Cómo conseguir tu primer práctica en ciencia de datos

¿Quieres ingresar al mundo de la Ciencia de Datos en 2024? Entonces deberías considerar intentar conseguir tu primera pasantía en Ciencia de Datos. Las prácticas pueden ayudarte a adquirir experiencia invaluable y prepararte para el éxito en el campo siempre cambiante de la Ciencia de Datos. Pero con una feroz competencia, oportunidades limitadas, y un panorama incierto, es importante que te prepares y te destaques de la multitud.

¿Quieres adentrarte en la Ciencia de Datos en 2024? Entonces deberías considerar intentar conseguir tu primera pasantía en Ciencia de Datos.

Las pasantías pueden ayudarte a adquirir experiencia invaluable y prepararte para el éxito en el campo en constante evolución de la Ciencia de Datos. Pero con una fuerte competencia, oportunidades limitadas, una sobrecarga de información confusa y sin un plan de acción claro, ¿cómo conseguirás esa pasantía soñada?

¡No te preocupes! En este manual, te guiaré a través de los 7 pasos esenciales para conseguir una pasantía en ciencia de datos en 2024. Ya sea tu primera experiencia o si quieres cambiar de carrera por completo, esta guía puede darte todas las estrategias y conocimientos para destacarte entre tu competencia.

Esto es lo que cubriremos:

¿Listo para dar el primer paso hacia tu sueño de ciencia de datos? Sumérgete y descubre los secretos para asegurar tu primera pasantía en ciencia de datos:

1. Recursos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
2. Por qué son importantes las pasantías en Ciencia de Datos
3. ¿Cuál es tu camino en la Ciencia de Datos?
4. ¿Qué es una pasantía en Ciencia de Datos?
5. Stack de tecnología imprescindible para pasantes en Ciencia de Datos
6. Aprende los fundamentos de la Ciencia de Datos
7. Cómo seleccionar proyectos para construir un portafolio personal
8. Cómo mostrar tu trabajo
9. Comprender los matices de las herramientas de Ciencia de Datos
10. Consejos para conseguir tu pasantía soñada en Ciencia de Datos
11. Cómo descubrir pasantías al comenzar
12. Cómo aplicar a pasantías
13. Cómo superar desafíos y destacar
14. Conclusión: El camino por delante
15. Acerca del autor – ¡Ese soy yo!
16. Conviértete en un científico de datos preparado para el trabajo con LunarTech
17. Conéctate conmigo

1. Recursos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

¿Quieres descubrir todo sobre una carrera en Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial y aprender cómo asegurar un empleo en Ciencia de Datos? Puedes descargar este Manual de Carrera Gratuito en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.

¿O quieres aprender Aprendizaje Automático desde cero, o refrescar tu memoria? Entonces puedes leer este Manual de Fundamentos de Aprendizaje Automático Gratuito para obtener todos los fundamentos de ML combinados con ejemplos en Python en un solo lugar.

Y si quieres aprender Programación Java desde cero, o refrescar tu memoria, puedes leer este Libro Gratuito de Fundamentos de Programación Java para aprender todos los conceptos básicos de programación de Java junto con ejemplos de programación orientada a objetos.

2. Por qué son importantes las pasantías en Ciencia de Datos

La ciencia de datos se ha convertido en un campo indispensable en el mundo tecnológico actual. Las empresas e industrias cada vez más dependen de los científicos de datos para descubrir ideas vitales y impulsar la innovación, pero para muchos aspirantes puede parecer desafiante y desconcertante.

En esta sección, profundizaremos en la ciencia de datos y en la importancia de encontrar una oportunidad de pasantía en ciencia de datos. Destacaremos su valor para ayudar a conectar el conocimiento teórico con la experiencia práctica, y aprenderás cómo las pasantías pueden ofrecer una ayuda invaluable en este camino.

Cuándo buscar una pasantía en Ciencia de Datos

Pero la pregunta es, ¿necesitas una pasantía en Ciencia de Datos? ¿Cuándo deberías considerar buscar una pasantía en ciencia de datos y por qué es importante el momento adecuado?

Antes de sumergirnos, permíteme decirte que si tienes un título técnico como una Maestría en Estadísticas, Econometría, Ciencias de la Computación u otros programas similares, solo necesitas comprender los conceptos fundamentales de DS, construir un portafolio de proyectos y puedes postularte a empleos de tiempo completo en Ciencia de Datos (¡no olvides la preparación para las entrevistas)!

Pero si no te encuentras en esta categoría, ingresar al campo de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial será mucho más fácil a través de una pasantía en Ciencia de Datos. Te ayudará a adquirir la experiencia y el conocimiento que necesitarás para iniciar tu carrera en Ciencia de Datos.

Las pasantías en ciencia de datos pueden ser muy beneficiosas en diversas etapas de tu carrera técnica, dependiendo de tus objetivos profesionales y tu formación:

1. Al inicio de tu trayectoria académica: Si eres un estudiante que persigue un título en estadísticas, ciencia de datos, ciencias de la computación o un campo relacionado, obtener una pasantía desde el principio mientras estudias puede ser beneficioso. Esto te proporcionará exposición al mundo real de prácticas de ciencia de datos, ayudándote a aplicar la teoría de clase a situaciones prácticas.
2. Cambio de carrera: Si estás considerando cambiar de carrera hacia la ciencia de datos o la inteligencia artificial, las pasantías en Ciencia de Datos pueden servir como puente entre tu experiencia previa y tu nuevo camino. Te permitirá obtener experiencia práctica y construir tu portafolio personal, lo cual puede ser clave para iniciar tu carrera.
3. Avance en la mitad de la carrera: Incluso si ya te encuentras en un campo relacionado con los datos, buscar una pasantía en ciencia de datos puede ser un movimiento estratégico. Te permite adquirir habilidades especializadas como GenAI, LLM o Computación Cuántica, estar al día con las tendencias de la industria y potencialmente explorar roles más senior o posiciones de liderazgo.
4. Explorar especializaciones: La ciencia de datos abarca una amplia gama de especializaciones, desde análisis avanzado y aprendizaje automático hasta el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje profundo. Las pasantías pueden ofrecerte la oportunidad de explorar estas diferentes áreas dentro de la ciencia de datos e identificar dónde están tus intereses y fortalezas.

Importancia de las pasantías en Ciencia de Datos

Las pasantías en ciencia de datos presentan una oportunidad incomparable para que los aspirantes a científicos de datos apliquen sus conocimientos y habilidades en entornos prácticos.

Como becario, adquirirás experiencia práctica trabajando con datos, analizando tendencias, utilizando diversas herramientas y tecnologías y trabajando junto a profesionales de la industria. Esto te brindará una perspectiva invaluable de los aspectos prácticos y una comprensión ampliada de sus aplicaciones.

Conectando la teoría con la práctica

Aunque el conocimiento teórico forma el núcleo de la ciencia de datos, la experiencia práctica es igualmente esencial para convertirse en un científico de datos competente.

Las pasantías en ciencia de datos sirven como un puente entre la teoría y la práctica al brindar oportunidades para aplicar los conocimientos académicos a desafíos de datos de la vida real mientras perfeccionas tus habilidades para resolver problemas.

A través de las pasantías, los aspirantes a científicos de datos pueden mejorar sus habilidades, adquirir exposición a desafíos del mundo real y perfeccionar sus técnicas de resolución de problemas.

