El Viaje de un Científico de Datos Senior y Ingeniero de Aprendizaje Automático en el Dominio de Fintech

Journey of a Senior Data Scientist and Machine Learning Engineer in the Fintech Domain.

Introducción

Conoce a Tajinder, un experimentado Senior Data Scientist y ML Engineer que ha destacado en el campo en constante evolución de la ciencia de datos. La pasión de Tajinder por descubrir patrones ocultos en conjuntos de datos complejos ha impulsado resultados impactantes, transformando datos crudos en inteligencia accionable. En este artículo, exploramos la inspiradora historia de éxito de Tajinder. Desde humildes comienzos hasta una figura influyente, mostrando una dedicación inquebrantable, habilidades técnicas y una auténtica pasión por aprovechar los datos para impulsar resultados en el mundo real.

En Spice Money, una empresa líder en tecnología financiera, Tajinder ha revolucionado varios aspectos del negocio utilizando su experiencia en ciencia de datos. Sus contribuciones han optimizado procesos internos, mejorado experiencias de clientes, generado ingresos y alimentado el crecimiento general del negocio. El viaje de Tajinder es un testimonio del inmenso potencial de la ciencia de datos y el aprendizaje automático cuando se combinan con la mentalidad y determinación correctas.

¡Comencemos con la entrevista de Senior Data Scientist!

AV: Por favor, preséntese. Proporciónenos una visión general de su trayectoria educativa. ¿Cómo lo llevó a su rol actual?

Tajinder: ¡Por supuesto! Hola, mi nombre es Tajinder, y soy un Senior Data Scientist y Machine Learning Engineer. Mi trayectoria educativa comenzó con una licenciatura en Ciencias de la Computación, donde desarrollé una sólida base en programación, algoritmos y desarrollo de software.

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Comencé mi carrera profesional como desarrollador de bases de datos, trabajando en varios proyectos de ingeniería de software e ingeniería de datos. En este rol, adquirí una amplia experiencia en gestión de bases de datos, optimización de consultas y creación de informes y sistemas de información de gestión (MIS). Mientras trabajaba en estos proyectos, descubrí mi gran interés en el campo de la ciencia de datos.

Impulsado por mi pasión por el análisis y la exploración de datos, decidí adentrarme más en el dominio de la ciencia de datos. Me embarqué en un viaje de autoaprendizaje, estudiando y adquiriendo conocimientos en áreas como análisis estadístico, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de visualización de datos. Para mejorar aún más mis habilidades, realicé cursos y certificaciones adicionales en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático.

A medida que continuaba ampliando mi experiencia, comencé a aplicar mis conocimientos y habilidades a problemas del mundo real. A través de la experiencia práctica, perfeccioné mis habilidades en preprocesamiento de datos, ingeniería de características y desarrollo de modelos. También adquirí habilidades en herramientas y marcos como Python, R, TensorFlow y scikit-learn.

Con el tiempo, el aprendizaje continuo me llevó a asumir roles cada vez más desafiantes dentro del campo de la Ciencia de Datos. Trabajé en diversos proyectos, desde modelos predictivos y segmentación de clientes hasta sistemas de aprendizaje profundo y detección de anomalías. A través de estas experiencias, desarrollé una comprensión profunda del pipeline de ciencia de datos de extremo a extremo, desde la adquisición y preprocesamiento de datos hasta la implementación y monitoreo del modelo.

Rol actual

Como Senior Data Scientist y ML Engineer, reúno mi amplio conocimiento en ciencias de la computación, ingeniería de software y ciencia de datos para diseñar e implementar soluciones de vanguardia. Me entusiasma la oportunidad de abordar problemas complejos, descubrir conocimientos valiosos a partir de datos y desarrollar sistemas de aprendizaje automático escalables que impulsan un impacto significativo para las empresas.

AV: ¿Qué lo inspiró a seguir una carrera en Ciencia de Datos? ¿Cómo comenzó en este campo?

Tajinder: Inicialmente, me atrajo el campo de la ciencia de datos debido a mi experiencia como desarrollador de bases de datos y mi participación en la creación de informes y sistemas de información de gestión (MIS). Trabajar con datos despertó mi curiosidad y me hizo darme cuenta del tremendo potencial en extraer conocimientos e información valiosa de conjuntos de datos grandes. Me fascinó la idea de usar enfoques impulsados por datos para resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas.

