Me di cuenta de que, después de todo, la física y la ciencia de datos no son tan diferentes. De hecho, hay sorprendentes similitudes que me atrajeron a ambos campos.

Para empezar, tanto la física como la ciencia de datos tratan fundamentalmente de comprender patrones y estructuras en los datos que observamos, ya sea de un experimento de laboratorio o de una amplia base de datos. En esencia, cada disciplina depende en gran medida del uso de modelos matemáticos para dar sentido a sistemas complejos y predecir comportamientos futuros.

Y lo que es más, el conjunto de habilidades requeridas en física (pensamiento analítico, resolución de problemas, fuerte comprensión de conceptos matemáticos y otros) también es esencial en la ciencia de datos. Estas son las herramientas que nos ayudan a explorar lo desconocido, ya sean los misterios del universo o conocimientos ocultos en big data.

Otro paralelo radica en el enfoque metodológico que emplean tanto los físicos como los científicos de datos. Comenzamos con una hipótesis o teoría, utilizamos datos para probar nuestras suposiciones y refinamos nuestros modelos en función de los resultados. Este proceso iterativo forma parte tanto de la física como del aprendizaje automático.

Además, la transición de la física a la ciencia de datos se sintió natural porque ambos campos comparten un objetivo común: explicar el mundo que nos rodea de forma cuantificable. Si bien la física podría ocuparse más de conceptos teóricos de espacio y tiempo, la ciencia de datos aplica conceptos similares a problemas cotidianos más tangibles, haciendo que lo abstracto sea más accesible y aplicable.

¿Ve otros paralelos entre su campo y la ciencia de datos que podrían ser valiosos? Me encantaría escuchar tu opinión.

A medida que recorría mi camino desde la física a la ciencia de datos, me encontré con muchos momentos de sinergia que resaltan cómo tener experiencia en física no solo es relevante sino también una poderosa ventaja en el campo de la ciencia de datos.

Ambos campos dependen en gran medida de la capacidad de formular hipótesis, diseñar experimentos (o modelos) y sacar conclusiones a partir de los datos.

Además, la física a menudo implica lidiar con conjuntos de datos masivos generados por experimentos o simulaciones, lo que requiere habilidades en el manejo, análisis y técnicas computacionales de datos.

Entonces, si estás estudiando o estudiaste física, estás en un excelente camino para hacer la transición a la ciencia de datos.

Además, el Habilidades cuantitativas que son naturales para los físicos. (como el cálculo, el álgebra lineal y el análisis estadístico) son fundamentales en la ciencia de datos. Ya sea creando algoritmos para modelos de aprendizaje automático o analizando tendencias en big data, la competencia matemática obtenida a través de los estudios de física es indispensable.

Pero en mi opinión veo que mayor ventaja Ni siquiera son las matemáticas pesadas que aprendes, los cursos de estadística que tomas o el lenguaje de programación que empezaste a aprender al principio del curso. El estudio de la física cultiva una mentalidad de resolución de problemas eso es bastante único y no se encuentra comúnmente en muchas otras disciplinas, incluidos otros campos científicos. Esta capacidad de abordar y desentrañar problemas complejos es invaluable, particularmente en la ciencia de datos, donde las soluciones analíticas e innovadoras son cruciales.

Los físicos están capacitados para abordar algunos de los problemas más abstractos y desafiantes, de la mecánica cuántica a la relatividad. Esta capacidad de navegar por un problema complejo y ambiguo Los espacios son increíblemente valiosos en la ciencia de datos, donde las respuestas no siempre son claras y a menudo se necesita la capacidad de pensar de manera innovadora para encontrar soluciones innovadoras.

Por último, pero no menos importante, la curiosidad que mueve a los físicos (un deseo de explorar y comprender territorios desconocidos) se alinea perfectamente con los objetivos de la ciencia de datos. Ambos campos prosperan con el descubrimiento y la extracción de conocimientos significativos a partir de datos, ya sea para comprender el universo a escala macro o predecir el comportamiento del consumidor a partir de datos de ventas.

Define tus objetivos

Naturalmente, todo se reduce a tu metas personales. Es fundamental empezar por definir claramente lo que se pretende conseguir. Hágase algunas preguntas críticas para guiar su viaje.

Tienes un campo especifico ¿Qué te atrae de la ciencia de datos? ¿Está buscando especializarse estrictamente en ciencia de datos, o Estas abierto ¿A explorar roles relacionados, como ingeniero de aprendizaje automático, analista de datos o ingeniero de datos?

Menciono esto porque muchas personas inicialmente se propusieron estudiar ciencia de datos, pero a menudo se encuentran haciendo la transición a campos relacionados, como ingeniería de datos, ingeniería de aprendizaje automático o análisis de datos. Esta es una parte normal del viaje, ya que es común que las personas exploren y descubran lo que realmente les gusta hacer, lo que puede llevarles a cambiar a un área similar.

Investigación que habilidades son los más importantes que debe adquirir primero (más sobre esto en las siguientes secciones).