Encontrando tu nicho en la Ciencia de Datos

La ciencia de datos es un campo expansivo que abarca múltiples dominios e industrias. Para explorar tus pasiones y habilidades en la ciencia de datos de manera efectiva, es vital que explores diferentes caminos. El aprendizaje automático, el análisis de datos y la visualización de datos están presentes en esta disciplina, por lo que existen oportunidades sin explotar esperando ser exploradas.

A medida que avanzamos en las secciones siguientes, exploraremos cada elemento para asegurar una pasantía en ciencia de datos, desde consejos para destacar durante los procesos de solicitud hasta la construcción de habilidades necesarias y superar posibles obstáculos que puedan interponerse en tu camino.

Ejemplos de la vida real e historias de éxito también servirán como guías en tu viaje hacia tu primera pasantía en ciencia de datos.

Ten en cuenta que la ciencia de datos es un campo en evolución que exige dedicación, aprendizaje continuo y perseverancia si deseas sobresalir. Descubramos juntos el mundo de la ciencia de datos en 2023 y desentrañemos sus secretos.

3. ¿Cuál es tu camino en la Ciencia de Datos?

Internet está lleno de cursos, tutoriales y consejos sobre ciencia de datos y aprendizaje automático. Así que es fácil perderse o incluso sentirse abrumado. ¡La sobrecarga de información es real!

Si te sientes abrumado, es hora de dar un paso atrás. Pregúntate a ti mismo: “¿Qué enciende mi pasión en la ciencia de datos?” Se trata de encontrar ese punto dulce que se alinea con tu pasión y motivación.

Primero, aclara qué es la Ciencia de Datos y qué tipo de proyectos hacen los científicos de datos en el mercado actual, ya que está cambiando mucho con el tiempo. ¿Cuáles son las tendencias emergentes en la Ciencia de Datos y dónde se utilizan? ¿En qué empresas y con qué aplicaciones?

Si quieres un resumen claro y aprender todo sobre la Ciencia de Datos o la Inteligencia Artificial, consulta la sección de Recursos al final de este manual.

Entonces, si te estás rascando la cabeza, preguntándote cómo crear tu camino en el mundo de los datos, comienza por entender el panorama. Aclara lo que hay ahí fuera y lo que te motiva, concéntrate en ello, y créeme, esa pasantía no parecerá inalcanzable por mucho tiempo.

Comprende los diferentes títulos comerciales de Datos y AI

También debes conocer las diferencias entre los diversos títulos de datos y software que se utilizan indistintamente en la industria. A menudo depende de ti saber si un trabajo de Ciencia de Datos es en realidad un trabajo de Ingeniería de Datos o un trabajo de Analista de Datos.

Analista de Datos: Interpreta conjuntos de datos complejos para extraer información y respaldar la toma de decisiones. A menudo utiliza herramientas estadísticas y software como Excel, R o Python.

Ingeniero de Datos: Diseña y mantiene la arquitectura (como bases de datos y sistemas de procesamiento a gran escala), tuberías y conjuntos de datos que utilizan analistas y científicos de datos.

Investigador de Aprendizaje Automático: Se enfoca en desarrollar nuevos algoritmos y modelos de aprendizaje automático. Su trabajo a menudo contribuye al conocimiento académico y puede ser publicado en revistas.

Ingeniero de Aprendizaje Automático: Aplica algoritmos y modelos de aprendizaje automático en aplicaciones, asegurando que funcionen correctamente en condiciones del mundo real. A menudo colabora con científicos de datos para integrar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones.

Investigador de Inteligencia Artificial: Explora conceptos avanzados, teorías y metodologías en inteligencia artificial. Su objetivo suele ser ampliar los límites de lo que las máquinas pueden hacer.

Ingeniero de Inteligencia Artificial: Diseña e implementa modelos de IA en productos y soluciones, optimizándolos para su rendimiento y escalabilidad.

Especialista en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Trabaja específicamente con máquinas para procesar y analizar grandes cantidades de datos de lenguaje natural, con el objetivo de enseñar a las máquinas a comprender el lenguaje humano.

Científico de Datos de Producto: Se enfoca en aplicar técnicas de ciencia de datos para mejorar productos, mejorar la experiencia del usuario y dirigir la estrategia de productos.

Científico de Datos de Pila Completa: Un experto en el mundo de los datos. Básicamente, una persona que hace de todo, desde análisis de datos y aprendizaje automático hasta ingeniería. Pueden encargarse de todo, desde la extracción y limpieza de datos hasta implementar modelos de aprendizaje automático, a menudo combinando los roles de analista de datos, ingeniero y practicante de aprendizaje automático.

Esto es lo mínimo que debes saber antes de seleccionar tus proyectos de cartera y crear tu ADN digital. He escrito una publicación en profundidad sobre esto si quieres profundizar. Puedes leerlo aquí en LinkedIn para obtener más información.

4. ¿Qué es una pasantía en ciencia de datos?

Aunque algunos consideran que la ciencia de datos implica análisis de datos o ingeniería de IA, la realidad está en algún lugar intermedio. Una pasantía en ciencia de datos ofrece a los aspirantes a científicos de datos la oportunidad de conectar conocimientos teóricos con aplicaciones prácticas en forma de proyectos significativos. Les brinda experiencia práctica mientras perfeccionan sus habilidades para proyectos del mundo real, lo cual puede ser de gran ayuda a la hora de buscar empleo.

En esencia, las pasantías en ciencia de datos implican trabajar con datos para obtener ideas, resolver problemas y tomar decisiones basadas en datos. Los pasantes trabajan junto a profesionales experimentados en la industria. Los pasantes aprenden de la experiencia de científicos de datos más experimentados mientras contribuyen a proyectos con impacto tangible.

Las responsabilidades diarias de un pasante en ciencia de datos pueden variar según la organización o el alcance del proyecto. Veamos algunas de ellas con más detalle:

Exploración y Limpieza de Datos

Los pasantes en ciencia de datos adquieren experiencia en el mantenimiento de la calidad e integridad de los datos. Trabajando con conjuntos de datos diversos, los exploran y los limpian para garantizar la precisión y consistencia de los resultados con fines de análisis. La identificación de valores faltantes, el manejo de valores atípicos y la conciliación de discrepancias para preparar los datos son parte de esta tarea.

Análisis de datos y modelado

Los internos utilizan algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para analizar datos y obtener información significativa. Desarrollan modelos para predecir tendencias, clasificar datos o abordar problemas específicos. Esto requiere un conocimiento profundo de varios algoritmos y la capacidad de seleccionar aquellos más adecuados para situaciones específicas.

En resumen

Típicamente, a los internos no se les pedirá que entrenen modelos complejos de Aprendizaje Automático o Aprendizaje Profundo como RNN con LSTMs, GANs o LLMs a menos que los datos requieran un procesamiento a gran escala para proyectos de gran impacto.

El trabajo de un interno puede consistir en modelos más sencillos de Regresión Logística con fines de prueba o modelos de aumento como parte de un proceso que se centra principalmente en el procesamiento sencillo de datos y requiere menos procesos de pensamiento para obtener resultados.

Visualización y Comunicación de datos

Los internos en ciencia de datos no solo se enfocan en el análisis de números y la ejecución de algoritmos. También se esfuerzan por comunicar eficazmente sus hallazgos a las partes interesadas a través de visualizaciones de datos visualmente atractivas que explican información compleja de manera rápida y clara.