Para comenzar en el campo de la ciencia de datos, adopté un enfoque proactivo. Participé en el autoaprendizaje, explorando diversos recursos en línea, tutoriales y libros de texto que cubrieron temas como estadísticas, aprendizaje automático y visualización de datos. También participé en cursos en línea y obtuve certificaciones de instituciones de renombre para formalizar mi conocimiento y adquirir una base sólida en este campo.

En paralelo, busqué experiencia práctica trabajando en proyectos personales y participando en competencias de Kaggle. Estas plataformas proporcionaron oportunidades para aplicar mis habilidades en escenarios del mundo real, colaborar con otros entusiastas de los datos y aprender del conocimiento y la experiencia colectivos de la comunidad. Obtener una valiosa experiencia práctica en preprocesamiento de datos, ingeniería de características, desarrollo y evaluación de modelos trabajando en diversos proyectos.

AV: ¿Qué desafíos enfrentaste al ingresar al campo de la Ciencia de Datos? ¿Cómo los superaste?

Tajinder: Al aventurarme en este campo, encontré varios desafíos, algunos de los cuales se alinean con los que has mencionado. Vamos a profundizar en mis desafíos y cómo los superé.

• Crear un problema en un problema de Ciencia de Datos: Inicialmente, tuve dificultades para traducir problemas del mundo real en problemas de Ciencia de Datos bien definidos. Entender qué aspectos se pueden abordar mediante el análisis de datos y el aprendizaje automático requiere una comprensión profunda del dominio del problema y la colaboración con expertos en el tema.

Para superar este desafío, adopté un enfoque proactivo. Me involucré en discusiones con expertos en la materia, partes interesadas y colegas con experiencia en el dominio del problema. Al escuchar activamente y aprender de sus ideas, entendí mejor el contexto del problema e identifiqué oportunidades para soluciones impulsadas por datos. También busqué la mentoría de Data Scientists experimentados que me guiaron en la creación efectiva de problemas. Este enfoque colaborativo ayudó a cerrar la brecha entre la experiencia técnica y el conocimiento del dominio, lo que me permitió identificar y resolver problemas de Ciencia de Datos de manera más efectiva.

• Uno de los principales desafíos fue adquirir una base sólida en conceptos de probabilidad y estadística. Para superar esto, dediqué un tiempo significativo al autoestudio y me inscribí en cursos de Udemy para profundizar mi comprensión del análisis estadístico y la teoría de la probabilidad.
• Otro obstáculo fue adquirir experiencia práctica en la implementación de soluciones de aprendizaje automático. Para abordar esto, participé en Hackathons de Aprendizaje Automático, principalmente en Kaggle y MachineHack.

AV: ¿Cómo tus habilidades trabajando como Ingeniero de Software y Desarrollador de Bases de Datos te ayudaron a tener éxito como Data Scientist Senior?

Tajinder: Mis habilidades como Ingeniero de Software y Desarrollador de Bases de Datos han contribuido en gran medida a mi éxito como Data Scientist Senior. Mi experiencia en SQL para la manipulación de datos me permite extraer, transformar y cargar datos eficientemente. Mi conocimiento del diseño y optimización de bases de datos me permite manejar el procesamiento de grandes cantidades de datos. Las prácticas de ingeniería de software ayudan a escribir código limpio y reutilizable, mientras que las habilidades de resolución de problemas y pensamiento analítico ayudan a resolver problemas complejos impulsados por datos. Además, mis habilidades de colaboración y comunicación facilitan el trabajo en equipo efectivo y el compromiso de las partes interesadas. Estas habilidades han sido fundamentales en mis logros como Data Scientist.

AV: ¿Cuáles son algunas de las habilidades más importantes que crees que son esenciales para el éxito?

Tajinder: Creo que varias habilidades y cualidades son cruciales para el éxito en el campo de la Ciencia de Datos. Estos incluyen:

