¿Dejé la ciencia de datos?
HTML-код
- Опубликовано: 27 июн 2023
- Te cuento mis experiencias como científico de datos, y te doy algunos consejos sobre cómo scarle provecho a tu primera experiencia.
EL MEJOR BOOTCAMP DE MACHINE LEARNING
codigofacilito.com/bootcamps/...
APÓYAME
Únete al canal y disfruta de beneficios: www.youtube.com/@feregri_no/join
Cómprame un cafecito: www.buymeacoffee.com/feregrino
SÍGUEME EN
/ feregri_no
/ feregri_no
twitch.com/feregri_no
/ feregri_no
github.com/fferegrino
kaggle.com/ioexception
feregri.no 
Наука
Estoy en la misma situación. Mi manager quiere que me encargue de desarrollar toda la data pipeline, que tome el rol de ingeniero de datos y de MLOps. Ahora mismo sólo me dejan tareas de analista de datos. El mayor problema es que no tienen absolutamente ninguna idea al respecto del área de datos y están alucinando muchísimo, sobre todo con los tiempos de entrega. Peor porque más de una vez les he indicado que no hay como tal "fecha de entrega". Voy apenas por los dos meses y la verdad para lo que me están exigiendo siento que la paga es poca, entonces pensaré en tomar la decisión de moverme pronto a un ambiente más controlado
y a que te moviste?
Por qué no existen fechas de entrega? yo estoy aprendiendo apenas
Buena vibra desde Morelia. Un like desde antes de ver, gran aporte a la comunidad. Gracias por compartir esas experiencias.
La ingeniería en MLOps es buena alternativa para continuar en el ambiente de la ciencia de datos, pero haciendo algo que es parte importante del proceso... buena desición... felicidades...!!
Por eso se llama ciencia, es que los cientificos trabajamos asi, concluyendo nuestras propias ideas, la idea es concluir algo en los datos. Lo malo es que se necesita cierto tiempo prudente, si no te dan el tiempo no se puede, simplemente el trabajo es malo.
Para el trabajo se necesita pensamiento de cientifico, se necesita una carrera universitaria, el aprendizaje de parte de los docentes es indispensable.
Desde mi experiencia, las empresas no tienen en cuenta que la ciencia de datos más que todo es matemáticas y estadística; es decir los resultados aproximaciones o estimados, nunca van a ser exactos.
Hola... sobre el comentario en el minuto 9:07... me parece importante promover la participación de todos los departamentos de la empresa relacionados en el tema (a través de capacitación y entrenamiento) para obtener mejores resultados y sacar el mejor provecho de la inversión en un departamento de ciencia de datos... las personas entrenadas y capacitadas en el tema pueden aportar mucho a la obtención de datos y facilitar las tareas del proceso...
Amigo yo estoy pasando por esa primera etapa que comentas, y gracias por los consejos que mencionas, me ayudan mucho, se que hay luz al final del túnel. Ahora siento que no estoy tan mal al pensar en el fin de un proyecto y veo que no solo a mi me esta pasando. Saludos desde Mexico. Un amigo de la ESCOM te manda este saludo.
Ánimo, son cosas que vienen con la experiencia.
Muchas gracias por contar tus experiencias!! 👏
Con mucho gusto, gracias por ver ;)
Gracias pro tu video. Entre a una empresa como desarrollador frontend. He hecho casi de todo: fontend, backend. Pero ya me quiero especializar en data science. Soy el único de la startup que tiene un poco de conocimiento sobre eso a veces suele ser frustrante no saber como resolver algunos problemas sin una guia.
Sí, es difícil, la gran ventaja es que en tu caso ya tienes conocimiento del negocio, que es muy importante en ciencia de datos.
yo desde que empecé a siempre fui el "único" estadístico (posteriormente DS) en casi todos mis trabajos, al principio si se mira como desventaja eso de no tener "un mentor" pero posteriormente le agarras el gusto de ser él único, ya que tomas el control de todo tu trabajo, tu mides tu tiempo y tu mides tu resultado no te pueden refutar porque ellos no saben cuanto demora hacer x o y o que resultado se espera, es tener el poder en tus manos.