Colaboración y Redes

Los internos trabajan en estrecha colaboración con equipos interfuncionales, aportando sus perspectivas únicas y trabajando en un entorno de equipo mientras fortalecen sus habilidades de comunicación y relacionales. Los internos también tienen la oportunidad de desarrollar relaciones profesionales y ampliar sus redes dentro de la comunidad de ciencias de datos.

Empresas como Microsoft y Amazon ofrecen programas altamente codiciados de pasantías en ciencia de datos. Los internos que participan se benefician al estar expuestos a tecnologías de vanguardia, recibir orientación de profesionales de la industria y trabajar en proyectos de impacto. Obtienen una valiosa experiencia práctica mientras realizan contribuciones significativas en sus respectivos campos.

Una mirada interna a mi pasantía en ciencia de datos: un adelanto de lo que puedes esperar

Aquí tienes un ejemplo de cómo fue mi pasantía en ciencia de datos para ayudarte a saber qué podrías encontrarte en el camino.

Mientras hacía mi Maestría en Econometría, un grupo de otros estudiantes y yo estábamos trabajando para un cliente al mismo tiempo que trabajábamos para una consultoría tecnológica en Ámsterdam. En términos generales, nuestro objetivo era utilizar el Aprendizaje Automático para identificar a los clientes que se estaban yendo y recomendarles una estrategia de marketing personalizada para el lanzamiento de su tarjeta de lealtad.

Tuvimos que hacer esto mediante la modelización de la rotación, agrupando a los clientes en buenos, mejores y mejores y identificando dinámicas de grupo.

Mis responsabilidades diarias fueron:

• Colaborar con otros científicos de datos: tenía reuniones regulares con mis compañeros para intercambiar ideas, recibir instrucciones y conocimientos valiosos de desarrolladores más senior.
• Investigación en profundidad: pasé mucho tiempo haciendo investigaciones exhaustivas y también aprendí sobre Aprendizaje Automático para desarrollar una base sólida en ello.
• Análisis y visualización de datos: realicé análisis y visualización de datos para conocer a los clientes de esta cadena de tiendas y su comportamiento de compra.
• Codificación práctica: hice mucha codificación, implementando varios modelos de Aprendizaje Automático, incluyendo K-Means y Árboles de decisión, para agrupar a los clientes en 3 grupos (bueno, mejor, mejor) y sus dinámicas de grupo (¿qué tan probable es que un cliente pase de un grupo bueno a un grupo mejor?).
• Preparación de presentaciones: utilicé mis habilidades de presentación para crear presentaciones atractivas y orientadas a los negocios para el cliente.

Una pasantía en ciencia de datos puede proporcionar una base invaluable para los aspirantes a científicos de datos. Al desmitificar las responsabilidades diarias de las pasantías en ciencia de datos, esperamos inspirar a las personas a tomar este emocionante camino hacia sus metas profesionales.

5. Conjunto de herramientas tecnológicas imprescindibles para pasantes en ciencia de datos

Puede que te estés preguntando: ¿qué herramientas y tecnologías necesitas conocer para obtener una pasantía en ciencia de datos? Esta es una pregunta crucial, porque tu conjunto técnico no solo da forma a tu trabajo diario, sino que también define tu carrera en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial.

Aquí tienes una lista de algunos de los lenguajes de programación y herramientas que se espera que conozcas:

1. Lenguajes de programación y entornos de desarrollo integrados (IDEs): Python, SQL, R, Stata

2. Herramientas técnicas: Github, Excel

3. Bibliotecas de Python: Bibliotecas de Aprendizaje Automático: ScikitLearn. Bibliotecas de Análisis de Datos: Pandas, NumPy, SciPy, StatsModels. Bibliotecas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): NLTK. Bibliotecas de Visualización de Datos: Matplotlib, Seaborn.

Como pasante de Ciencia de Datos, generalmente se espera que conozcas 1-2 lenguajes de programación básicos como Python y SQL. También es importante estar familiarizado con algunas bibliotecas comunes de Ciencia de Datos, como scikit-learn, Pandas y Matplotlib. Pero, lo más importante, necesitarás conocer los fundamentos de la Ciencia de Datos.

La siguiente sección tratará sobre estos fundamentos imprescindibles que necesitas saber para convertirte en un Científico de Datos Full-Stack bien formado y luego en un Ingeniero de Inteligencia Artificial.

6. Aprende los fundamentos de Ciencia de Datos

Si eres un aspirante a científico de datos, es posible que te identifiques con una tendencia que he observado: muchos se sumergen de lleno, asumiendo proyectos complicados, especialmente aquellos que involucran redes neuronales complejas. Esta ambición es admirable, pero hay un problema.

Antes de sumergirte en los reinos avanzados de la ciencia de datos, asegúrate de tener bien establecidos tus fundamentos, especialmente si no tienes un título técnico.

Muchos puestos de nivel inicial en ciencia de datos no te pedirán que entrenes y despliegues modelos complicados de aprendizaje profundo de inmediato.

En cambio, buscan personas hábiles en el análisis de datos, visualización, programación estadística, verificación de calidad de datos, pruebas A/B, limpieza de texto, entre otros. También es posible que deseen que puedas entrenar y probar modelos sencillos de aprendizaje automático.

Por lo tanto, mi sugerencia es centrarse en los fundamentos.

Y por fundamentos, me refiero a:

• Fundamentos de Estadística
• Fundamentos de Aprendizaje Automático
• Conceptos básicos de NLP
• Pruebas A/B y Experimentación
• Programación para Ciencia de Datos (por ejemplo, Python básico o Conceptos básicos de R)

Asegurarte de tener un sólido dominio de estos elementos fundamentales no solo te convierte en un candidato más atractivo para ese primer trabajo, sino que también pavimenta el camino para el crecimiento futuro. A medida que consolidas tus conocimientos en los conceptos básicos, la transición a proyectos más avanzados se convierte en una progresión natural.

Consulta la sección de recursos para obtener manuales gratuitos que he elaborado meticulosamente para ti, cubriendo todos los fundamentos en un solo lugar.

7. Cómo seleccionar proyectos para crear un portfolio personal

La experiencia práctica es crucial en el campo de la ciencia de datos. Los empleadores a menudo buscan candidatos que tengan habilidades prácticas y puedan aplicarlas a situaciones del mundo real.

Como pasante, es probable que no se espere que tengas tantos proyectos bajo tu cinturón (en comparación con alguien que quiera convertirse en un Científico de Datos Junior de inmediato). Pero aún es bueno demostrar que tienes algo de experiencia práctica.

Entonces, al ingresar al campo de la ciencia de datos, necesitarás un portfolio de proyectos para mostrar. Esto ayuda a los posibles empleadores a ver que no solo conoces la teoría, sino que también tienes experiencia práctica.

La esencia de tu portfolio no radica únicamente en su existencia, sino en la cuidadosa selección de los proyectos que alberga.

Más allá de los proyectos en los que trabajas para tus cursos o a través de plataformas en línea, tomar la iniciativa de crear tus propios proyectos personales puede mejorar significativamente tus habilidades y hacerte destacar.

Elige un tema o problema que te interese y diseña un proyecto que te permita explorar diferentes aspectos de la ciencia de datos. Esto no solo demuestra tu proactividad, sino también muestra tu capacidad para identificar y abordar desafíos relacionados con los datos de manera independiente.