• Creación de problemas y mentalidad de Ciencia de Datos: Identificar y crear problemas como problemas de Ciencia de Datos es esencial. Una mentalidad impulsada por datos ayuda a comprender cómo se pueden aprovechar los datos para extraer información y tomar decisiones.
• Comprensión empresarial y del dominio: Una comprensión profunda del negocio o dominio en el que se trabaja es crucial. Le permite alinear soluciones de Ciencia de Datos con los objetivos y necesidades de la organización, asegurando que su trabajo tenga un impacto significativo.
• Enfoque orientado a la solución: Considerar soluciones desde la perspectiva del usuario final es esencial para desarrollar ideas prácticas y accionables. Considerar cómo las partes interesadas pueden implementar y utilizar efectivamente su trabajo es clave para entregar resultados valiosos.
• Habilidades técnicas: La competencia en herramientas técnicas y lenguajes de programación como SQL y Python es vital. Estas habilidades le permiten adquirir, manipular y analizar datos de manera efectiva. Puede crear modelos de aprendizaje automático para extraer información y hacer predicciones.
• Aprendizaje continuo y adaptabilidad: La Ciencia de Datos está en constante evolución, y la capacidad de aprender nuevas tecnologías, algoritmos y metodologías es esencial. Adaptarse a los requisitos cambiantes y mantenerse actualizado con los últimos avances asegura que sus habilidades sigan siendo relevantes.

AV: ¿Puedes compartir un ejemplo de tu logro más orgulloso? ¿Cuáles fueron algunos de los factores que contribuyeron a su éxito y algunos desafíos que enfrentaste? ¿Cómo los superaste?

Tajinder: Uno de los logros de los que estoy orgulloso es haber desplegado con éxito modelos de aprendizaje automático en un entorno de producción para ayudar al equipo de negocios a tomar decisiones impactantes. Los factores que contribuyeron a este éxito incluyen comprender el dominio empresarial, colaborar con las partes interesadas y tomar un enfoque basado en datos. Los desafíos a los que me enfrenté involucraron definir el problema y superar las limitaciones de datos. Al involucrarme con las partes interesadas, refinar la declaración del problema y aplicar técnicas innovadoras, superé estos desafíos y entregué valiosos conocimientos para la toma de decisiones.

AV: ¿Puede hablar sobre un momento en que haya mentorado o entrenado con éxito a un científico de datos junior o ingeniero de aprendizaje automático y cuáles fueron los resultados de este esfuerzo?

Tajinder: ¡Por supuesto! Tuve la oportunidad de mentorar a científicos de datos junior que eran nuevos en el campo, y los resultados de este esfuerzo fueron altamente positivos. Para adaptar el enfoque de mentoría, hice lo siguiente:

• Evalué las necesidades de aprendizaje individuales
• Proporcioné diversos recursos de aprendizaje
• Comentarios regulares
• Las sesiones de revisión ayudaron a rastrear el progreso y abordar cualquier dificultad
• Colaboración y Networking
• Mejoré su exposición a expertos y tendencias de la industria

Los resultados de este esfuerzo de mentoría fueron notables. Los científicos juniors mostraron un desarrollo de habilidades significativo, adquirieron confianza e independencia y se volvieron efectivos en la resolución de problemas. Su crecimiento profesional fue reconocido dentro de la organización, lo que llevó a mayores responsabilidades y avance en su carrera.

AV: ¿Cómo puede mantenerse actualizado con los últimos avances y tendencias en el aprendizaje automático cuando trabaja en un campo en constante cambio?

Tajinder: Para mantenerme al día con los últimos avances y tendencias en el aprendizaje automático, empleo las siguientes estrategias:

• Siguiendo Expertos e Influencers : Sigo activamente a expertos en ciencia de datos, líderes de opinión e influencers en plataformas como LinkedIn, Youtube, etc. Algunos buenos canales de Youtube que quiero mencionar son “StatQuest con Josh Starmer, Chai Time Data Science, sentdex”. Sus ideas, artículos y documentos de investigación proporcionan información valiosa sobre técnicas emergentes, avances y mejores prácticas. Blogs de Analytics Vidhya, blogs de Zepes, Google Scholar para encontrar documentos de investigación.
• Asistiendo a Conferencias y Webinars : Participo activamente en conferencias, talleres y webinars de aprendizaje automático para obtener información de expertos y investigadores de la industria. Estos eventos brindan oportunidades para aprender sobre avances recientes, aplicaciones novedosas y tendencias de la industria a través de presentaciones y networking. Sesiones de DataHour en Analytics Vidhya, webinars aleatorios de Linkedin o cualquier otra fuente según mi interés.
• Elaborar un Plan de Aprendizaje Personalizado : El plan describe áreas específicas de interés y objetivos. Este plan incluye hitos, plazos y recursos, lo que me ayuda a mantenerme organizado y enfocado en el crecimiento continuo.

AV: Mencione una instancia de un desarrollo reciente que le resulte especialmente interesante o prometedor.

