¿Cómo conseguir empleos de Data Science en FAANG en 2023?
Empleos Data Science FAANG 2023
La ciencia de datos ha surgido como un campo altamente buscado, y asegurar un empleo en una empresa FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google) se considera un logro importante. Las empresas FAANG son conocidas por sus enfoques innovadores, tecnologías de vanguardia y atractivos paquetes de compensación. Este artículo discutirá 15 consejos que pueden ayudarte a obtener empleos de ciencia de datos en empresas FAANG en 2023.
¿Qué es especial acerca de los empleos en las empresas FAANG?
Las empresas FAANG son conocidas por su influencia, dominio del mercado y capacidad para cambiar sectores enteros de la economía. Trabajar para una organización FAANG tiene numerosas ventajas, incluyendo acceso a enormes conjuntos de datos, tecnología de vanguardia, entornos de trabajo colaborativos y oportunidades para trabajar en proyectos innovadores. Además, las empresas FAANG atraen frecuentemente al mejor personal de todo el mundo, creando un mercado laboral altamente competitivo.
¿Qué hacen los científicos de datos en las empresas FAANG?
Los científicos de datos en las empresas FAANG desempeñan un papel crucial al aprovechar los datos para tomar decisiones empresariales, mejorar las experiencias de los usuarios y desarrollar tecnologías de vanguardia. Sus responsabilidades pueden incluir:
- Realizar análisis exhaustivos de grandes conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias e ideas que informen decisiones estratégicas y mejoras de productos.
- Desarrollar e implementar modelos y algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos como sistemas de recomendación, detección de fraudes y procesamiento del lenguaje natural.
- Crear visualizaciones y paneles para presentar ideas basadas en datos de manera clara y práctica para las partes interesadas.
- Diseñar y analizar pruebas A/B para evaluar la efectividad de nuevas características o cambios en productos.
- Construir modelos predictivos para predecir el comportamiento de los usuarios, la pérdida de clientes o la demanda de productos y servicios.
- Aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para procesar y comprender datos de texto no estructurados para aplicaciones como análisis de sentimientos y chatbots.
- Colaborar con ingenieros de datos para desarrollar y mantener flujos de datos, asegurando un flujo eficiente y confiable de datos.
- Mantenerse actualizado con los últimos avances en ciencia de datos y explorar nuevas metodologías para mejorar los procesos existentes.
- Colaborar con gerentes de producto, ingenieros, diseñadores y otros equipos para comprender las necesidades empresariales y ofrecer soluciones basadas en datos.
- Asegurar la privacidad de los datos y mantener los estándares éticos al trabajar con datos sensibles de los usuarios.
15 consejos para obtener empleos en empresas FAANG
Sigue estos consejos para obtener un empleo en una empresa FAANG:
- ¿Qué es la función SUBSTRING en SQL? [Explicado con ejemplos]
- Ajuste fino de LLaMA en documentos médicos Conozca el modelo PMC-LLaMA-A que logra un alto rendimiento en los puntos de referencia de preguntas y respuestas biomédicas.
- Pandas para el Análisis de Datos
#1. Construir una base sólida en ciencia de datos y conceptos relacionados
Para tener éxito en la ciencia de datos, es esencial tener un sólido conocimiento de conceptos fundamentales en estadísticas, álgebra lineal, probabilidad y cálculo. Desarrolla una base sólida en estas áreas para abordar de manera efectiva problemas de datos complejos.
#2. Dominar Python / R, lenguajes de programación comúnmente utilizados en ciencia de datos
Los dos lenguajes de programación más populares en la comunidad de científicos de datos son Python y R. Dominar uno o ambos de estos lenguajes mejorará significativamente tus posibilidades de conseguir empleos en empresas FAANG.
#3. Convertirse en experto en algoritmos y técnicas de aprendizaje automático
La ciencia de datos se basa en el aprendizaje automático. Aprende sobre varios algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo agrupamiento, regresión, clasificación y aprendizaje profundo. Obtén experiencia práctica aplicando estos algoritmos a conjuntos de datos del mundo real.
#4. Adquirir conocimiento de tecnologías y marcos de trabajo de big data
Las empresas FAANG manejan grandes cantidades de datos. Por lo tanto, es crucial tener conocimiento de tecnologías y marcos de trabajo de big data como Apache, Hadoop, Spark y Hive. Aprende principios de computación distribuida y el manejo y análisis efectivo de conjuntos de datos enormes.
#5. Desarrollar habilidades de visualización de datos y comunicación
Los científicos de datos necesitan comunicar sus hallazgos de manera efectiva a las partes interesadas. Utiliza herramientas como Tableau, Power BI o matplotlib para mejorar tus habilidades de visualización de datos.
Además, practica presentar ideas complejas de manera clara y concisa para causar impacto durante las entrevistas.