Es crucial enfocarse en 2-5 proyectos destacados que no solo demuestren tu conjunto de habilidades, sino que también se alineen con tu especialización deseada.

Por ejemplo, si te inclinas a convertirte en especialista en NLP, enfoca tu portafolio en proyectos relevantes en lugar de desviarte hacia la Visión por Computadora. De manera similar, los aspirantes a GenAI o Ingenieros de IA deben demostrar sus habilidades en estas áreas, en lugar de enfocarse, por ejemplo, en proyectos de Ciencia de Datos de Producto.

Estas elecciones deliberadas aseguran que tu portafolio no sea solo un testimonio de tus habilidades técnicas, sino también un indicador claro de tu trayectoria profesional e intenciones de especialización. Presenta estos proyectos de alto calibre en plataformas como un sitio web personal o GitHub, asegurándote de respaldarlos con una documentación exhaustiva y narrativas atractivas.

Recuerda, un portafolio cuidadosamente curado no solo resalta tus habilidades, sino que también brinda a los posibles empleadores una ventana hacia tu enfoque y pasión.

Por ejemplo, si te inclinas hacia ser un Análisis de Datos, proyectos que muestren tu habilidad para interpretar conjuntos de datos complejos utilizando herramientas como Excel, R o Python pueden ser cruciales. Aquellos que aspiran a ser Ingenieros de Datos pueden querer enfatizar proyectos que se ocupen del diseño de bases de datos o el mantenimiento de sistemas de procesamiento a gran escala.

Los futuros Investigadores de Aprendizaje Automático pueden considerar compartir algoritmos o modelos innovadores en los que hayan trabajado, especialmente si han contribuido a la investigación académica o han sido presentados en revistas. Por otro lado, los Ingenieros de Aprendizaje Automático deben centrarse en proyectos que integren estos algoritmos de manera fluida en aplicaciones, demostrando su eficacia en el mundo real.

Si la Investigación de IA es tu llamado, tu portafolio debe encapsular teorías y metodologías avanzadas que empujen los límites de la inteligencia artificial. Los Ingenieros de IA, en cambio, podrían priorizar proyectos que integren modelos de IA en productos escalables y de alto rendimiento.

Los Especialistas en NLP deben centrarse en proyectos que indaguen en el procesamiento e interpretación de volúmenes extensos de datos de lenguaje natural, cerrando la brecha entre las máquinas y el lenguaje humano. Aquellos con inclinación hacia la Ciencia de Datos de Productos pueden seleccionar proyectos que destaquen su habilidad para mejorar las experiencias de usuario, impulsar las estrategias de producto o mejorar los productos existentes utilizando información de datos.

Por último, si te identificas como un Científico de Datos Full Stack, tu portafolio debe ser una selección de proyectos que abarquen la extracción y limpieza de datos, la implementación de modelos de ML y más, resaltando tu versatilidad.

Recuerda, la clave está en alinear tus proyectos con tus aspiraciones. Tu portafolio no solo muestra tus habilidades, sino que también señala tu especialización a posibles empleadores. Ayuda a asegurar que te vean como un activo valioso en tu dominio elegido.

8. Cómo mostrar tus trabajos

Para aquellos que han dominado los fundamentos pero se encuentran luchando con cómo transmitir sus conocimientos, el problema a menudo se reduce a la presentación.

Solo poseer conocimiento no es suficiente, es crucial comunicarlo de manera efectiva. Cómo estructures tu amplio conjunto de habilidades y conocimientos, especialmente en plataformas como tu currículum vitae, puede ser el factor decisivo en tu trayectoria profesional.

Por lo tanto, necesitas:

• Sitio web personal
• Perfil de GitHub
• LinkedIn
• Currículum vitae

Tal vez te preguntes: “¿Qué pasa si carezco de un título técnico?” o “¿Cómo presento mis diversas experiencias de aprendizaje?” La respuesta radica en contar historias.

En numerosas discusiones, ya sea en LinkedIn o en interacciones personales, siempre enfatizo el poder de la narrativa. No solo muestres tu código. Narra el viaje, los desafíos, las soluciones y los resultados.

Una narrativa convincente se complementa mejor con un currículum vitae bien curado que sea conciso pero impactante. También querrás mantener un repositorio de GitHub meticulosamente organizado y un sitio web personal que refleje tu trayectoria y pasión por la ciencia de datos.

Estas plataformas no solo demuestran tus habilidades técnicas, sino también tu compromiso con el campo y tu comportamiento profesional.

Si estás en la línea de salida, pensando en cómo sumergirte en el mundo de la ciencia de datos, considera inscribirte en un curso o bootcamp especializado. Estas plataformas pueden ofrecer aprendizaje estructurado y pueden ser un trampolín para construir esos proyectos importantes para tu portafolio.

Recuerda, en la era digital, tu presencia en línea, tu “ADN Digital”, es tu marca. Es más que un escaparate, es un testimonio de tu dedicación, habilidades y tu historia única en el vasto mundo de la ciencia de datos.

Aquí tienes mis consejos sobre cómo crear cada uno de esos 4 productos:

Cómo Construir un Sitio Web Personal Inolvidable

En mi recorrido por la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, he llegado a darme cuenta de la importancia de una sólida presencia digital.

Un sitio web personal actúa como un currículum vitae las 24 horas del día, los 7 días de la semana, ampliando tus horizontes para diversas oportunidades. Si eres un entusiasta de la tecnología como yo, establecer esta plataforma personal es absolutamente necesario.

Aquí tienes mis consejos, destilados de mis experiencias, sobre cómo crear un sitio web personal atractivo. Utilizaré el mío como ejemplo.

Página Acerca de Ti:

• Introducción: Comienza con una declaración breve y atractiva sobre quién eres y qué te impulsa en el campo de la tecnología.
• Trayectoria Educativa: Detalla tu trayectoria académica, destacando tu universidad y cualquier logro o distinción significativa que hayas obtenido.

A continuación se muestra mi página Acerca de Mí en mi sitio web personal y el enlace hacia ella:

Página de Portafolio

• Resumen de Proyectos: Destaca tus proyectos más importantes, brindando información sobre las empresas con las que colaboraste, los roles que asumiste, las duraciones y tus contribuciones clave.
• Demostraciones Interactivas: Piensa en incorporar visualizaciones de datos dinámicas o elementos interactivos para hacer tu página más atractiva.

Página de Stacks Tecnológicos y Muestras de Trabajo

• Mostrar tu Código: Comparte secciones de código en las que has trabajado, ya sea en Python, PySpark, SQL u otras herramientas/idiomas. Acompáñalos con breves anotaciones o explicaciones para brindar contexto.
• Enlaces Directos: Guía a tus visitantes hacia plataformas como GitHub donde puedan explorar toda la amplitud de tu trabajo.

Ten en cuenta que a continuación hay una muestra de mi Stack Tecnológico, y llevo bastante tiempo en el campo, así que como becario no se espera que hayas trabajado con algunas de esas tecnologías como PySpark, Git, DataBricks, OTEL, ¡ya entiendes! Entonces, crea una sección similar a esta, pero incluye tu stack tecnológico. Como becario, se espera que conozcas Python básico (con un IDE como PyCharm, por ejemplo), es posible que también tengas experiencia en R, Matlab, dependiendo de tu formación.

