“La ciencia de datos no es para estudiantes de primer año”. Período. Como esto me parece demasiado sombrío, te daré la opinión contraria sobre cómo puedes hacer una carrera con esto.
¿Quién dice que “la ciencia de datos no es para principiantes”?
Son las grandes corporaciones y reclutadores de empresas multinacionales las que dirán esto porque creen que los datos tienen tanto valor y están tan preocupados por su seguridad, integridad, etc., que no pueden confiar en un recurso recién capacitado en ciencia de datos. . Pero hay un caso en el que esta regla no funciona.
- ¿Cómo consiguen las personas empleos en las empresas multinacionales?
- Si recibo una oferta de trabajo, ¿cómo le pido a las otras compañías con las que estoy entrevistando que aceleren el proceso?
- Estoy trabajando en aplicaciones Oracle India. Soy un recluta más nuevo y un campus (permanente). Me pusieron en el Plan de mejora del rendimiento. ¿Qué tengo que hacer?
- Siendo un estudiante de Mech, estoy en Infosys y estoy bastante interesado en el sector de TI. Ahora vienen empresas centrales que ofrecen salarios mucho mejores. ¿Qué hacer?
- Actualmente tengo 2 trabajos pendientes (pregrado CSE). ¿Qué compañías me permitirían sentarme para las ubicaciones en el campus?
¿Cuál es esa regla?
A los estudiantes de IIT / BITS se les dan tales oportunidades en ciencia de datos, suponiendo que serán más analíticos con una alta potencia intelectual.
Entonces, ¿eso significa que los estudiantes de primer año que no son IIT no pueden ingresar a la ciencia de datos?
De ningún modo. Hay 2 enfoques para estudiantes como los siguientes:
- Trabaje con una startup: muchos emprendedores que intentan utilizar la ciencia de datos y la inteligencia artificial en varios sectores, incluidos el de salud, logística, finanzas y consumo. Las startups estarán más dispuestas a utilizarlo si tiene un conjunto inicial de habilidades en R, Python, Machine learning a bajo costo, ya sea como pasantes o empleados a tiempo completo. Pero debe tener el conjunto inicial de habilidades, ya que ninguna startup o empresa va a contratar y entrenar desde cero. No hace falta decir que es posible que no obtenga el título de “Científico de datos” y en su lugar puede trabajar como “Ingeniero de aprendizaje automático” o algo más, pero creo que lo más importante es que discuta con los fundadores de las nuevas empresas qué tipo de ciencia de datos en la pila tecnológica en la que están trabajando y cuál sería su papel en eso, en lugar de correr detrás de los títulos.
- Trabaje con una empresa: le acabo de decir que las empresas no contratarán a personas que no sean IIT en general para este papel. ¿ Pero y si?
- Trabajó para una startup como ingeniero de aprendizaje automático durante 1–2 años.
- Trabajó para empresas en algunas tecnologías de back-end como Nodejs, MongoDB, Business Intelligence, Business analytics, etc. durante 1–2 años.
En los dos casos anteriores seguramente obtendrá una lista corta y todo depende de su fortaleza técnica mostrada durante las entrevistas. Pero, ¿cómo sucede esto?
- Cuando trabajaste para una startup (incluso como pasante), ya no se te considerará un experto en ciencia de datos siempre que hayas trabajado en tecnologías como R, Python y Machine Learning. Así que tenga mucho cuidado al elegir nuevas empresas y discuta con los fundadores muy claramente sobre su papel
- Del mismo modo, si no puede ingresar a la ciencia de datos en las empresas, entonces la alternativa es comenzar su carrera con campos relacionados como inteligencia empresarial o tecnologías de back-end como Nodejs, MongoDB (que se utilizará para administrar los datos en la nube) y una vez que haya gastado alguna vez allí, no eres más nuevo y tienes experiencia en un dominio relacionado.
Pero, ¿cómo estás tan seguro de que esto funcionará?
Porque he estado luchando cada día para resolver este problema para miles de estudiantes y profesionales como tú en edwisor.com .
Descargo de responsabilidad: soy el CEO de edWisor | Obtener habilidades Obtener contratado donde estoy implementado 24 * 7 * 365 para resolver los problemas de habilidades y empleabilidad para profesionales y estudiantes. Me gusta guiar a las personas en función de la experiencia obtenida al resolver este problema y, en caso de que aún necesite más ayuda, no dude en comunicarse.