Tajinder: Un desarrollo reciente que encuentro prometedor en la industria de la ciencia de datos es la aparición de modelos de lenguaje para el aprendizaje automático (LLM). Los modelos de lenguaje, como el Chat GPT de OpenAI, han mostrado impresionantes capacidades en NLP, generación de texto y comprensión del contexto.

Los grandes modelos de lenguaje pueden mejorar la interacción entre humanos y computadoras al permitir interacciones más naturales y conversacionales con las máquinas. Los asistentes de voz, los chatbots de servicio al cliente y los dispositivos inteligentes se están volviendo más sofisticados y fáciles de usar, mejorando la productividad y la conveniencia para personas y empresas.

Los modelos de lenguaje se pueden aprovechar en entornos educativos para mejorar las experiencias de aprendizaje. Pueden proporcionar tutorías personalizadas, generar contenido educativo interactivo y facilitar interfaces de lenguaje natural para plataformas educativas. Los estudiantes pueden beneficiarse del aprendizaje adaptativo, la retroalimentación instantánea y el acceso al conocimiento.

AV: ¿Cómo ve la evolución del campo del aprendizaje automático en los próximos años? ¿Qué medidas está tomando para garantizar que su equipo esté bien posicionado para aprovechar estos cambios?

Tajinder: Anticipo la rápida evolución del campo de ML impulsada por el avance tecnológico, la disponibilidad de datos y las innovaciones algorítmicas. He tomado varias medidas para asegurarme de que mi equipo esté bien posicionado para capitalizar estos cambios.

• Priorizamos el aprendizaje continuo y el desarrollo de habilidades a través de la participación en talleres, conferencias y cursos en línea.
• La investigación y la exploración son incentivadas para mantenernos actualizados con las técnicas más avanzadas.
• La colaboración y el intercambio de conocimientos fomentan la experiencia colectiva y el intercambio de ideas.
• La experimentación práctica y las pruebas de concepto ayudan a evaluar los enfoques emergentes.
• El equipo invierte en una infraestructura sólida y busca activamente colaboraciones y asociaciones con expertos y organizaciones.
• Mantenemos consideraciones éticas, transparencia y equidad en nuestros proyectos.

Al centrarnos en estas estrategias, mi equipo sigue preparado para adaptarse y ofrecer soluciones innovadoras para satisfacer las necesidades en constante evolución en el aprendizaje automático.

AV: ¿Cuál es el mejor consejo que recibiste de otra persona y cómo lo implementaste?

Tajinder: Mi mentor me dio un consejo invaluable: la calidad de los datos influye mucho en la salida de un modelo. Hice hincapié en el preprocesamiento de datos, realicé una validación meticulosa, colaboré con expertos en el campo, seguí un enfoque iterativo y refiné continuamente el canal de datos. Al hacer hincapié en la calidad de los datos, observé mejoras significativas en el rendimiento y la confiabilidad de los modelos que desarrollé. Comprender la importancia de los datos de alta calidad ha sido fundamental en mi trayectoria en la ciencia de datos.

AV: ¿Cuál es el mejor consejo que le darías a los estudiantes que comienzan su carrera en ciencia de datos?

Tajinder: Un consejo crucial sería priorizar el aprendizaje continuo. La ciencia de datos evoluciona constantemente, con nuevas técnicas, herramientas y metodologías que surgen regularmente. Es fundamental mantenerse actualizado con los últimos avances y tendencias participando activamente en el aprendizaje continuo. Esto puede implicar asistir a talleres, seminarios web y conferencias, tomar cursos en línea, leer artículos de investigación y seguir a expertos de la industria. Abrace una mentalidad de aprendizaje continuo. Las personas pueden adaptarse al panorama en evolución, mejorar sus habilidades y mantenerse competitivos en la ciencia de datos. Algunos buenos recursos para estudiantes de nivel de entrada que me gustaría mencionar son (Krish Naik, canales de youtube de codebasics) y sitios web de preguntas de entrevistas de práctica son (https://datalemur.com/, https://www.stratascratch.com/)

Conclusión

Esperamos que hayas disfrutado del fascinante recorrido de Tajinder como científico de datos senior e ingeniero de ML. Esperamos que hayas obtenido ideas fantásticas sobre la industria de la ciencia de datos desde su perspectiva. Si desea leer más historias de éxito, visite nuestro blog ahora. Si desea convertirse en científico de datos, inscríbase en el programa Blackbelt Plus.

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