Asegúrate de agregar ejemplos de código también…

Página de Publicaciones y Blogs Tecnológicos

• Tu Rincón de Investigación: Si has incursionado en la investigación, enumera tus artículos, especialmente si has sido el primer autor.
• Tu Voz en el Campo: Comparte artículos, blogs tecnológicos o piezas de opinión que hayas escrito, brindando a los visitantes un vistazo a tus pensamientos y experiencia más allá de tu trabajo regular.

Página de Comunicados de Prensa

• Tus momentos en el centro de atención: describe cualquier interacción con los medios que hayas tenido, ya sea entrevistas, apariciones en podcasts o menciones destacadas, enfatizando tu influencia en la industria.

Página de Contacto

• Mantén abiertas las líneas de comunicación: ofrece un canal directo para que tus pares, posibles colaboradores o reclutadores se conecten contigo. La integración de herramientas de programación también puede agilizar las interacciones y mostrar tus habilidades de organización.

Página de Recursos Gratuitos:

• Contribuciones a la comunidad: si has creado recursos como manuales, guías, bibliotecas de programación o herramientas, inclúyelos aquí. Estos no solo brindan valor a los visitantes, sino que también resaltan tu compromiso con el mundo tecnológico en general.

Tu sitio web personal debe ser un testimonio en constante evolución de tu trayectoria profesional. Las actualizaciones regulares garantizan que te mantengas a la vanguardia, reflejando tu crecimiento en nuestra industria dinámica.

Y aquí tienes otro ejemplo de un sitio web personal de Vahe Aslanyan, que puedes encontrar aquí.

Cómo crear un perfil de GitHub adecuado

En mi recorrido como científica de datos, he tenido el privilegio de hablar con muchas personas deseosas de aprender.

Un punto de partida común que solemos discutir es su repositorio de GitHub.

Pero hay algunas cosas que he aprendido y quiero destacar aquí:

No se trata solo del código. Tu repositorio de GitHub puede revelar mucho sobre tus habilidades técnicas, pero es tu capacidad de ir más allá del código lo que realmente te distingue. La ciencia de datos no se trata solo de escribir algoritmos y scripts, se trata de contar una historia.

Cada proyecto de ciencia de datos es una narrativa. Es la historia de un problema, una solución y el impacto que puede tener. Se trata de comprender que codificamos, visualizamos y analizamos modelos, todo con un propósito: resolver un problema del mundo real.

Debes desarrollar el arte de contar historias con datos. Cuando presentes tu portafolio, no solo compartas tu código, cuenta la historia detrás de él. Explica el problema que estabas abordando, las ideas que descubriste y el valor que aportó. Utiliza visualizaciones para hacer que tu narrativa cobre vida.

Entonces, aspirantes a científicos de datos, recuerden esto: la capacidad de tejer una historia convincente alrededor de sus proyectos es lo que realmente los destacará. No solo se trata de los algoritmos, se trata del impacto y el viaje.

Para tu referencia, aquí está mi Perfil de GitHub:

Un perfil de GitHub visible y bien mantenido puede marcar la diferencia al solicitar pasantías en ciencia de datos. Sirve como un portafolio de tus proyectos de ciencia de datos y muestra tus habilidades de programación, solución de problemas y enfoque colaborativo.

Asegúrate de incluir una variedad de proyectos que resalten tu experiencia en áreas como el análisis de datos, el aprendizaje automático y la visualización de datos.

También es útil participar activamente en la comunidad de ciencia de datos contribuyendo a repositorios relevantes e involucrándote en discusiones.

La conclusión: En la ciencia de datos, contar historias es un superpoder. Es el puente que conecta tus habilidades técnicas con un impacto real en el mundo. Así que, la próxima vez que muestres tu trabajo, recuerda dejar que la historia brille.

Cómo Crear un Impactante Portafolio en LinkedIn

En la era digital actual, LinkedIn destaca como la plataforma por excelencia para la networking profesional, búsqueda de empleo y establecimiento de marca. Especialmente para aquellos en el mundo tecnológico, un perfil de LinkedIn meticulosamente creado puede abrir puertas a increíbles oportunidades.

Aquí tienes mi guía paso a paso, basada en experiencias personales, para construir un excelente portafolio en LinkedIn:

Utiliza una Fotografía Profesional

Una imagen clara, bien iluminada y profesional dice mucho. Es la primera interacción visual que un visitante tiene con tu perfil, así que asegúrate de que te represente auténticamente.

Utiliza un Título Cautivador

Más que simplemente tu cargo actual, utiliza este espacio para transmitir sucintamente tu experiencia y pasión.

Por ejemplo, “Científico de Datos | Entusiasta de Machine Learning | Transformando Datos en Ideas Accionables”.

Escribe un Resumen/Acerca de Mí

Crea una narrativa sobre tu trayectoria profesional. Habla sobre lo que te impulsa, tus logros significativos y dónde te ves en el futuro de la industria tecnológica.

Comparte tu Experiencia

Detalla tus roles profesionales, asegurándote de que cada entrada sea concisa pero proporcione contexto sobre tus responsabilidades, los proyectos en los que has participado y los logros destacados.

Enumera Habilidades y Recomendaciones

Enumera las habilidades clave relevantes para tu profesión. Anima a tus colegas y colaboradores a que te recomienden, lo que añade credibilidad a tus habilidades listadas.

Proporciona Recomendaciones

Algunas recomendaciones bien formuladas de tus compañeros, supervisores o colaboradores pueden elevar significativamente tu perfil. Considera escribir recomendaciones genuinas para otros en tu red, también; la reciprocidad suele ser apreciada.

Añade tu Educación y Certificaciones

Incluye no solo tu educación formal, sino también cualquier certificación o curso que mejore tu estatus profesional, especialmente en el ámbito tecnológico.

Incluye una Sección Destacada

Muestra proyectos relevantes, publicaciones o cualquier aparición en los medios de comunicación. Proporciona enlaces directos a tu trabajo, ya sea en GitHub, blogs personales u otras plataformas.

Sé Activo en LinkedIn

Participa en la comunidad de LinkedIn. Comparte artículos interesantes, comenta publicaciones y contribuye con tu propio contenido. Esto muestra tu participación activa y mantiene tu perfil más relevante.

Utiliza una URL Personalizada

Personaliza tu URL de LinkedIn, haciéndola más limpia y profesional. También facilita compartirla en tarjetas de presentación o firmas de correo electrónico.

Cómo Crear un Currículum Compelling

Aquí tienes una guía detallada y paso a paso sobre cómo construir un currículum perfecto de Ciencia de Datos.

También abordo en detalle en mi manual de carrera en Ciencia de Datos que puedes encontrar en la sección de Recursos a continuación, así que ahorremos tiempo y espacio en esta sección.

Solo un consejo rápido para tener en cuenta: asegúrate de que tu currículum esté escrito en el idioma en el que se encuentren tus principales Gerentes de Contratación y empleos objetivo.

9. Comprender los matices de las herramientas de ciencia de datos

La ciencia de datos no se trata solo de construir modelos, sino de comprender las complejidades y matices de los datos, las herramientas y las estadísticas.

Necesitarás tomar el tiempo para profundizar en conceptos estadísticos, técnicas de análisis exploratorio de datos y métodos de preprocesamiento de datos. Comprende las fortalezas y limitaciones de los diferentes algoritmos y sé capaz de aplicarlos adecuadamente a diferentes tipos de datos.

