5 consejos para ser un buen Data Scientist

5 consejos para que mejorar en tu carrera profesional como Data Scientist.

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5/1/2023
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MBIT School

Los expertos coinciden, para llegar a ser un auténtico Data Scientist necesitas los mejores recursos educativos sobre ciencia de datos que existan. No existen fórmulas mágicas y, si no conoces bien donde buscar, puede que consigas un simple título que quedará bien en tu pared, pero que no te abrirá las puertas a un buen puesto de trabajo.

Puedes tener una carrera, un buen empleo, algo de habilidad manejando datos, pero… Si quieres convertirte en un verdadero cinturón negro de los datos y dar el salto al siguiente nivel, necesitarás algo más que un título. Necesitas experiencia, aprendizaje práctico, contactos, proyectos con casos reales

En MBIT School analizamos miles de ofertas de trabajo constantemente para saber qué demanda exactamente el mercado, y así poder adaptar nuestro temario, metodología, casos de uso, herramientas, etc., para que obtengas todo cuanto necesitas para lanzarte al mundo de la Ciencia de Datos completamente equipado. Pero, ¿qué necesitas para acceder a esos puestos de trabajo? Aquí te traemos una serie de consejos para conseguirlo.

1. Mente abierta.

El mundo de la Ciencia de Datos es un mundo donde todo es posible. El vertiginoso avance de los datos ha llegado a unos niveles que hace pocos años eran inimaginables y, por ello, las posibilidades ahora son ilimitadas.

Prepárate para asimilar conceptos y herramientas nuevas, y ser capaz de aplicarlas a cosas que ya hacías antes en tu trabajo, o crear nuevas soluciones que se adapten perfectamente a las necesidades de la empresa. Combinando conocimientos en tecnología, estadística y experiencia de negocio se pueden llevar a cabo proyectos verdaderamente beneficiosos.

2. Formación de calidad.

Más del 95% de científicos de datos tiene un máster y esto, como ya hemos dicho, no se debe a la necesidad de un simple título para acceder a estos puestos de trabajo. Es necesario tener una sólida formación académica para desarrollar los conocimientos necesarios y así comprender los términos, conceptos y modelos utilizados en la Ciencia de Datos y el análisis Big Data.

Frases como “no tienes suficiente experiencia con proyectos reales”, “no estás cualificado para el puesto”, o “ya te llamaremos” dejarán de sonar en tus entrevistas si adquieres la formación necesaria. Obtén más información de nuestro Máster en Data Science aquí: https://www.mbitschool.com/cursos/master-data-science

3. ¿Pre-requisitos?

Debes tener ganas de aprender conceptos tecnológicos y científicos. Para cursar nuestro Máster en Data Science, aunque no es estrictamente necesario, una buena recomendación es tener algo de experiencia previa con Python, R, SPSS, SAS u otro lenguaje orientado a datos, así como algo de álgebra, cálculo y estadística. Aún así, si no estás seguro de si serás capaz de afrontarlo, siempre puedes contactarnos y nuestro orientador te ayudará ante cualquier duda que pueda surgir.

4. Networking.

Conectar con otros científicos de datos y compañeros del sector es algo necesario para tener éxito. Cuantas más conexiones y contactos tengas, mejor equipado estarás para afrontar cualquier proyecto que te surja. Es común encontrarse con un problema que no sabes resolver, compartirlo con otro profesional, y que gracias a otro punto de vista puedas hallar la solución que necesitas.

En MBIT School valoramos muchísimo a nuestros Industry Insiders, verdaderos expertos en la materia y líderes en multitud de empresas que te enseñarán y te ayudarán personalmente con lo que necesites. Gracias a esto, y a todos los alumnos que van pasando por la escuela, la Comunidad del Dato va creciendo cada día. Una comunidad de profesionales donde hacer contactos, compartir proyectos, ideas y herramientas, y ayudarnos en el día a día.

5. Mejora tus skills.

Es complicado saber exactamente qué habilidades necesitas mejorar, o cuáles son las que más se demandan a día de hoy en las empresas. Miles de empresas, con montones de ofertas de trabajo con requisitos distintos… Saber en qué centrarse puede ser un problema.

Para solventar esto, te recomendamos usar nuestra herramienta “Talent Factory”. Una inteligencia artificial capaz de alinear tu perfil con el mercado laboral y obtener una recomendación personalizada de formación. Con esta herramienta pionera puedes descubrir qué puestos de trabajo son más atractivos para tu perfil, qué habilidades necesitas, y diseñar un itinerario con MBIT para asegurarte de llegar a ese punto soñado.

