Artículo por datdata

La demanda de expertos en datos sigue creciendo, y cada vez más empresas valoran habilidades prácticas sobre títulos académicos.

Este artículo te guiará paso a paso para construir una carrera en datos, estructurada en períodos de tiempo que te permitirán organizar tus avances y maximizar tus posibilidades de éxito, incluso sin una carrera formal.

Aprende más sobre este tema tan importante deslizando esta página.

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  1. Investigación inicial

    Duración: 1 semana

     Para empezar, investiga y familiarízate con el mercado de trabajo en datos. Entender qué roles existen y qué se requiere en cada uno te ayudará a definir una ruta. Observa vacantes de empresas que te interesen y revisa las habilidades técnicas que suelen requerir. Tener esta información clara desde el principio te permitirá enfocar tu aprendizaje en las áreas clave.

    Paso 1: Entender el campo de los datos y sus roles

    Duración: 1-2 semanas

    En esta primera etapa, dedica tiempo a investigar los roles comunes en el área de datos para identificar el que mejor se alinee a tus habilidades e intereses:

    • Analista de datos: Se enfoca en explorar y analizar datos para extraer insights.
    • Científico de datos: Utiliza métodos estadísticos y de machine learning para realizar análisis predictivos.
    • Ingeniero de datos: Diseña y mantiene infraestructuras de almacenamiento y procesamiento de datos.
    • Visualizador de datos: Se especializa en crear visualizaciones que faciliten la interpretación de los datos.

    Una vez que elijas uno, revisa el conjunto de habilidades más relevantes para ese rol y úsalas como base para desarrollar tus capacidades.

    Paso 2: Aprendizaje de habilidades técnicas clave

    Duración: 4-6 meses

    Esta etapa se centra en desarrollar las competencias esenciales para un profesional de datos. Inicia por estos aspectos técnicos, que podrás ir perfeccionando con el tiempo:

    1. Lenguajes de programación y consulta:
    • Aprende SQL para trabajar con bases de datos; es fundamental para todos los roles.
    • Considera aprender Python para análisis de datos, ya que es versátil y ampliamente utilizado.
    • Tiempo estimado: 2-3 meses (para fundamentos básicos de cada lenguaje).
  2. Manejo y limpieza de datos:
  • Practica la limpieza y preparación de datos en herramientas como Excel o Python (usando librerías como Pandas).
  • Entiende técnicas de transformación y validación de datos.
  • Tiempo estimado: 2-3 meses.
  • Herramientas de visualización de datos:
    • Familiarízate con Power BI y Tableau, que son herramientas populares para visualización de datos.
    • Practica creando dashboards simples y reportes.
    • Tiempo estimado: 2-3 meses.

    Paso 3: Desarrollar un portafolio sólido

    Duración: 1-2 meses

    A medida que adquieres habilidades, comienza a armar un portafolio que muestre tus capacidades en proyectos prácticos:

    1. Proyectos personales y simulaciones:
    • Utiliza datasets públicos en plataformas como Kaggle o Google Dataset Search para crear proyectos. Los temas pueden ser de tu interés, como análisis de redes sociales, datos de deportes, etc.
    • Documenta bien cada proyecto explicando el problema, análisis, y conclusiones.
    • Tiempo estimado: 3-4 semanas por proyecto.
  • Documentación y presentación de proyectos:
    • Usa plataformas como GitHub o Notion para mostrar tu trabajo y agrega descripciones que detallen cada proyecto.
    • Considera crear un blog personal para explicar los métodos y aprendizajes detrás de cada proyecto.
    • Tiempo estimado: 1-2 semanas para organizar tu blog.

    Paso 4: Fortalecer habilidades blandas relevantes

    Duración: 1 mes (paralelo al Paso 3)

    Desarrollar habilidades blandas es crucial para destacar en el área de datos. Enfócate en las siguientes:

    1. Comunicación y narrativa:
    • Aprende cómo comunicar insights de manera clara y adaptada a diferentes audiencias. Practica presentaciones y explica tus proyectos a amigos o colegas.
    • Tiempo estimado: Continuo, comienza con sesiones de práctica cada semana.
  • Pensamiento crítico y solución de problemas:
    • Dedica tiempo a ejercicios de análisis de casos y desafíos de datos. Esta habilidad se desarrolla con el tiempo y la práctica constante.
    • Tiempo estimado: Continuo, con una práctica regular semanal.
  • Trabajo en equipo y colaboración:
    • Participa en proyectos colaborativos si es posible, como hackathons o proyectos en plataformas abiertas. Colaborar con otros te ayudará a entender cómo se gestionan proyectos de datos en equipo.
    • Tiempo estimado: Proyecto puntual o colaboración mensual.

