Como dejar de ser un “Data Scientist” genérico

Cuando las personas me preguntan qué deberían de aprender para obtener su primera oportunidad, yo cuestiono estos puntos:

⚪ Definir Industria, Negocio o Giro de interés

¿Ya tienes una lista empresas en las cuales te gustaría trabajar?
¿Ya identificas un sector de tu interés?

Esto cobra una importancia vital para poder destacarse entre los demás.
No es lo mismo darle un excel con datos de CX a una persona de marketing vs un científico de datos, el cual en su vida se ha interesado por el CX o temas de marketing.

La diferencia: el nivel de entendimiento y contexto de negocio.

Cuando entiendes el negocio -el juego- comprenderás las prioridades e importancia de cada indicador. Y de ahí buscarás herramientas para solucionarlo.

Cuando NO entiendes el negocio, buscas entender las herramientas sin comprender del todo para qué se utilizan.

⚫ Los requerimientos cambian

¿Qué significa científico de datos para ti?

En la industria este término: “Data Science”, hace demasiado ruido.
Siendo honesto contigo, las empresas se encuentran igual de confundidas que tú…

Al menos los roles de Data Analyst, Data Engineer, ML-AI Developers. Parecen tenerla más clara, pero no son la excepción a la regla.

Como se define cada uno de los perfiles, cambia de industria a industria, por diferentes razones las principales son:

  • Por la madurez en sus “Tech Stack” en datos -Si es que lo tienen definido- 😬
  • Necesidades específicas del giro.
  • Cumplimiento regulatorio

Como notarás uno como candidato, no tiene control sobre esto…
La buena noticia: “Si hay maneras de optimizar el camino!”

¿Debería de aprender R o Python? ¿Tableau o PBI? ¿SnowFlake o BigQuery? ¿AWS o GCP?
Todas esas preguntas te las respondo con un infalible: “DEPENDE” 💡

Te comparto de manera puntual que debes de hacer para que puedas encontrar esas respuestas:

  1. Sacar una lista de las empresas que admires o te gustaría trabajar.
  2. Entrar en sus sitios web oficiales y buscar las ofertas de empleo, no tan solo para ver la vacante de tu rol, sino las de otros roles relacionados.
  3. Identificarás si el giro de la empresa es FinTech, EduTech, FoodTech, PropTech, etc.
  4. Agrúpalos por industria, revisa no 1 ni 2 ni 3 empresas, las suficientes como para que comiences a identificar los patrones…

🤷‍♂️ Yo te puedo dar todas las respuestas, pero no hace sentido si eso no lo experimentas por ti mismo ni lo haces parte de tu entendimiento…

Pro-Tip:
👉 En los perfiles relacionados con infraestructura te darán la respuesta de cuál cloud provider utilizan.
👉 En los perfiles Sr, pedirán más YOE 🤐, para las tecnologías que tienen implementadas.

🔵 Wrap Them Up

Si has seguido juiciosamente los pasos que te he dado, ya tendrás claro cuál es el perfil óptimo a fortalecer para dejar de ser un profesionista “genérico” en datos.
Crea proyectos personales usando esas tecnologías enfocando tus datos a la industria de tu interés.

Et Voilà!
~ Bon Voyage! 🔥🚀

IVAN CHAVEZ

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-IC