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Los expertos coinciden, para llegar a ser un auténtico Data Scientist necesitas los mejores recursos educativos sobre ciencia de datos que existan. No existen fórmulas mágicas y, si no conoces bien donde buscar, puede que consigas un simple título que quedará bien en tu pared, pero que no te abrirá las puertas a un buen puesto de trabajo.

Puedes tener una carrera, un buen empleo, algo de habilidad manejando datos, pero… Si quieres convertirte en un verdadero cinturón negro de los datos y dar el salto al siguiente nivel, necesitarás algo más que un título. Necesitas experiencia, aprendizaje práctico, contactos, proyectos con casos reales

En MBIT School analizamos miles de ofertas de trabajo constantemente para saber qué demanda exactamente el mercado, y así poder adaptar nuestro temario, metodología, casos de uso, herramientas, etc., para que obtengas todo cuanto necesitas para lanzarte al mundo de la Ciencia de Datos completamente equipado. Pero, ¿qué necesitas para acceder a esos puestos de trabajo? Aquí te traemos una serie de consejos para conseguirlo.

1. Mente abierta.

El mundo de la Ciencia de Datos es un mundo donde todo es posible. El vertiginoso avance de los datos ha llegado a unos niveles que hace pocos años eran inimaginables y, por ello, las posibilidades ahora son ilimitadas.

Prepárate para asimilar conceptos y herramientas nuevas, y ser capaz de aplicarlas a cosas que ya hacías antes en tu trabajo, o crear nuevas soluciones que se adapten perfectamente a las necesidades de la empresa. Combinando conocimientos en tecnología, estadística y experiencia de negocio se pueden llevar a cabo proyectos verdaderamente beneficiosos.

2. Formación de calidad.

Más del 95% de científicos de datos tiene un máster y esto, como ya hemos dicho, no se debe a la necesidad de un simple título para acceder a estos puestos de trabajo. Es necesario tener una sólida formación académica para desarrollar los conocimientos necesarios y así comprender los términos, conceptos y modelos utilizados en la Ciencia de Datos y el análisis Big Data.

Frases como “no tienes suficiente experiencia con proyectos reales”, “no estás cualificado para el puesto”, o “ya te llamaremos” dejarán de sonar en tus entrevistas si adquieres la formación necesaria. Obtén más información de nuestro Máster en Data Science aquí: https://www.mbitschool.com/cursos/master-data-science

3. ¿Pre-requisitos?

Debes tener ganas de aprender conceptos tecnológicos y científicos. Para cursar nuestro Máster en Data Science, aunque no es estrictamente necesario, una buena recomendación es tener algo de experiencia previa con Python, R, SPSS, SAS u otro lenguaje orientado a datos, así como algo de álgebra, cálculo y estadística. Aún así, si no estás seguro de si serás capaz de afrontarlo, siempre puedes contactarnos y nuestro orientador te ayudará ante cualquier duda que pueda surgir.

4. Networking.

Conectar con otros científicos de datos y compañeros del sector es algo necesario para tener éxito. Cuantas más conexiones y contactos tengas, mejor equipado estarás para afrontar cualquier proyecto que te surja. Es común encontrarse con un problema que no sabes resolver, compartirlo con otro profesional, y que gracias a otro punto de vista puedas hallar la solución que necesitas.

En MBIT School valoramos muchísimo a nuestros Industry Insiders, verdaderos expertos en la materia y líderes en multitud de empresas que te enseñarán y te ayudarán personalmente con lo que necesites. Gracias a esto, y a todos los alumnos que van pasando por la escuela, la Comunidad del Dato va creciendo cada día. Una comunidad de profesionales donde hacer contactos, compartir proyectos, ideas y herramientas, y ayudarnos en el día a día.

5. Mejora tus skills.

Es complicado saber exactamente qué habilidades necesitas mejorar, o cuáles son las que más se demandan a día de hoy en las empresas. Miles de empresas, con montones de ofertas de trabajo con requisitos distintos… Saber en qué centrarse puede ser un problema.

Para solventar esto, te recomendamos usar nuestra herramienta “Talent Factory”. Una inteligencia artificial capaz de alinear tu perfil con el mercado laboral y obtener una recomendación personalizada de formación. Con esta herramienta pionera puedes descubrir qué puestos de trabajo son más atractivos para tu perfil, qué habilidades necesitas, y diseñar un itinerario con MBIT para asegurarte de llegar a ese punto soñado.

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Máster
Máster
Máster
Máster en Data Science
Duración:
300
horas
Convocatorias:
Marzo 2023
Modalidad:

Presencial/Online

  • 2 horas vídeos semanales de alta calidad
  • 8 horas talleres presenciales
  • 1 hora de tutoría
  • 3 horas de material y trabajo autónomo