Por qué un graduado en negocios volvió a estudiar ciencia de datos

El crecimiento del campo de la ciencia de datos no muestra signos de desaceleración, con una proyección de 2,7 millones de nuevos trabajos de datos que se crearán en los próximos dos años. Muchas personas se están dando cuenta de que ahora es el momento de cambiar de rumbo y seguir una carrera centrada en los datos.

Una de estas personas es Andrew Berry, quien, poco después de completar su título en negocios, decidió continuar con la educación en habilidades digitales y se postuló al programa de diploma de ciencia de datos de BrainStation.

BrainStation habló con Andrew sobre lo que influyó en su decisión de seguir una carrera en datos, su experiencia en el programa y lo que planea hacer a continuación.

¿Puede contarnos un poco sobre su educación y antecedentes profesionales antes de BrainStation?

Me gradué de la Universidad McGill con una licenciatura en Comercio en mayo pasado. Entre mi graduación y el comienzo del programa de ciencia de datos de BrainStation, viajé por el sur y el sudeste de Asia, una experiencia por la que estoy muy agradecido. En cuanto a mi experiencia profesional, he realizado muchas pasantías a lo largo de la universidad y comencé un montón de proyectos apasionantes a lo largo de los años. Soy una persona curiosa y hay muchas cosas que quiero aprender.

¿Cuál fue su motivación para tomar el Programa de ciencia de datos?

En McGill, me especialicé en Sistemas de Información y me especialicé en Finanzas. Durante mi tiempo, tomé un par de clases relacionadas con la ciencia de datos y, a partir de esa exposición, quedé muy fascinado con el tema, así como con todos los posibles casos de uso que lo acompañaban. La ciencia de datos se puede implementar y utilizar en todas partes. Sin embargo, no pensé que sabía lo suficiente y quería mejorar mis habilidades técnicas.

Imagino que alguna forma de habilidades en ciencia de datos será común en todos los entornos de trabajo en el futuro, por lo que parecía lógico mejorar mis habilidades y prepararme para el futuro. Hay un arte en la ciencia de datos: el arte de interpretar los datos, la narración y todos los posibles casos de uso. Es un campo apasionante en este momento. Para mí, se siente como la intersección perfecta entre el mundo técnico y el mundo empresarial.

Obtuvo una licenciatura en comercio en McGill antes de decidir tomar el programa de ciencia de datos, ¿qué le hizo darse cuenta de que quería seguir una carrera en datos en lugar de una posición de "negocios" más tradicional?

Quiero seguir una carrera que esté en la intersección entre la tecnología y los negocios. Diría que el Programa del Diploma de Ciencia de Datos complementa muy bien mi título. Independientemente del puesto que ocupe en el futuro, tener una buena comprensión del lado comercial lo ayudará a comprender el propósito de su trabajo. Como mencioné anteriormente, la ciencia de datos será muy común en el mundo de los negocios, por lo que es importante tener una comprensión sólida de ella.

Idealmente, después de un poco de exposición al campo de la ciencia de datos, me gustaría hacer la transición a un rol de gestión de productos, tratando con soluciones basadas en datos o productos centrados en datos.

¿Crees que tener experiencia en negocios es útil en el campo de los datos?

Me gustaría pensar que sí. En la escuela de negocios, pasas la mayor parte de tu tiempo trabajando en estudios de casos. Estos estudios de casos, en esencia, son algún tipo de datos pasados, y sea cual sea la decisión comercial que tome, la lógica se derivará de las lecciones aprendidas en estos estudios de casos. Esencialmente, los negocios son un gran modelo de aprendizaje supervisado.

En una nota más seria, la escuela de negocios hace un muy buen trabajo al educarlo sobre cómo comunicarse, escribir y persuadir de manera efectiva. Estas son las habilidades blandas esenciales en cualquier rol, pero no necesariamente necesitas una escuela de negocios para aprenderlas. Lo que la escuela de negocios me enseñó es cómo administrar las relaciones, los recursos y la entrega de un producto que esté alineado con el segmento objetivo general. Creo que estas habilidades son muy transferibles al campo de datos.

