Confluencia 🏕

Pueden seguir a Natalí en su perfil de LinkedIn 🔊Les dejo el audio de la nota completa, espero que la disfruten. En el artículo van a encontrar links que Natalí menciona en la charla. El área donde Natalí trabaja es super interesante y sin lugar a dudas el manejo de datos es una herramienta fundamental para conseguir diferentes objetivos. Desde su perspectiva científica, Natalí puede darnos otro punto de vista sobre cuáles son aquellos primeros pasos que deberíamos dar al inicio de la carrera en Data Science. La respuesta parece ser fácil de entender, pero sin lugar a dudas requiere esfuerzo para conseguirla. “El que quiere peces que se moje el culo, pero no te tienes que ahogar eh.” Entre risas así comienza la nota con Natalí ¡Que la disfruten! “En primer lugar te tiene que gustar, porque Data Science no es una carrera corta. Es un mundo que cambia constantemente, entonces lo que aprendiste hoy mañana ya no sirve y tienes que seguir aprendiendo siempre.”“Es una carrera para alguien que quiere retos diarios, lo ideal es llegar a un punto donde esos retos no supongan un quebradero de cabeza imposible”. Para muchos eso puede parecer imposible, sobre todo al comienzo. Pero Natalí nos comenta que una vez has logrado encontrar tu campo, ese área que te interesa. Lograrás hacer del aprendizaje una actividad más rutinaria y no tan intensiva como al inicio. Como empezar, si no tienes ningún conocimiento previo en programación de datos? Involucrándose en proyectos que te interesen, puede ser en el ámbito universitario o también en comunidades como Discord. Utilizar plataformas como Coursera donde puedes aprender un lenguaje de programación rápido y de forma totalmente gratuita. Hacer un master o cursos de pago, muchas veces no se puede por diferentes motivos. Pero eso no debería limitarte en tu aprendizaje. Puedes utilizar Google y de ahí llegar a Stack Overflow por ejemplo donde seguro puedes encontrar muchas de las respuestas que necesitas. “Lo importante es adquirir la capacidad de seguir formándote, de querer seguir añadiendo conocimientos a tu acervo”. Si tenemos que invertir en un lenguaje de programación cuál sería? Natalí, sin dudarlo recomienda Python. El desarrollo de los módulos de Python y lo sencillo que resulta dar los primeros pasos en este lenguaje hacen que sea sin dudas la mejor opción. “La gente que quiera iniciarse que aprenda Python, lo primero”. 👉 link para minicurso de intro a Python que tiene un precio super asequible, para los que deseen empezar y tengan cero idea Pero cómo nos damos cuenta de que Data Science es verdaderamente lo queremos hacer si no tenemos mucha experiencia profesional? “Tu tienes que preguntarte qué es lo que verdaderamente quieres?” Quieres ser Data Scientist porque te gustan los números? Si es así, Data Science va a ayudarte a explotar los números de forma masiva. Sin embargo, si vienes del mundo científico como yo, Data Science no es una vocación sino una herramienta que te va a ocupar el 80% de tu tiempo.” “Yo cuando estoy codificando estoy pensando en el trasfondo y eso es lo que te permite seguir probando modelos hasta llegar a tu objetivo.” Es importante involucrarse en proyectos, y no tener miedo porque todo lo que se aprenda se puede aplicar en diferentes ámbitos. “Al final es una herramienta, por eso no tengan miedo de aprender. Ese aprendizaje lo puedes aplicar en diferentes campos. Esa es una gran ventaja de esta carrera.” Acá pueden encontrar enlace para curso en datascience de codecademy 🎒para los que quieran saber de qué va a un nivel más técnico. Natalí además de hacer semejante trabajo en UAM también encuentra tiempo para proyectos sociales que me parecieron merecen ser compartidos. La Pandemia en 2020 trajo muchos problemas como sabemos y entro ellos afectó a estudiantes que debían completar sus exámenes y se encontraban sin el apoyo necesario. Así surgió NoQueA que es una Escuela Social Online que busca fomentar la inserción laboral y la inclusión...