    Paso 5: Certificaciones y cursos especializados

    Duración: 3-4 meses

    Las certificaciones y cursos no son obligatorios, pero pueden dar un respaldo a tus habilidades, especialmente sin una carrera formal:

    1. Cursos especializados
    • Utiliza plataformas como datdata, LinkedIn Learning, o Udemy, para completar cursos en áreas específicas (como SQL, visualización o análisis de datos) te permitirá consolidar conocimientos.
    • Tiempo estimado: 2-3 semanas por curso.
  • Certificaciones recomendadas:
    • Explora certificaciones como la de Google Data Analytics, Microsoft Power BI y IBM Data Science. Estos programas son accesibles y validados en la industria.
    • Tiempo estimado: 1-2 meses por certificación.

    Paso 6: Networking y construcción de relaciones en la industria

    Duración: 1-2 meses (paralelo a los demás pasos)

    Construir una red de contactos puede ser crucial para descubrir oportunidades laborales en datos:

    1. Conexiones profesionales:
    • Abre un perfil en LinkedIn, únete a grupos de datos y participa en conversaciones. Comienza a interactuar con otros profesionales del área.
    • Tiempo estimado: Continuo; dedica al menos 15-20 minutos diarios.
  • Participación en eventos y comunidades:
    • Asiste a eventos, meetups y conferencias virtuales relacionadas con análisis de datos y tecnología. Estos eventos son excelentes para crear contactos e intercambiar conocimientos.
    • Tiempo estimado: Mensual.
  • Mentoría:
    • Busca mentores a través de plataformas como LinkedIn o redes de datos. Tener un mentor te ayudará a recibir orientación valiosa.
    • Tiempo estimado: 1-2 reuniones mensuales.

    Paso 7: Estrategias para buscar trabajo y preparar la postulación

    Duración: 1-2 meses

    Una vez que tengas habilidades y un portafolio sólido, estarás listo para empezar a buscar trabajo:

    1. Desarrollar un CV enfocado en habilidades y proyectos:
    • Crea un CV que destaque tus habilidades técnicas, tus proyectos de portafolio y certificaciones. Mantén el enfoque en logros y habilidades prácticas.
    • Tiempo estimado: 1 semana.
  • Perfiles en plataformas freelance:
    • Considera ofrecer tus servicios en plataformas como Workana, Upwork o Fiverr, que pueden servirte de experiencia práctica mientras consigues un empleo de tiempo completo.
    • Tiempo estimado: 1 semana para configurar el perfil y portafolio.
  • Preparación para entrevistas técnicas:
    • Practica para entrevistas con pruebas de SQL, análisis de casos y preguntas técnicas que suelen hacerse en el área de datos.
    • Tiempo estimado: 1-2 semanas de preparación intensiva.

    Paso 8: Atrévete a aplicar a trabajos sin experiencia

    Duración: 1-2 meses (paralelo a los demás pasos)

    Aunque puede ser intimidante aplicar a trabajos sin experiencia formal, es importante recordar que muchas empresas buscan personas con habilidades prácticas y proactividad. Aquí te comparto algunas estrategias que pueden darte un impulso extra y ayudarte a ganar experiencia directamente:

    1. Aplica a trabajos y prácticas sin miedo a los requisitos
    • A veces los listados de trabajos tienen requisitos que pueden parecer fuera de tu alcance, pero muchas empresas valoran a candidatos que demuestran interés y ganas de aprender. No dejes que la falta de experiencia formal te impida aplicar.
    • Adapta tu CV para resaltar tus habilidades prácticas, proyectos personales, y cualquier experiencia relevante, incluso si no es profesional.
    • Tiempo estimado: 1-2 horas por semana para aplicar a roles que se ajusten a tu perfil.
  • Ofrece tus servicios a negocios locales o conocidos
    • Los negocios locales suelen tener datos sobre sus ventas, clientes o inventarios, pero muchas veces no cuentan con herramientas ni conocimientos para analizarlos. Ofrece tus servicios para ayudarles a comprender mejor sus datos y mejorar la toma de decisiones.
    • Incluso si es un trabajo pro bono, este tipo de proyectos son una excelente manera de adquirir experiencia en un entorno real y construir tu portafolio.
    • Tiempo estimado: 1-2 semanas para proponer un pequeño proyecto e implementarlo con cada negocio.
  • Proyectos para amigos o familiares
    • Si tienes amigos o familiares con negocios propios o proyectos personales que podrían beneficiarse de un análisis de datos, ofréceles tu ayuda. Puede ser algo tan simple como analizar datos de redes sociales, ventas en línea, o inventarios.
    • Este tipo de experiencias no solo son valiosas para tu portafolio, sino que también te enseñarán a trabajar con necesidades reales y a aplicar tus conocimientos de forma práctica.
    • Tiempo estimado: 1 semana por proyecto, dependiendo del alcance.

    Recuerda, muchas veces lo que más valoran los empleadores no es solo lo que sabes, sino tu disposición para aprender y adaptarte. La experiencia no siempre es formal; cada proyecto o colaboración te acercará un paso más a tu meta.

    Con cada aplicación, proyecto o análisis que realices, estás construyendo una base sólida para tu carrera en el área de datos. ¡Atrévete a salir y crear tus propias oportunidades!

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