Consejos para navegar con éxito las entrevistas de trabajo de ciencia de datos para principiantes

Consejos infalibles para sobresalir en las entrevistas de trabajo de ciencia de datos para principiantes

Ciencia de datos. Es emocionante. Es desesperante.

Es interdisciplinario y evoluciona constantemente. Desentraña misterios en los datos y requiere soluciones innovadoras. Eso es lo que hace a la ciencia de datos atractiva. Sin mencionar que se paga bien.

La ciencia de datos también puede ser desalentadora, a veces por las mismas razones. Añadir la alta competencia y las expectativas, metas en constante cambio y dilemas éticos.

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Entrar en ello te hace querer arrancarte los pelos y, extrañamente, disfrutarlo. Algo así como seguir a los chicos tecnológicos en Twitter. Lo siento, Elon, X.

Esto es especialmente cierto para los principiantes que peregrinan a las entrevistas de trabajo para conseguir sus primeros empleos en ciencia de datos.

Sin embargo, con la preparación adecuada y la mentalidad correcta, puedes navegar con confianza estas entrevistas y causar una impresión duradera. Aquí hay algunos consejos para ayudarte a tener éxito en tus entrevistas de trabajo en ciencia de datos para principiantes.

1. Comprende los fundamentos a fondo

Necesitas tener un sólido dominio de conceptos fundamentales como estadísticas, álgebra lineal y programación. Los entrevistadores suelen evaluar estos conceptos básicos antes de adentrarse en temas más complejos.

Estas habilidades suelen abarcar:

• Estadísticas
• Programación
• Manipulación de datos
• Visualización de datos
• Bases de datos relacionales
• Aprendizaje automático

Estadísticas

El conocimiento básico de estadísticas que esperan los entrevistadores, incluso de los principiantes, incluye estos conceptos estadísticos.

• Estadísticas descriptivas:

• Medidas de tendencia central: media, mediana y moda

• Medidas de dispersión: rango, varianza, desviación estándar e intervalo intercuartílico

• Medidas de forma: asimetría y curtosis

• Probabilidad:

• Conceptos básicos de probabilidad

• Probabilidad condicional y teorema de Bayes

• Distribución de probabilidad: normal, binomial, Poisson y otras

• Estadísticas inferenciales:

• Muestreo: poblaciones, muestras, técnicas de muestreo

• Pruebas de hipótesis: hipótesis nula y alternativa, errores tipo I y tipo II, valores p y niveles de significancia

• Intervalos de confianza: estimación de parámetros poblacionales basada en datos de muestra.

• Correlación y covarianza:

• Comprender la relación entre dos variables y su interdependencia

• Coeficiente de correlación de Pearson

• Análisis de regresión:

• Regresión lineal simple: la relación entre dos variables continuas

• Regresión múltiple: extensión a más de una variable independiente

• Distribuciones:

• Distribución normal
• Distribución binomial
• Distribución de Poisson
• Distribución exponencial

Programación

Necesitas dominar los lenguajes de programación comúnmente utilizados en la ciencia de datos. Los tres lenguajes más populares son:

• SQL
• Python
• R

No necesitas ser un experto en los tres lenguajes. Por lo general, es suficiente con ser bueno en uno y al menos tener familiaridad con los conceptos básicos de los otros dos.

Todo depende de la descripción del trabajo. Diferentes empresas y puestos requieren diferentes lenguajes. En ciencia de datos, por lo general, se utiliza uno de los tres mencionados.

Si me preguntas cuál, y solo uno, deberías aprender, me quedaría con SQL. Consultar bases de datos es un fundamento sin el cual ningún científico de datos puede sobrevivir. SQL está diseñado específicamente para eso; ningún otro lenguaje lo hace y limpia datos tan bien.

También se integra fácilmente con otros lenguajes. De esta manera, puede aprovechar otros lenguajes para tareas para las que SQL no es adecuado, por ejemplo, construir modelos o visualizaciones de datos.

 

Manipulación de datos

 

Se refiere a su capacidad de limpiar y transformar datos, lo que incluye manejar datos faltantes, valores atípicos y transformar variables.

Esto significa que deberá conocer las bibliotecas de manipulación de datos más populares:

• pandas y NumPy – para Python
• dplyr – para R

 

Visualización de datos

 

Debe comprender las mejores técnicas de visualización para diferentes tipos de datos y conocimientos. Y debe saber cómo ponerlo en práctica utilizando herramientas de visualización:

• matplotlib y seaborn – para Python
• ggplot2 – para R

 

Bases de datos relacionales

 

Como científico de datos, necesita tener una comprensión general de las bases de datos relacionales y cómo funcionan. Si tiene al menos conocimiento básico de cómo hacer consultas utilizando SQL, aún mejor.

Algunos de los sistemas de gestión de datos más populares incluyen:

• PostgreSQL
• MySQL
• SQL Server
• Oracle

 

Aprendizaje automático

 

Debe estar familiarizado con los conceptos básicos del aprendizaje automático. Por ejemplo, conocer la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.

También debe estar familiarizado con la clasificación, agrupación y regresión. Esto incluye conocer algunos algoritmos básicos, como la regresión lineal, los árboles de decisión, SVM, naive Bayes y k-means.