La idea de Confluencia 🏕 es poder aprender sobre la experiencia de profesionales que ya han recorrido un camino en el sector y en este caso Cristian comparte información muy interesante que puede servir para aquellos iniciando el camino en Data Science. Perfil de Cristian en twitter | LinkedIn 🔊Les dejo el audio de la nota completa, espero que la disfruten. Igual si prefieren leer, el artículo trata de resumir las claves sobre esta charla con Cristian. ¿Por dónde empezar? Matemáticas como base y seguir a la gente correcta para saber qué recursos son clave para el análisis de datos. “Mi twitter puede servir como filtro para saber a quién seguir y poder aprender las claves de análisis de datos”. Cristian nos cuenta que nació y se formó en Argentina, hizo Licenciatura en Economía en la UNCuyo. Luego emigró a España, donde se reencontró con su familia en Granada y logró conseguir su primer trabajo dando clases de Estadística de forma remota. Eso sin duda lo ayudó a refrescar conceptos adquiridos en la Universidad y también continuar aprendiendo. La base matemática y la estadística le abrieron las puertas para entrar en coches.com como Analista. En esos primeros años hacía soporte para el resto de equipos los ayudaba con análisis de datos y reportes para la toma de decisiones, lo que él explica como “data como servicio”.El haber comenzado su carrera cuando la empresa era solo una startup y luego seguir desarrollándose en la parte técnica junto al crecimiento de la empresa fueron clave para llegar a lo que hacen hoy en día junto a su equipo. “Actualmente trabajamos en el desarrollo de data como producto, básicamente trabajar con datos que sirven para la experiencia de consumidor que ofrecemos en coches.com”. Estamos hablando de algoritmos enfocados a optimización de búsqueda, tasación de coches, etc. Si lo llevamos a otras empresas, sería como lo que hoy vemos en recomendaciones de Netflix o discovery weekly de Spotify. Cristian hace claro hincapié en la importancia de mantenerse siempre actualizado y la formación constante. “Esto avanza muy rápidamente y de hecho veíamos hace poco con el equipo cómo podemos utilizar un algoritmo que se hizo muy famoso en los Kaggle (competencia muy reconocida de data science) y nos preguntamos porque no utilizamos algo así antes y la verdad es que no existía y hoy esta al alcance de todos”. “Mi Twitter es como un activo, las empresas que sigo y expertos del sector son como una universidad gratuita a la que tengo acceso permanentemente. Por eso recomiendo invertir tiempo en la gestión de tu cuenta y así conseguir el mayor beneficio posible”. Acá Cristian nos deja algunos recursos que el aconseja seguir 👉 https://towardsdatascience.com/ 👉 https://datasciencedojo.com/ 🤖 curso gratis super interesante para primeros pasos en Machine Learning https://es.coursera.org/learn/machine-learning ¿Qué puntos son fundamentales para poder acceder a un trabajo en Data? En las entrevistas muchas veces me encuentro con candidatos que se preocupan por demostrar el tipo de tecnologías, lenguajes o frameworks que conocen pero no logran demostrar cómo llevan esos conocimientos a la práctica y esa es la parte fundamental. “Cuéntame en qué proyectos trabajaste y no tanto sobre cuánto sabes de Python, R o el framework de moda. Dime qué problema resolviste?” “Nosotros en coches.com tenemos cultura de cantera” Basicamente nos gusta dar oportunidades a personas iniciando su carrera y de hecho yo soy un ejemplo de ese modelo. “Yo cuando estoy entrevistando para un puesto Junior para el data team, me fijo mucho en la actitud del candidato, las ganas de querer aprender, intereses y menos en que me vengas a contar sobre la última tecnología que utilizaste”. “Afuera hay muchos cursos que prometen que te vas a convertir en Data Scientist en 4 meses y la verdad es que yo llevo mas de 10 años haciendo esto y sigo aprendiendo”.Lo importante es poder entrar aunque sea en un puesto junior y poder formarse dentro de...

