertos y escribir contenido al respecto en Medium o un blog personal para dar a conocer tu trabajo y situarte en el radar de los reclutadores.

Estos proyectos prácticos podrían ser:

Parte de cursos organizados: La mayoría de los cursos en la actualidad ofrecen un componente práctico en el que los estudiantes pueden aplicar conocimientos teóricos, habilidades técnicas e ideas creativas para desarrollar proyectos impulsados por la ciencia de datos. A menudo, estos proyectos son evaluados por expertos de la industria, por lo que esta validación por parte de un veterano en el campo agrega mucho peso a cualquier currículum.
Emprendimientos personales: Los lenguajes se aprenden mejor a través de la práctica, y esto se aplica a los lenguajes de programación en el campo de la ciencia de datos. Los proyectos personales son una excelente manera de desarrollar habilidades técnicas sin la presión de pruebas con límite de tiempo o calificaciones. También es una buena manera de evaluar el nivel de comodidad en el campo.
Proyectos dirigidos por mentores: Crear un proyecto con la ayuda práctica de un mentor es una forma segura de ingresar a la industria en buenos términos. La ventaja de llevar a cabo proyectos bajo la guía de un mentor es que pueden brindar aportes invaluables en cada paso del proceso para comprender si esa fue la mejor manera de llevar a cabo el proyecto. Cuando se enfrenten obstáculos, los mentores pueden fomentar el pensamiento creativo y encontrar soluciones sin quedarse estancados.

Paso 8: Sigue leyendo y aprendiendo

El mundo de la ciencia de datos está en constante cambio y casi siempre aparece en las noticias. También es el tema de algunos libros interesantes de no ficción e informativos, así que considera leer si tienes la intención de ingresar a la ciencia de datos desde un campo no técnico. Leer artículos académicos o artículos periodísticos escritos por veteranos de la industria brinda información sobre las tendencias importantes de la industria y las posibles oportunidades laborales. También se centra en las habilidades que los reclutadores desean ver en sus empleados, lo que puede ayudar a establecer metas de aprendizaje.

Paso 9: Implementa tus aprendizajes

Utiliza los siguientes pasos para que tu proceso de aprendizaje sea fluido:

Confía en tu mentor en cuanto a los contenidos, temas, teoría y material de práctica proporcionado por el mentor.
Selecciona un tema y comprende por qué se incluye, qué problema resuelve y cómo soluciona dicho problema.
Practica el mismo utilizando cualquier herramienta o la herramienta recomendada por el mentor, utilizando proyectos académicos y ejemplos proporcionados por el mentor.
Un paso muy importante es utilizar el mismo tema y tu comprensión de los datos de tu trabajo/proyecto/industria actual para comprender cómo este tema se adapta a tus necesidades. Al final de esta certificación, de todos modos estarás utilizando el conocimiento para implementarlo en tu industria. Por lo tanto, siempre es bueno comenzar temprano.

Comprende los temas y aplícalos a tu industria mientras estás aprendiendo. Esto es bueno para aumentar tu moral y confianza.

Aprende el ciclo de vida completo del tema:

¿Cómo formular el problema?
¿Cómo elegir este tema?
¿Cómo diseñar y modelar esto?
¿Dónde diseñar y modelar?
¿Cómo probar y validar tu modelo?
¿Cómo empaquetar el modelo?
¿Cómo implementar el modelo en producción?
¿Cómo mantener el modelo?
¿Cómo decidir sobre un modelo obsoleto?

Las prácticas recomendadas mencionadas anteriormente no son fáciles ni directas, sino complejas y requieren tiempo. Requerirán paciencia, regularidad y un enfoque práctico. El camino es difícil, pero el producto final está en tus manos. Depende de ti cómo gestionar tu viaje hacia la ciencia de datos desde un fondo no técnico.

Paso 10: Lista de libros de Python para principiantes

Aquí tienes una lista de libros de Python para principiantes que pueden ayudarte en tu aprendizaje:

“Python for Data Analysis”
“Machine Learning for Absolute Beginners”
“Python Data Science Handbook”
“Deep Learning with Keras”
“An Introduction to Statistical Learning”

Si bien no es una tarea fácil ingresar al campo de la ciencia de datos sin una formación técnica, tampoco es imposible. Es un camino difícil de recorrer, ya que implica mucho aprendizaje, desaprendizaje y reaprendizaje.

Es recomendable establecer una base sólida antes de pasar a aplicaciones más avanzadas, así como conectarse con un mentor o veteranos de la industria para aprender sobre el campo en acción. Participar en la comunidad de la ciencia de datos y mantenerse al tanto de los avances dentro del campo también será beneficioso tanto en los currículos como en los proyectos prácticos y los certificados de cursos.