Te mudaste a Toronto justo antes de tomar el curso. Tenemos muchos estudiantes internacionales, ¿puedes darles algún consejo sobre cómo encontrar alojamiento y qué deben hacer cuando lleguen?

Parece que Toronto tiene un mercado de alquiler muy competitivo, y las personas nuevas en la ciudad pueden querer algo flexible. Fui con un servicio de alquiler de vivienda compartida llamado Roost , me ofrecieron un contrato de arrendamiento de 6 meses que era lo suficientemente flexible para mí. Además, también proporcionaron una habitación completamente amueblada y ya se ocuparon de muchas pequeñas cosas. El proceso de alquiler fue muy sencillo y fácil con ellos, por lo que no tuve que lidiar con muchos dolores de cabeza. Tengo compañeros de casa, y Roost me emparejó con ellos en función de nuestras personalidades; hasta ahora, hemos encajado muy bien y me alegro de haber elegido a Roost, lo recomiendo encarecidamente.

Cuéntanos un poco sobre tu experiencia de aprendizaje en BrainStation, ¿cuáles son algunos de los aspectos más destacados?

BrainStation superó mis expectativas en muchos sentidos, aprendí mucho y me lo pasé muy bien. Realmente disfruté el hecho de que era parte de una cohorte inteligente con cada miembro proveniente de un entorno diverso. Hay mucho conocimiento en su cohorte, por lo que le aconsejo que los conozca, elija sus cerebros y aprenda lo que saben. son apasionados. Aprendí muchas lecciones de vida de mis compañeros y todos somos muy cercanos, todos se llevaban muy bien.

Realmente disfruté de nuestros recorridos tecnológicos y los talleres de la tarde que se ofrecieron durante el curso. Son muy útiles, especialmente si es nuevo en Toronto y quiere tener una idea del panorama tecnológico aquí.

La mejor parte del programa fue que hubo instructores excelentes y experimentados presentes. Son amables y siempre están dispuestos a ayudar o responder a las preguntas que pueda tener. Realmente me encantaba cuando sacaban a relucir una anécdota de su experiencia profesional relacionada con el contenido que estábamos aprendiendo. Explicaron los estándares de la industria, las mejores prácticas y los errores comunes de ciencia de datos que han cometido.

En general, fue mucho trabajo y es uno de esos programas en los que lo que pones es lo que obtienes. Así que aconsejo a cualquiera que lo esté considerando que se tome el programa en serio.

¿Cuáles fueron algunas de las habilidades más valiosas que adquiriste durante el programa?

Obviamente, las habilidades técnicas que aprendí son muy valiosas. En general, el Programa de diplomado en ciencia de datos de BrainStation proporciona una base muy buena de ciencia de datos, y lo que aprenda le proporcionará las habilidades y la confianza para comenzar una carrera en el mundo de los datos.

¿Cómo ha sido la experiencia de Career Support en BrainStation durante todo el programa y desde que te graduaste?

Definitivamente hubo algunos aspectos destacados en la experiencia de apoyo profesional. Para mí, el momento más valioso fue cuando hicimos nuestras entrevistas técnicas simuladas, los comentarios de un gerente de contratación experimentado fueron invaluables. También me parecieron particularmente útiles los talleres sobre trabajo en red y la vida después de BrainStation. En Synapse, el sistema de gestión del aprendizaje de BrainStation, hay algunas secciones útiles de apoyo profesional que sirven como buenos recordatorios.

¿Cuáles son sus próximos pasos ahora que se graduó del programa?

Desde que me gradué hace un mes, me he estado conectando y organizando chats de café con varias personas en diferentes industrias para construir nuevas conexiones y aprender algo nuevo de profesionales experimentados. He estado asistiendo a hackatones, reuniones de ciencia de datos y eventos para realmente establecer contactos con la comunidad.

También continué mis estudios de ciencia de datos, trabajando en la construcción de mi cartera en github (quiero tener cuatro o cinco proyectos sólidos) y haciendo algunos desafíos de codificación. Es importante seguir aprendiendo y mejorando activamente sus habilidades.

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