Además, deje claro cronogramas para usted: ¿cuándo espera conseguir su primera pasantía o conseguir ese emocionante primer puesto junior?

Define tu estrategia

Con objetivos claros establecidos, elaborar un plan estratégico se convierte en el siguiente paso esencial.

«Un objetivo sin un plan es simplemente un deseo.»

– Antoine de Saint-Exupéry

Qué habilidades ¿vas a aprender primero? Y cómo ¿vas a aprenderlos?

Después de decidir a qué campo le gustaría hacer la transición (ciencia de datos, análisis de datos, ingeniería de datos, ingeniería de aprendizaje automático), puede comenzar a investigar sobre las habilidades que necesita aprender para tener éxito.

Por ejemplo, los roles en ciencia de datos a menudo se centran más en Python y el aprendizaje automático, aunque esta no es una regla estricta y puede variar. Por el contrario, los puestos de análisis de datos suelen centrarse más en SQL y R.

¿Mi consejo personal? Solía ​​​​buscar ofertas de trabajo en LinkedIn y otras plataformas para mantenerme informado sobre qué habilidades tenían mayor demanda.

Curiosamente, he observado cambios significativos incluso en el lapso de dos años. Por ejemplo, actualmente existe una demanda creciente de habilidades de IA y operaciones de aprendizaje automático (MLOps), lo que se alinea con el aumento continuo del interés en la IA.

Pero antes de tener un ataque de pánico Mientras reviso las inmensas listas de habilidades que publican la mayoría de los puestos vacantes, permítanme ofrecerles algo de tranquilidad:

• Primero, no necesitas dominar cada habilidad, herramienta, marco, plataforma o modelo enumerados.
• E incluso si eres experto en todas estas áreas, no es necesario ser un experto en todos ellos. Para puestos de menor jerarquía, suele ser suficiente tener suficiente conocimiento para completar las tareas de manera efectiva. A menudo, las empresas valoran la adaptabilidad, la voluntad de aprender y la confiabilidad más que la experiencia en cada herramienta o lenguaje de programación. Las habilidades interpersonales y la capacidad de crecer dentro de un puesto pueden ser tan importantes como las habilidades técnicas.

Si tienes experiencia en física, es probable que ya estés bien equipado conSólidas habilidades matemáticas y estadísticas, y tal vez también algunas habilidades de programación..

Reflexionando sobre mi propia experiencia, el curso de física que tomé fue bastante riguroso. Me enfrenté a algunos de los cursos de matemáticas más desafiantes de la universidad y profundicé en todos los cursos disponibles sobre probabilidad y estadística. Aunque fue algo doloroso En ese momento (estudiando todas esas matemáticas duras), mirando hacia atrás, estoy profundamente agradecido por esa intensa formación matemática y estadística.

Pero, si esas áreas no se cubrieron extensamente en su curso de física, es posible que desee revisitarlos.

Una vez que hayas solidificado tu conocimiento baseun siguiente paso práctico es explorar ofertas de trabajo para los puestos que le interesan y tomar nota de las habilidades requeridas.

Por eso es importante tener una estrategia.

Sea crítico sobre qué habilidades priorizar en función de la progresión lógica del aprendizaje. Por ejemplo, no se sumergiría en el aprendizaje de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) sin comprender primero los conceptos básicos del aprendizaje automático, ¿verdad? Este enfoque paso a paso le garantiza construir una base sólida antes de abordar temas más avanzados.

Si usted está en necesidad de un mapa vialrecomiendo esto genial sitio web. También puedes enviarme un mensaje sobre esto 😉.

Por ejemplo, este La hoja de ruta trata sobre IA y ciencia de datos en 2024.

En mi caso, comencé a aprender durante mi maestría. Si acaba de terminar su licenciatura, podría considerar obtener una maestría o un posgrado en ciencia de datos. Para aquellos que ya tienen una maestría, un programa de posgrado también podría ser una opción viable.

Además de tomar cursos en universidades, muchas (¿la mayoría?) personas en el campo de la ciencia de datos son en gran medida autodidactaadquiriendo sus habilidades a través cursos onlineparticipando en desafíos en línea, proyectoso campamentos de entrenamiento. Y, sinceramente, ¡la autodidacta es algo que necesitarás por el resto de tu vida si quieres estar en el campo de la ciencia de datos!

Los científicos de datos son aprendiendo continuamente nuevas habilidadesherramientas, marcos y modelos: es una parte integral de la profesión.

Por eso la adaptabilidad es tan crucial en este campo, una habilidad que quizás estudiar física ya te haya ayudado a desarrollar 😉.

Digamos que quieres empezar a aprender en línea. ¿Cómo puedes lograr esto? Es bastante sencillo. Hoy en día, existen numerosas plataformas que ofrecen cursos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Campamento de datos, Coursera, Udemy, edx y academia Khan están entre los más conocidos. Youtube también ofrece una gran cantidad de contenido para aprender ciencia de datos y aprendizaje automático.

Personalmente, he utilizado tanto Udemy como Coursera, pero DataCamp es particularmente eficaz para adquirir habilidades más prácticas.