Tener una comprensión integral de los fundamentos de la ciencia de datos te permitirá tomar decisiones informadas y producir ideas confiables.

Recuerda, desarrollar las habilidades necesarias va más allá de completar tutoriales en línea o asistir a talleres. Requiere un compromiso con el aprendizaje continuo, la participación activa en la comunidad de ciencia de datos y la disposición para ir más allá de lo básico.

Al adquirir experiencia práctica, cultivar un perfil visible en GitHub, trabajar en proyectos personales e indagar en los matices de la ciencia de datos, te posicionarás como un candidato fuerte para una pasantía en ciencia de datos.

10. Consejos para conseguir tu pasantía soñada en ciencia de datos

Para asegurar una pasantía en ciencia de datos, es esencial seguir ciertas estrategias que te diferencien en un campo competitivo. Aquí tienes algunos pasos que puedes seguir para aumentar tus posibilidades de obtener tu pasantía ideal en ciencia de datos:

Enfócate en las habilidades de comunicación

No importa cuál sea tu experiencia técnica, como futuro científico de datos necesitarás tener excelentes habilidades de comunicación.

Convertir código y algoritmos complejos en historias que resuenen tanto en audiencias técnicas como no técnicas es crucial para los científicos de datos que desean convertirse en comunicadores efectivos. Esto significa compartir tus hallazgos e ideas de manera organizada.

Utiliza plataformas de redes sociales y recursos universitarios

Aprovecha las plataformas de redes sociales como LinkedIn y Twitter para interactuar con profesionales de la ciencia de datos en la comunidad. Únete a discusiones relevantes para mostrar tus conocimientos y pasión por la ciencia de datos.

También puedes aprovechar los recursos ofrecidos por tu universidad, como servicios de carreras o redes de exalumnos, para obtener información, establecer contactos y encontrar oportunidades de pasantía.

Asiste a ferias de empleo virtuales

Las ferias de empleo virtuales se han convertido en una forma cada vez más popular de conectar con posibles empleadores y descubrir oportunidades de pasantía.

Investiga de antemano cada empresa que participe en la feria y prepárate con preguntas y una presentación que resalte tus habilidades y entusiasmo.

Ten en cuenta el momento adecuado

El momento es de suma importancia al solicitar pasantías en ciencia de datos. Muchas empresas comienzan el reclutamiento meses antes, así que sé proactivo y mantente atento a las ofertas de pasantías en cuanto estén disponibles.

• Comienza a planificar tu búsqueda de pasantías de verano tan pronto como en noviembre o diciembre. Muchas empresas importantes (como las grandes empresas de tecnología), especialmente en campos competitivos como la ciencia de datos o la inteligencia artificial, comienzan a publicar vacantes de pasantías de verano a principios de enero o febrero. Al comenzar tu planificación temprano, tendrás una ventaja al descubrir posibles oportunidades y preparar tu solicitud.
• Asegúrate de aprovechar los recursos de tu universidad, incluidas las ferias de carreras y exposiciones. Por lo general, en el primer semestre de primavera, tu escuela puede organizar eventos profesionales donde puedes interactuar con reclutadores de empresas que ofrecen pasantías en ciencia de datos. Estos eventos son excelentes oportunidades para obtener oportunidades de pasantía y establecer conexiones valiosas.

Ten en cuenta que obtener una pasantía en ciencia de datos implica más que habilidades técnicas. Requiere mostrar pasión, ganas de aprender y dedicación. Siguiendo estas estrategias y consejos, aumentarás tus posibilidades de asegurar una pasantía.

11. Cómo descubrir pasantías al comenzar

Lanzarse al mundo de la ciencia de datos puede ser emocionante y desafiante, y encontrar pasantías puede parecer un obstáculo insuperable. Pero existen estrategias y plataformas disponibles que pueden ayudarte si estás comenzando.

En esta sección, cubriremos métodos efectivos para encontrar pasantías de ciencia de datos cuando estás empezando.

Utiliza Plataformas en Línea y Tablones de Trabajo

Una de las formas más fáciles y rápidas de encontrar pasantías de ciencia de datos es a través de plataformas en línea y tablones de trabajo, como LinkedIn, Indeed, Glassdoor e InternMatch. Estas plataformas te permiten filtrar tu búsqueda en función de la ubicación, duración y habilidades específicas requeridas.

Puedes revisar regularmente estas plataformas para ver nuevas publicaciones de pasantías que se ajusten a tus intereses y calificaciones antes de hacer tus selecciones.

Haz Contactos y Busca Recomendaciones

El networking puede ser una forma invaluable de encontrar oportunidades de pasantías cuando estás comenzando en la ciencia de datos, especialmente como estudiante universitario.

Utiliza plataformas como LinkedIn o asiste a eventos y conferencias de la industria para conectarte con profesionales que ya trabajan en este campo. Ponte en contacto con profesores, mentores o compañeros de clase que puedan conocer posiciones abiertas de pasantía.

Las recomendaciones pueden aumentar significativamente tus posibilidades, ya que las empresas a menudo valoran una recomendación de personas en las que confían.

Investiga y Contacta a Empresas

Investiga empresas que se ajusten a tus intereses y objetivos en ciencia de datos. Muchas gigantes tecnológicas famosas, como Apple, Microsoft y Google, ofrecen programas de pasantías de ciencia de datos. Asegúrate de explorar las secciones de oportunidades laborales o de pasantía de sus sitios web para ver si hay posiciones abiertas. Incluso si un programa de pasantía no se anuncia explícitamente, vale la pena investigar posibles oportunidades de pasantía.

Servicios de Carrera Universitarios y Recursos Académicos

Si has asistido a la universidad, aprovecha los servicios de carrera que ofrecen. Es posible que tengan recursos, tablones de trabajo y conexiones con empleadores que pueden ayudarte a conseguir pasantías en ciencia de datos.

También puedes consultar con profesores o asesores académicos, ya que pueden brindarte información y conocimientos invaluables sobre las oportunidades de pasantías disponibles dentro de tu universidad o asociaciones de la industria.

Adapta Tus Materiales de Solicitud

Cuando solicites pasantías de ciencia de datos, es esencial que tus materiales de solicitud reflejen cada oportunidad. Asegúrate de que tu currículum, carta de presentación y portafolio reflejen los cursos relevantes, proyectos y habilidades que cumplan con los requisitos de la pasantía.

Querrás demostrar tus habilidades técnicas, como el conocimiento de varios lenguajes de programación, así como cualquier experiencia en análisis de datos/aprendizaje automático que hayas obtenido a través de estudios académicos o proyectos personales.

Mantente Activo y Persistente

Asegurar una pasantía en el campo competitivo de la ciencia de datos requiere perseverancia y esfuerzo al ser proactivo. Una vez que hayas enviado tus solicitudes, realiza un seguimiento con las empresas. Además, dejar una buena impresión en eventos de networking o ferias de carreras también puede brindarte oportunidades invaluables para conocer empresas directamente y establecer conexiones.

Asegúrate de demostrar tu pasión por el tema, al tiempo que demuestras que estás comprometido/a con aprender y crecer dentro de él.

Comenzar en la ciencia de datos puede parecer intimidante, pero con perseverancia y las estrategias adecuadas, puedes descubrir oportunidades de pasantía invaluables para impulsar tu carrera.