#6. Crea un impresionante portafolio de proyectos de ciencia de datos para mostrar tus habilidades
Crea un portafolio de trabajos que muestren tu capacidad para utilizar métodos de ciencia de datos para resolver problemas del mundo real. Muestra tus proyectos en plataformas como GitHub o Kaggle para que los posibles empleadores puedan acceder fácilmente a ellos.
#7. Obtén experiencia práctica con conjuntos de datos del mundo real
La experiencia práctica es invaluable en el campo de la ciencia de datos. Busca oportunidades para trabajar en conjuntos de datos del mundo real a través de pasantías, proyectos freelance o colaboraciones de investigación. Esta experiencia te dará una ventaja durante el proceso de entrevista.
#8. Contribuye a proyectos de código abierto y participa en competiciones de ciencia de datos
Participar en competiciones de ciencia de datos y contribuir a proyectos de código abierto son dos formas de demostrar tus habilidades y captar la atención de los gerentes de contratación. Esto demuestra tu capacidad para trabajar en equipo, resolver problemas y realizar tareas significativas.
#9. Utiliza plataformas y comunidades en línea para mostrar tu trabajo
Aprovecha plataformas en línea como VoAGI, Towards Data Science o tu blog para compartir tus conocimientos y perspectivas. Participa en la comunidad de ciencia de datos uniéndote a foros, participando en discusiones y contribuyendo contenido valioso.
#10. Comprende el proceso de entrevista y las rondas típicas
El proceso de entrevista de cada empresa FAANG puede incluir múltiples rondas de evaluaciones técnicas y entrevistas conductuales. Investiga y comprende la estructura de la entrevista para la empresa específica a la que estás apuntando. Practica resolviendo preguntas técnicas de entrevista y ejercicios de programación para mejorar tus habilidades de resolución de problemas.
#11. Revisa y consolida tus conceptos de ciencia de datos y algoritmos
Revisa y repasa regularmente los conceptos de ciencia de datos, algoritmos y métodos estadísticos. Fortalece tu comprensión de aprendizaje automático, preprocesamiento de datos, ingeniería de características y técnicas de evaluación de modelos. Esto te ayudará a abordar problemas complejos durante las entrevistas.
#12. Mejora tus habilidades de programación y familiarízate con las bibliotecas y herramientas de ciencia de datos
Las habilidades de programación son esenciales para los científicos de datos. Concéntrate en perfeccionar tus habilidades de programación completando desafíos de codificación y participando en proyectos de ciencia de datos. Aprende sobre marcos y bibliotecas conocidos como TensorFlow, Pandas, PyTorch y NumPy.
#13. Mejora tus habilidades de comunicación y presentación para las entrevistas
Los científicos de datos suelen colaborar con equipos interfuncionales, incluyendo partes interesadas de antecedentes no técnicos. Mejora tus habilidades de comunicación y presentación para transmitir tus ideas y perspectivas de manera efectiva durante las entrevistas.
#14. Construye una sólida red profesional dentro de la comunidad de ciencia de datos
El networking juega un papel crucial para conseguir empleos en empresas FAANG. Asiste a conferencias, encuentros y eventos de la industria para conectar con profesionales en el campo de la ciencia de datos. Únete a grupos relevantes en LinkedIn y participa activamente en discusiones para expandir tu red.
#15. Aprovecha plataformas en línea y eventos de la industria, y busca referencias
Utiliza recursos en línea como LinkedIn, GitHub y la comunidad de Analytics Vidhya para promocionar tus habilidades y establecer contactos con líderes de la industria. Asiste a reuniones de la industria, ferias de empleo y hackathons para establecer contactos con posibles empleadores. Además, busca referencias de profesionales que ya trabajen en empresas FAANG, ya que las referencias de empleados pueden aumentar significativamente tus posibilidades de obtener una entrevista.
Salarios de los científicos de datos en empresas FAANG
Los científicos de datos reciben salarios competitivos en empresas FAANG que dependen de factores como la educación, las habilidades, la experiencia, la ubicación y el puesto. Consulta el salario promedio para roles de ciencia de datos a continuación:
| Organización | Salario del Científico de Datos (en INR) | Experiencia |
|---|---|---|
| 69 LPA | 3 a 5 años | |
| Amazon | 28 LPA | 2 a 4 años |
| Apple | 36 LPA | 0 a 9 años |
| Netflix | 1 Cr | 5+ años |
| 34 LPA | 1 a 10 años |
Conviértete en un científico de datos
Conclusión
Obtener un trabajo de ciencia de datos en una empresa FAANG requiere habilidades técnicas, experiencia práctica y una sólida red profesional. Siguiendo los 15 consejos descritos en este artículo, puedes aumentar tus posibilidades de asegurar un trabajo de ciencia de datos en una empresa FAANG en 2023. Recuerda aprender continuamente y mantenerte actualizado con los últimos avances en el campo, ya que la ciencia de datos es una disciplina en constante evolución. ¡Si quieres aprender las últimas habilidades en ciencia de datos, explora nuestro programa Blackbelt Plus!
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