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5 consejos para hacer la transición de la psicología a la ciencia de datos

Ciencia de los datos

5 consejos para hacer la transición de la psicología a la ciencia de datos

Y cómo puedes hacer ambas cosas.

Maarten Grootendorst

30 de marzo de 2020·9 min de lectura

Recuperado aquí.

Actualmente, irrumpir en el asombroso mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial es cada vez más difícil. Especialmente para aquellos con una formación no técnica.

En este artículo, me gustaría discutir las posibilidades de que los psicólogos, o aquellos con antecedentes de orientación social, encuentren un trabajo como científico de datos.

Como psicólogo, tienes varios ventajas sobre aquellos con una formación puramente técnica:

  • Ha recibido una formación exhaustiva en comunicación.
  • Es un experto en el dominio de su campo respectivo (por ejemplo, Psicología Económica o Psicología Clínica).
  • Está familiarizado con las estadísticas y quizás incluso más que su homólogo técnico.
  • Tienes experiencia con pequeños conjuntos de datos

Sin embargo, es posible que tenga la misma cantidad de desventajas:

  • No está familiarizado con el dominio de la informática (p. Ej., Creación de canalizaciones de producción, pruebas unitarias, git, etc.)
  • No está familiarizado con las habilidades matemáticas necesarias (por ejemplo, cálculo, álgebra lineal, etc.)
  • Tiene poca o ninguna experiencia con algoritmos relacionados con la ciencia de datos (por ejemplo, aprendizaje automático, PNL, minería de procesos, recuperación de información, etc.)

En este artículo, voy a eXExplique cómo puede utilizar esas ventajas en su beneficio y qué puede hacer para compensar esas desventajas.

Por lo tanto, la mensaje principal en este artículo es simple:

Aproveche sus fortalezas y mejore sus debilidades.

NOTA: Muchos de los consejos aquí se pueden generalizar a otros orígenes. Sin embargo, en primer lugar están dirigidos a personas con antecedentes sociales. Habría cambiado algunos consejos si se hubiera considerado otro trasfondo.

1. Aprenda un lenguaje de programación

Puede ser demasiado obvio, pero aprender un lenguaje de programación puede ser, especialmente a largo plazo, ¡más importante de lo que piensas!

¿Qué lenguaje de programación debo elegir?

Esto es muy debatido y depende del sector al que le gustaría dedicarse. En general, Python y R se utilizan principalmente para aplicaciones estadísticas y de aprendizaje automático.

Si buscara un trabajo que no sea muy técnico, pero más analítico con el modelo de predicción ocasional, entonces recomendar R. R ha existido por más tiempo en las empresas para realizar análisis de datos y todavía hay empresas que aún no se han cambiado a Python. El lenguaje sobresale en hacer rápido y relativamente profundo. estadístico análisis.

Además, dado que R fue utilizado por primera vez por los estadísticos, es muy probable que haya trabajado con él antes Ciencias Sociales son típicamente estadísticas pesadas.

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Por otro lado, si realmente desea enfocarse en algoritmos complejos o en pipelines de producción, entonces recomendar Yendo por Pitón. Python es el lenguaje de referencia para los científicos de datos que quieren poner en producción su modelo de IA. Es muy flexible y, en comparación con R, tiene una gama más amplia de casos de uso.

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Aunque técnicamente no es un lenguaje de programación, SQL es indispensable a la hora de acceder y analizar los datos. Normalmente se utiliza para consultar información almacenada en una base de datos relacional. Especialmente para los psicólogos que no tienen antecedentes técnicos, puede aprender rápidamente a hacer análisis básicos.

¿Hasta qué punto debo saber programar?

Esto depende del tipo de científico de datos en el que quiera convertirse. Si desea ayudar a la empresa a tomar decisiones, le aconsejaría que comprenda los conceptos básicos de SQL y R. Sin embargo, si está buscando un trabajo con muchos algoritmos en el que ponga modelos en producción, entonces es clave que se esté acercando al conocimiento y eficiencia de un ingeniero de software.

¿En qué otras habilidades debería concentrarme?

Sin embargo, hay algunas cosas que recomendaría aprender para hacer su vida más fácil:

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Git es un sistema de control de versiones que le ayuda a realizar un seguimiento de los cambios en su código. He visto a muchos científicos de datos crear copias de sus cuadernos / archivos y llamarlos V2 para agregar funciones a sus soluciones. Esto no solo es ineficiente, sino que dificulta la versión adecuada de su aplicación y el seguimiento de las inconsistencias.

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Utilice un IDE al crear sus soluciones basadas en datos. Por ejemplo, usando Pycharm en lugar de los cuadernos de Jupyter, lo ayudarán a escribir un mejor código, ya que hay muchas opciones que lo ayudarán a rastrear los problemas.

Si desea llevar las cosas un paso más allá, puede mirar lo siguiente:

  • Examen de la unidad
  • Analizando tiempos de ejecución
  • Desarrollo de API
  • Integración de Docker

2. Obtén experiencia

Hay muchas formas de adquirir experiencia en este campo. Los siguientes son los que sentí que serían el mayor beneficio para hacer la transición.

Internado

Tener una o más pasantías en su currículum es, posiblemente, lo más importante para conseguir un trabajo como científico de datos. En mi experiencia, los empleadores buscan empleados que hayan visto el desordenado mundo de los datos en los negocios en comparación con los datos relativamente prístinos que se ven en los académicos.

Una pasantía también lo ayudará a comprender el idioma que se habla en el campo de la ciencia de datos. La gente usa mucho heurística y sesgos en su toma de decisiones. Entonces, cuando hablas como un científico de datos, se inclinan más a considerarte como tal.

Además, utilice sus habilidades estadísticas para su beneficio. A muchas empresas emergentes y organizaciones más pequeñas les encantaría tener a alguien en su equipo que pueda analizar sus pequeños conjuntos de datos y, al mismo tiempo, comunicar claramente esos resultados.

Crea un portafolio

Un portafolio puede ayudarlo a comunicar una amplia gama de habilidades y proyectos que podrían ser relevantes para un empleador potencial. No solo eso, sino que también se puede utilizar para aprender a explicar correctamente los principios técnicos a personas que tienen poca comprensión del campo. Un habilidad importante ¡tener!

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