Adopta un enfoque activo aprovechando plataformas en línea, estableciendo contactos con profesionales y personalizando los materiales de solicitud para destacar entre otros candidatos. Cada paso te acercará más a alcanzar tu objetivo de asegurar una posición de pasantía en ciencia de datos.

12. Cómo Aplicar a Pasantías

Solicitar una pasantía de ciencia de datos puede parecer intimidante al principio. Sin embargo, con el enfoque y la preparación adecuados, el proceso de solicitud debería volverse menos intimidante.

A continuación, te presentamos algunos consejos y estrategias clave que facilitarán la solicitud para que puedas obtener esa pasantía de ciencia de datos de tus sueños.

Una Buena Primera Impresión con Tu Currículum

Un currículum vitae a menudo sirve como la primera impresión para los posibles empleadores, por lo que es vital que cause una buena primera impresión.

Adáptelo para cada empresa/pasantía de modo que resalte habilidades y experiencias relevantes que se alineen con los requisitos. Agregue cualquier curso, proyecto o certificación que demuestre sus habilidades técnicas relacionadas con el análisis de datos, el aprendizaje automático o la visualización. Además, cuantifique sus logros, cuando sea posible, para demostrar impacto.

Crea una Carta de Presentación Atractiva

Una carta de presentación atractiva puede diferenciarte de otros candidatos. Úsala para mostrar tu pasión por la ciencia de datos y explicar por qué esta pasantía te interesa específicamente.

Incluye detalles sobre habilidades, experiencias y logros relevantes que te conviertan en un excelente candidato para el puesto. También puedes resaltar habilidades que se ajusten a los requisitos y calificaciones de la pasantía mencionados en la publicación.

Crea y Mantén un Repositorio de Conocimientos Interno

Crear un repositorio de conocimientos es una forma efectiva de demostrar tanto tu experiencia como tu compromiso con el aprendizaje continuo.

Comienza creando un sitio web personal o un blog donde puedas publicar información sobre proyectos, estudios de caso e ideas relacionadas con la ciencia de datos. Esto no solo servirá como una forma de mostrar tus habilidades, sino que también demostrará cómo te comunicas de manera efectiva conceptos técnicos.

Comprende la Perspectiva de tu Entrevistador

Para tener éxito en una entrevista, es crucial comprender la perspectiva del entrevistador. Investiga sobre la empresa, su cultura y proyectos específicos en los que estén trabajando, así como las técnicas y herramientas de ciencia de datos que utilizan.

Este conocimiento no solo te permitirá formular preguntas reflexivas, sino también adaptar tus respuestas de acuerdo con los objetivos y valores de la empresa.

Después de una entrevista, es esencial hacer un seguimiento con un correo electrónico o una nota expresando tu agradecimiento y reafirmando tu deseo de obtener la pasantía. Este gesto sencillo muestra profesionalismo y entusiasmo, y te ayuda a mantener el diálogo vivo al preguntar sobre los próximos pasos en el proceso de contratación.

Trata de no desanimarte. Obtener una pasantía en ciencia de datos requiere más que habilidades técnicas. Los empleadores buscan candidatos que puedan comunicar eficazmente su trabajo, pensar de manera crítica y demostrar entusiasmo por la ciencia de datos.

Al crear un currículum vitae y una carta de presentación atractivos, organizar un repositorio de conocimientos, comprender la perspectiva del entrevistador y hacer un seguimiento, puedes aumentar tus posibilidades de obtener esa pasantía soñada en ciencia de datos.

13. Cómo Superar Desafíos y Destacarte

Los aspirantes a científicos de datos a menudo enfrentan desafíos en su camino hacia la obtención de una oportunidad de pasantía. Con la mentalidad adecuada y estrategias adecuadas, puedes superar estos obstáculos.

En esta sección, exploraremos algunos desafíos comunes y ofreceremos soluciones efectivas para que te destaques entre tus compañeros.

Alinea tus Habilidades con las Necesidades de la Industria

Uno de los mayores desafíos que enfrentan los aspirantes a científicos de datos es mantenerse al día con las demandas de la industria y las últimas tecnologías y tendencias. La clave más importante aquí es saber cuáles son las últimas tendencias, pero también si deseas aprender esas tendencias.

Siguiendo a científicos de datos e ingenieros de IA en línea, en plataformas como LinkedIn o X (Twitter), generalmente puedes descubrir las últimas tendencias, ya que estas personas suelen ser las primeras en hablar de ellas.

También puedes leer artículos técnicos escritos por científicos de datos e ingenieros de IA que llevan tiempo en el campo. Esto también puede ayudarte a aprender sobre las últimas tendencias y mantenerte actualizado/a. Lee blogs sobre estos temas, mira tutoriales de YouTube y, si puedes permitirte, realiza un curso y un proyecto.

Además, suscríbete a boletines informativos sobre Ciencia de Datos e IA, que te informarán sobre cuáles son los temas en tendencia. Un ejemplo de esto es nuestro próximo [Boletín de Ciencia de Datos e IA] u otros boletines en el campo.

¡Ahí lo tienes, estás al día!

Luego la pregunta es si deberías seguir las tendencias que descubres. Considera contactar a las personas que admiras y preguntarles qué piensan sobre esas tendencias y hacia dónde las ven evolucionando a alto nivel.

Esto es importante porque, si no te gustan las Redes Neuronales y las matemáticas avanzadas como el Álgebra Lineal y la Teoría de la Diferenciación, entonces, sin importar cuán sofisticado pueda sonar GenAI, podría no ser el camino correcto para ti.

Para superar este desafío, considera estos consejos:

1. Mantén tus habilidades actualizadas y mejóralas: La ciencia de datos es un campo en constante evolución, por lo que es esencial que sigas aprendiendo sobre las últimas herramientas, lenguajes de programación y algoritmos. Aprovecha los cursos en línea, tutoriales y proyectos prácticos para ampliar tu experiencia técnica y aumentar tu productividad.

2. Reconoce y aprovecha tus competencias fundamentales: Si bien es importante tener un conocimiento profundo de varios conceptos de ciencia de datos, también es igualmente esencial identificar tus fortalezas principales para destacarte y hacer que seas más deseable para posibles empleadores. Esto no solo aumentará tu empleabilidad, sino que también te destacará entre la competencia.

3. Colabora y establece contactos: Participar en la comunidad de ciencia de datos puede brindarte información valiosa y oportunidades de colaboración. Únete a foros en línea, asiste a webinars o conferencias, participa en competiciones de ciencia de datos o incluso en competiciones en línea para expandir tu red de contactos y obtener exposición a perspectivas diversas.

Cómo Diferenciarte de Otros Candidatos

Un mercado laboral cada vez más competitivo dificulta distinguirte de otros candidatos. Para aumentar tus posibilidades de obtener un puesto de pasantía en ciencia de datos, aquí hay algunas estrategias:

Construye Tu Marca Personal

Desarrolla una presencia en línea a través de un sitio web personal, un blog o perfiles en redes sociales centrados en la ciencia de datos. Comparte proyectos, ideas y experiencias de aprendizaje para demostrar tu experiencia y destacarte a ti mismo y tus habilidades.

Pero puede que te preguntes: ¿qué es una marca personal y cómo la estableces? Bueno, una marca personal es mucho más que tu huella digital. Es la historia que cuentas a los demás y cómo te perciben los demás. Es básicamente cómo te presentas al mundo, especialmente en un contexto profesional y en el mundo tecnológico.