🔊Les dejo el audio de la nota completa, espero que la disfruten y sirva para aquellos/aquellas que están iniciando el camino. Igual si prefieren leer, el artículo trata de resumir las claves de lo que aprendí en esta charla con Dani. Dani’s LinkedIn Hoy en día trabajar de forma remota ya no es ninguna novedad sobre todo después de todo lo vivido con esta pandemia. También sabemos que el sector tecnológico está en constante crecimiento y la búsqueda de talento es permanente. Estas dos variables han generado una interesante tendencia donde trabajadores y empresas del sector consideran cada vez más al trabajo remoto como opción. Por eso me parecía super interesante poder hablar con Dani y que nos pueda contar de primera mano como logro conseguir un contrato para trabajar desde Málaga España para una de las top Fintech mundial valuada en 2 billones de dólares 🦄 Dani muchas gracias por tu tiempo, quería agradecerte y estaría bueno si puedes compartir con nosotros el camino que seguiste para llegar a dónde estás hoy? “Ha sido un largo camino”. Dani nos cuenta cómo decidió primero emigrar a Irlanda, donde el duro clima le recordaba lo bien que se vivía en el Sur de España. Ahí logró hacer sus primeros pasos como becario (prácticas) en el sector turístico y luego de 4 años decidió optar por su vuelta a España para instalarse en Barcelona. Dani describe a Barcelona como la ciudad más cosmopolita de España y donde se encuentran la mayoría de oportunidades del sector tecnológico. Luego de trabajar para varias empresas extranjeras desde España, Dani descubrió la opción del trabajo como autónomo (self-employed) ya que las oportunidades en el sector eran cada vez más interesantes. “Ahora en España están promocionando el tema de los autónomos, la verdad es que pagas bastante poco en el primer año”. De esta manera Dani consiguió su primer contrato con una empresa danesa con oficinas en Barcelona. La transición hacia el trabajo desde casa se fue dando de a poco, ya que la empresa buscaba reducir el costo de oficina. “Así empece a trabajar desde casa”. Eso abrió la puerta para explorar proyectos propios y poder aprender más sobre todo en javascript y sus diferentes frameworks. Ese paso lo llevó a tener trabajo asegurado, sobre todo ayudando a digitalizar empresas pequeñas. “Una cosa que hay que hacer es seguir aplicando a otros trabajos, incluso cuando estés contento porque nunca sabes si se puede estar mejor”. Esa actitud de seguir buscando llevó a Dani a contactar con un miembro del equipo de esta exitosa Fintech y luego de unas cuantas entrevistas la oportunidad del trabajo en casa para una multinacional finalmente llegó. Dani nos cuenta que este último contrato que consiguió para la Fintech ha sido su primera experiencia 100% remoto, ya que entrevistas, contratación e interacción diaria es 100% digital. Anteriormente él solía visitar a sus clientes por lo menos una o dos veces al mes. “Este contrato me ha dado la oportunidad de elegir donde vivir”. Dani decidió hace unos meses dejar la gran ciudad e instalarse en Málaga buscando una mejora en su calidad de vida en general, ya que los costos de vida y el ritmo de vida comparado con una gran ciudad hacen que todo sea un poco más sencillo. Es evidente que Dani no ha dejado de buscar mejorar y eso se refleja en su recorrido hasta donde se encuentra ahora. ¿Qué te sorprendió más de esta forma de trabajo, 100% remoto sin tener contacto fuera de lo digital con nadie de la empresa? “Tuve una experiencia previa donde sí que no tenías contacto con nadie, simplemente te pagaban por tareas que tú cogías de un Jira board y lograbas completar. La situación ahora es muy distinta, ya que soy parte de un equipo, donde interactuamos a diario y trabajamos juntos como si estuviéramos en el mismo lugar físico, pero todo lo hacemos de forma remota. Tengo que decir que ha sido una de las mejores experiencias que he tenido en los últimos años. El acercamiento a la gente si se hace bien puede ser incluso...