Definitivamente cuando ya tienes experiencia si es más sencillo - aún así creo que uno se puede beneficiar muchísimo de tener alguien con quien compartir/platicar.
@@feregri_no pero chico!!! si la experiencia se coge con mucho tiempo, las ventajas de trabajar tu solo en tu departamento son muuuuchas, tu controlas, nadie te pone una persión muuuy fuerte porque no tienen con qué comparar, tu decides, y es como si fueras autonomo, pero trabajando desde una empresa. Tu mismo te pones los retos!!!! Como todo en este vida tiene ventajs y desventajas
Como que la posición de Data Scientist se ha ido diluyendo con el paso del tiempo, yo entre hace un año como Data Analyst y ya me pedian traer casi los mismos conocimientos, ademas que los salarios entre ambos puestos ya estan casi a la par 😅 Yo creo que me voy a quedar como Data Analyst unos años más y de alli transicionar al ML Engineer o Data Engineering, que es donde estoy viendo ahora que esta el futuro de este sector
Data Analyst q me recomendas para iniciar ?
Gracias por ser tan abierto y poner tu experiencias como ejemplo, me aclaró más la situación real de un Cientifico de Datos junior, esa es la realidad que vamos a encontrar, por otro lado opino que si uno no va a tener mentor en un departamento almenos debería haber otro científico de datos para formar equipo pues hay muchas herramientas y técnicas que manejar y una sola persona no puede crear la infraestructura y al mismo tiempo producir conocimientos que es lo que sucede cuando una empresa comienza a usar la ciencia de datos en sus procesos.
Bueno es de esperarse la situación que pasaste una vez leí en post que el rol de científico de datos es un puesto solo para gente experimentada ósea a más de dominar el lenguaje nivel senior y obviamente matemáticas la experiencia es crucial el post finaliza con un “ en este campo no hay cabida para juniors” así que le invito a que en el futuro vuelva no se cierre no hay área del desarrollo en el que no se haya pasado por su situación por ejemplo a mi me pasó algo similar y soy desarrollo web o bueno ya no quiero porque me pareció desperdiciar la vida haciendo formularios no importa si es java graphql todo se reduce a un asqueroso formulario, Gracias
y a que te cambiaste? No recomiendas estudiar una ingenieria en software, por ser estresante, de aprendizaje constante, etc?
@@leo_Castillo- tranquilo, es mi situacion personal probablemente la suya sea diferente y lo que diga mas bien lo confunduría cabe recalcar que yo segui la carrera por inteligencia artificial y me enfoque mas a eso la verdad el desarrollo web lo aprendi en la universidad por ya los ultimos años me di cuenta que al menos en mi pais la ciencia de datos o el desarrollo de la IA es recien conocida asi que de que hay empleos asi los hay pero no dan a gente que recien esta empezando si no a alguien que ya tenga experiencia previa asi que si ya es dificil conseguir un empleo de al menos asistente de IA o algo asi no se diga uno como cientifico, sobre si recomiendo o no algo que he aprendido es que nunca debes escoger una carrera por cuanto vas a ganar si no cuanto te va a llenar a ti se que sonara muy cursi pero creeme es la mejor forma de decidir que estudiar porque osea ya vas a una carrera que ganas 200k al año y asi pero que implica que eso se de, estres horas de sueño estudiar a mil por hora todos los dias no hay fines de semana no hay feriados pasar por varias cosas horribles en la universidad y otras mas en tus primeros empleos oye eso es para deprimir a cualquiera pero cual es la medicina ante ello que ames lo que haces
En mi caso iba mi rol era en ML, pero por los pocos conocimientos que tenia en SQL me fuerón delegando funciones de un admistrador de datos (DBA), al grado de ya ser casi un DBA Jr. y la verdad tenia mucho peso y me dejarón solo al momento de salir de mi trabajo solo pensaba en "que tal si borre una base de datos", "que tal si los datos estan mal", cosa como esa siempre estaban en mi mente, incluyendo los fines de semana.
Sí, de hay veces que de a poco a poco tu rol va cambiando.
Muchas gracias!
¡De nada!
7:14 Aquí comienza.
Lo siento, tuve que hacerlo , otros vendrán después de mi a ver el video y querrán la versión TLDR.