Tu marca personal es una combinación única de habilidades, experiencias y características personales que quieres que el mundo vea en ti. Debería mostrarte como un todo y diferenciarte del resto.

Lo que quiero decir aquí es que si tú y otra persona han trabajado en la misma empresa y tienen el mismo título, tu marca personal mostrará las diferencias en quienes son ambos.

¿Eres una persona enérgica y creativa, con una actitud de “puedo hacerlo todo”? ¿Eres reflexivo y deliberado, con gran atención al detalle e increíbles habilidades de escucha? ¿Eres un líder, un visionario que quiere inspirar a los demás? Estas son todas cosas que puedes transmitir al desarrollar tu marca personal.

Aquí tienes un ejemplo de mi propia marca personal:

Verás consistencia en varias plataformas donde encuentres información sobre mí. Verás que tengo imágenes similares que muestran una imagen casual y de negocios, porque esa es mi marca. Me distingo como alguien que no solo tiene experiencia en el campo de la ciencia de datos, sino también en las áreas de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial, por lo que se trata de conocimiento integral y luego especialización.

También verás que en muchas plataformas, ya sea CodesCode, LinkedIn, X, Medium o LunarTech, en todas partes intento ayudar a otros científicos de datos e ingenieros de IA a ingresar al campo haciendo que la educación sea accesible para ellos. También explico y muestro constantemente mi intención de hacerlo, ya que he visto de primera mano lo difícil que puede ser pasar años y gastar mucho dinero en aprender ciencia de datos e IA.

Intento ayudar a otros para que no tengan que pasar por el mismo proceso largo y costoso simplificándolo.

También abogo por las mujeres en tecnología. Muestro mis habilidades y mis áreas de expertise en Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos en todas estas diferentes plataformas. Además, cuando establezco contactos y mantengo mis contactos profesionales, trato de difundir información sobre mi marca y lo que represento y por qué hago lo que hago.

Una marca no se trata solo de tu presencia en línea, también se trata de tu historia personal. ¿Cuál es tu trasfondo? ¿Cuál es tu experiencia? ¿Cuál es el viaje que tomaste para convertirte en quien eres? ¿Qué te motivó? ¿Qué te ayuda a mantener la motivación? Y ¿qué es único en tu historia?

Por ejemplo, en mi caso, he enfrentado muchos desafíos como mujer en tecnología para llegar a donde estoy. Pero he aprendido a ver todos los contratiempos como oportunidades para llegar al siguiente nivel. Para nunca rendirme.

Entonces, ¿cómo te percibe o piensa tu audiencia objetivo? Al principio, podría ser muy diferente a medida que comienzas a construir tu marca. ¿Cómo hablan los demás de ti? ¿Eres ambicioso? ¿Eres de los que trabajan individualmente o de tipo gerente? ¿Te gusta interactuar con las personas? ¿Solo te apasiona la tecnología o también te apasiona la gente y los negocios? Estas son todas cosas a considerar.

Utiliza tus habilidades blandas

¡No ignores el valor de las habilidades blandas! También enfócate en desarrollar tus capacidades de comunicación, colaboración y resolución de problemas. Son tan esenciales para el trabajo en equipo y las interacciones con los clientes como cualquier habilidad técnica que tengas.

Networking y mentoría

Conéctate con profesionales de la industria de la ciencia de datos a través de eventos de networking, LinkedIn o conferencias del sector. Busca mentores que puedan guiarte y aconsejarte durante tu trayectoria. Sus conocimientos pueden resultar invaluables al solicitar pasantías.

14. Conclusión: El camino por delante

En este punto, tómate un tiempo para reflexionar sobre toda la sabiduría y los conocimientos que has adquirido a lo largo de esta guía. Siguiendo los pasos descritos aquí, ahora tienes una base sólida desde la cual lanzarte al campo dinámico de la ciencia de datos.

Recuerda que la ciencia de datos no es solo una cosa, sino que ofrece numerosas oportunidades que esperan ser descubiertas.

Ahora puedes embarcarte con confianza en tu viaje por la ciencia de datos con determinación y seguridad. Disfruta explorando su diversidad mientras sigues tu pasión en el camino.

Aquí tienes una recapitulación de los puntos clave de esta guía:

1. Construye una base sólida: Comienza desarrollando una comprensión integral del análisis de datos, el aprendizaje automático y la visualización como pilares fundamentales de la ciencia de datos. Estas habilidades serán tu hoja de ruta en tu viaje por la ciencia de datos.
2. Adquiere experiencia práctica: Aunque los cursos y los bootcamps tienen su lugar, la experiencia práctica es un componente indispensable de la ciencia de datos. Crea un perfil activo en GitHub y trabaja en proyectos personales que muestren tus talentos y experiencia para avanzar en esta industria.
3. Siempre sigue aprendiendo: La ciencia de datos es un campo en constante evolución, con nuevas técnicas y tecnologías que surgen casi a diario. Mantente actualizado sobre las tendencias, los artículos de investigación y los avances de la industria invirtiendo regularmente en ampliar tus conocimientos y habilidades.
4. Networking efectivo: El networking es esencial en la comunidad de la ciencia de datos. Asiste a ferias virtuales de empleo, interactúa con profesionales en plataformas de redes sociales como LinkedIn o grupos en redes sociales como Reddit, o utiliza los recursos de la universidad. El networking puede abrir puertas a emocionantes oportunidades de pasantías o empleo.
5. Crea una solicitud impactante: Al solicitar pasantías en ciencia de datos, es crucial que tu solicitud destaque. Utiliza un currículum vitae, una carta de presentación y un portafolio para transmitir tu historia y lo que te hace único como individuo. Después de todo, las habilidades de programación son solo un componente. Del mismo modo, resalta experiencias, proyectos y logros para diferenciarte de tus competidores.
6. Supera los desafíos: Los aspirantes a científicos de datos enfrentan numerosos obstáculos en su trayectoria. Desde falta de experiencia o barreras técnicas, hasta rechazos y contratiempos, recuerda que la resiliencia y la perseverancia son cualidades vitales necesarias para el éxito. Busca la ayuda de mentores, compañeros y comunidades en línea para superar barreras.

Ten presente esto al comenzar tu viaje por la ciencia de datos: el éxito no solo significa conseguir una pasantía. Más bien, debería implicar un aprendizaje y crecimiento continuos. Está abierto a explorar diversas industrias, ya que las oportunidades en ciencia de datos existen en el ámbito de la salud, las finanzas, el comercio electrónico y más.

Ahora es el momento de abrazar todo lo que te espera en la ciencia de datos. ¡Aprovecha todas sus infinitas oportunidades!

Sobre el Autor – ¡Ese soy yo!

Soy Tatev, Investigadora Senior de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial. He tenido el privilegio de trabajar en Ciencia de Datos en varios países, incluyendo Estados Unidos, Reino Unido, Canadá y Países Bajos.

Con un MSc y un BSc en Econometría en mi haber, mi trayectoria en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial ha sido increíble. Basándome en mis estudios técnicos durante mi Licenciatura y Maestría, junto con más de 5 años de experiencia práctica en la Industria de la Ciencia de Datos, en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial, he recopilado este resumen de nivel superior de temas de Aprendizaje Automático para compartirlo contigo.

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