 

2. Conoce tus herramientas

 

Antes de la entrevista, familiarícese con las herramientas populares de ciencia de datos. Esto incluye los lenguajes de programación que ya mencionamos, pero también otras plataformas.

No es necesario que los conozca todos. Pero sería ideal si tuviera experiencia con al menos una herramienta de cada categoría.

 

 

3. Prepárate para preguntas de codificación y técnicas

 

Use plataformas como StrataScratch, LeetCode y otros para prepararse para preguntas de codificación y técnicas.

También use canales de YouTube, blogs y otros recursos para repasar el conocimiento de otros conceptos técnicos. Si se concentra en los mencionados en “Comprenda los conceptos básicos a fondo”, estará bien.

Las entrevistas simuladas pueden ser increíblemente beneficiosas. Use las plataformas en línea que las ofrecen. O practique con sus amigos y mentores.

Todas estas técnicas de preparación lo ayudarán a sentirse cómodo con el formato de la entrevista y a mejorar sus respuestas.

 

4. Muestra experiencia práctica

Si has trabajado en proyectos personales o pasantías, úsalos a tu favor. Discútelos durante la entrevista para resaltar los desafíos que enfrentaste, las soluciones que implementaste y los resultados que lograste.

5. Repasa las preguntas conductuales

Las habilidades técnicas suelen ser la parte principal del proceso de contratación. Sin embargo, las empresas suelen dedicar al menos algo de tiempo a las preguntas conductuales.

Es de esperar, ya que trabajarás en equipo. Los entrevistadores querrán saber cómo te comunicas con tus colegas, entiendes el trabajo en equipo, manejas la presión y los conflictos, o abordas los problemas.

Prepara ejemplos de tus experiencias pasadas que demuestren tus habilidades sociales y tu capacidad para resolver problemas.

6. Mantente actualizado/a

La ciencia de datos está cambiando rápidamente. Por lo tanto, debes mantenerte actualizado/a con las últimas tendencias, herramientas y técnicas. Lee sobre ellas, únete a foros en línea, asiste a seminarios web y participa en talleres para mantenerte al día.

Sin embargo, no te obsesiones pensando que necesitas conocer –o dominar– cada nuevo producto o conocimiento “imprescindible”.

7. Haz preguntas

Dependiendo del formato, es probable que tengas la oportunidad de hacer preguntas durante o al final de la entrevista.

Esta es tu oportunidad para mostrarle al entrevistador tu entusiasmo por el puesto y la empresa, así como tu comprensión de lo que están buscando.

Pregunta sobre los proyectos actuales del equipo, la infraestructura de datos de la empresa, los planes y los desafíos que enfrentan.

8. No olvides las habilidades sociales

Tus habilidades técnicas no te llevarán lejos a menos que las combines con excelentes habilidades de comunicación. Te comunicarás y colaborarás con miembros técnicos y no técnicos del equipo, así como con partes interesadas en tu trabajo.

En la entrevista, sé claro/a y conciso/a en tus respuestas. Muestra tu capacidad para explicar temas complejos en términos sencillos. Esto demostrará a los entrevistadores que puedes colaborar eficazmente con los miembros no técnicos del equipo. Es una habilidad que necesitarás mucho, ya que la ciencia de datos no existe en el vacío y sus hallazgos se utilizan con mucha frecuencia por personas no técnicas.

9. Mantén la calma y continúa

Es natural estar nervioso/a. ¡Pero no te pongas más nervioso/a por estar nervioso/a! Siempre recuerda que los entrevistadores buscan al mejor candidato, no al perfecto. El mejor, en este caso, significa la mejor combinación de todos los puntos que hemos mencionado hasta ahora.

Si te equivocas en alguna etapa de la entrevista, no pierdas el ánimo y continúa con calma. Los candidatos a menudo exageran el impacto de sus propios errores, cuando en realidad suelen tener (casi) ningún impacto negativo en la impresión del entrevistador.

Recuerda que la entrevista también se trata de conocer a la empresa, no solo de que te conozcan a ti. Mantén la calma, respira profundamente y acércate a cada pregunta con confianza.

Por supuesto, la confianza no se puede fingir. Se logra mejor con una preparación sólida siguiendo los primeros ocho consejos.

Conclusión

Sí, los conocimientos técnicos son esenciales para un puesto en ciencia de datos, incluso a nivel principiante. Pero las habilidades sociales, la experiencia práctica y una pasión genuina por el campo son igualmente importantes.

Los entrevistadores buscan principalmente un paquete completo. Los nueve consejos te cubrirán.

Ahora, debes permitirte tiempo para prepararte a fondo. Si te sientes seguro/a de tu nivel de preparación, ir a una entrevista con una actitud positiva será más fácil. Con eso, ya estás en buen camino para conseguir tu primer trabajo en ciencia de datos.

¡Buena suerte! Nate Rosidi es un científico de datos y estratega de productos. También es profesor adjunto que enseña análisis de datos y es el fundador de StrataScratch, una plataforma que ayuda a los científicos de datos a prepararse para sus entrevistas con preguntas reales de las principales empresas. Conéctate con él en Twitter: StrataScratch o LinkedIn.

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