Yo me enfadé por la razón que mencionas, sentía que mis actividades no tenían fin. Al final me moví a ingeniería de datos y ando más a gusto, ya no tengo tantas juntas con clientes enfadosos.
😆 a veces lo mejor es darse cuenta cuando te sientes más a gusto en otras áreas.
Eres parte de código facilito? O te patrocinan? Vi su bootcamp y me latio, se me hace muy enfocado a ls práctica, gracias por tus videos
En el mundo del análisis de datos o la ciencia de datos se basa un 60% en llegar a acuerdos, comunicarse de la mejor manera, saber venderte y vender tu trabajo, el otro 30% es codificar y los últimos 10% mostrar resultados y gráficas.
Definitivamente va por buen camino esa forma de cuantificar el trabajo.
Gran video, te mando un abrazo, Antonio
Igualmente mano, gracias :)
Un gran aporte. Esto es lo que pasa cuando estas tomando experiencia, es normal.
Gracias por tu comentario.
Gracias por el video, esto si que ha sido una sorpresa, yo pensé que eras científico de datos, haces muchos videos relacionados a ese tema y a IA, Gracias por el video y saludos
En realidad soy MLOps engineer, sigo dentro de la ciencia de datos, y muy cerca de los científicos 👨🔬
@@feregri_no que es MLOps? Gracias por responder mi comentario
@@tensoescalar1 Machine Learning operations
@@codingjhames Excelente, muchas gracias
@@feregri_no que haces en tu nuevo rol?
qué herramientas usas?
Uf! Suena super interesante el tema, podrías por favor comentarnos cómo has transicionado hacia MLOPs Gracias!
Claro, viene video al respecto.
¿Consideras que tu carrera hubiese cambiado si hubieses leído Build a Career in Data Science? Saludos!
Creo que sí, definitivamente me hubiera dado más perspectiva.
el problema no es solo saber mover los numeros o a las librerias . en ciencia de datos requieres mucho conocimiento en BIA para saber el camino que se tiene que toma xD
Es posible ser un data science autodidacta, Es decir sin ir a la universidad?
Es posible, si :)
Es posible si, si la empresa es de tu papá te aseguro que podrás ahí ser un gran científico de datos...o lo que tú quieras! 😂😂😂😂😂😂
@@davidrosenblum4079 en resumen no es posible ?
@@wz_alex9798 más difícil
@@wz_alex9798 Sí revisas las vacantes , por ejemplo de mi país (México), te piden que tengas una ingeniería en Sistemas, informatica, actuaria, software o afín. Por solo cursos o bootcamp, es dificil. Si eres joven te van a pedir experiencia, si eres viejo (de35 años), van a preferir a un joven, porque aceptan menor pago. El mundo laboral. Apesta:)
Me encanto el video y los consejos que das para juniors. Pero ahora se me presento una duda. ¿Qué es y que hace un MLOps?. Saludos :)
Viene video al respecto - con más experiencia, pero por lo mientras, te dejo este: ruclips.net/video/SL8O2PDdxgs/видео.html
Pues no me quiero escuchar muy anti sistema o anticapitalista o algo asi pero en general a las empresas como siempre les interesa maximizar sus costos y reducir sus gastos algo que todos sabemos y resulta que lo de data science es un boom que en realidad tiene muchas aplicaciones y soluciones para una el problema es que muchas empresas tampoco tienen areas que se dediquen bien a esas areas y como lo mencionas solo reclutan gente por que como mencionas piensan que agitas la varita y resuelves el problema perp pues no es asi por lo que a veces se requiere de mucha suerte para poder entrar a trabajar como cientifico de datos y poderlo aplicar bien
👏👏👏👏, he oido personas que se han aburrido.
Suele pasar, y no está tan mal cambiar cuando no te resulta entretenido lo que haces.
Es que los programadores creen que por ser programador le van a poder entrar a eso, esa carrera de ciencia de datos lo dice claro, CIENCIA, deben gustarte las matemáticas y la lógica. Debes ser investigador.
vuelve, busca otra empresa, ahora ya hay equipos
una sugencia, tu aundio es de mala calidad, mejoralo, basate en como se escuchan otros youtubers