¿Cómo elegir entre el dinero que tienes delante y la oportunidad laboral que estás a punto de perder?

Cuando estaba en la universidad, hice dos prácticas en Microsoft. La primera pasantía fue en un departamento de ciencia de datos en San Francisco y la segunda en un puesto de gerente de producto en Seattle. En este programa, me centraré en compartir mi primera pasantía en ciencia de datos. En caso de que no esté familiarizado con la ciencia de datos, en pocas palabras es una combinación de informática y matemáticas estadísticas.

Habilidades

Entonces, antes de compartir cómo conseguir el trabajo, creo que conseguir el trabajo perfecto es en realidad solo una fórmula. Primero, necesitas dominar la técnica.

Estructuras de datos y algoritmos

Lo primero que hice para conseguir este trabajo en ciencia de datos fue tomar algunos cursos de programación. Incluye programación básica, estructuras de datos y algoritmos. Utilizando los algoritmos que aprendí en estas clases, finalmente conseguí mi primera pasantía técnica. Estaba haciendo prácticas en una pequeña empresa de desarrollo de software en Beijing. Después de la pasantía, comencé a trabajar en algunos problemas matemáticos interesantes.

Aprendizaje independiente y proyectos prácticos

Después de eso, también pasé varios meses estudiando matemáticas estadísticas, porque esta es mi especialidad. Luego comencé a recopilar los cursos de aprendizaje automático en línea de Caltech por mi cuenta. Para obtener recursos para estos cursos puede visitar la Escuela Privada Virtual, que corresponde a nuestros cursos y obtener enlaces a tutoriales.

Luego, utilizando el conocimiento que aprendí en estos cursos, comencé a practicar algunos proyectos de aprendizaje automático en un sitio web llamado Kaggle. Kaggle es un sitio web fundado en Melbourne en 2010. Proporciona principalmente a desarrolladores y científicos de datos una plataforma para organizar competiciones de aprendizaje automático, alojar bases de datos y escribir y compartir código. Esta plataforma ha atraído la atención de muchos científicos de datos y los recursos de estos usuarios son el principal factor que me atrajo.

Capacidad integral

Entonces, después de hacer estos preparativos, cuando solicité un puesto de ciencia de datos en Microsoft, creo que lo que destacó fue mi especialización en matemáticas estadísticas y mi experiencia en programación. y capacidades integrales para proyectos de aprendizaje automático. Es posible que esta acumulación integral de conocimientos no se encuentre en el currículum de ningún otro candidato a un puesto de trabajo.

Preguntas de la entrevista

Hay dos tipos principales de preguntas en las entrevistas para puestos de ciencia de datos en San Francisco. Un tipo de problema es la resolución de problemas matemáticos. Algunos problemas matemáticos se centran principalmente en la probabilidad, otros en la combinatoria. De hecho, estoy muy bien preparado para este tipo de preguntas; después de todo, esta es mi especialidad. La otra categoría está relacionada con el análisis de datos. Para este tipo de problema, sería útil practicar en algunos proyectos relacionados con el aprendizaje automático. Estas no son habilidades necesarias porque quiero conseguir un trabajo en ciencia de datos, sino principalmente porque realmente disfruto el proceso de trabajar en proyectos de aprendizaje automático. Sé que estos programas son útiles en algún momento y hasta cierto punto para encontrar trabajo. También sé que vale la pena aprender las habilidades matemáticas básicas porque son universalmente aplicables.

La capacidad de vincular información

Entonces, volvamos a la fórmula mencionada anteriormente. Si quieres conseguir un trabajo satisfactorio, como acabo de decir, además de habilidades, también necesitas la capacidad de vincular información. Antes de postularme para este puesto, intenté participar en algunas actividades de ciencia de datos en la universidad. Entonces le conté esta idea a mi profesora de estadística, y un día ella me habló de una conferencia en la que un instructor de Microsoft explicó cómo se utilizan los datos en la ciencia y la estadística. Así que asistí a esta conferencia y luego le pregunté al profesor si Microsoft estaba contratando pasantes en ciencia de datos. Él dijo que sí, así que le envié mi currículum detallado. Así conseguí la entrevista. Al igual que dominar habilidades, quiero participar en actividades relacionadas con la ciencia de datos no solo porque quiera incluirlo en mi currículum. Más bien, es porque quiero estar conectado a esta información para poder conseguir oportunidades laborales. Eso tiene sentido para mí.

Resumen

Para resumir, en primer lugar, creo que la combinación de educación formal y experiencia práctica, así como proyectos personales, es el núcleo de la competitividad. Desde mi experiencia personal, enseñé por mi cuenta cursos de estadística, tuve una experiencia de pasantía en un proyecto y luego tuve mis propios proyectos relacionados con matemáticas y aprendizaje automático, todo lo cual contribuyó a mi primera pasantía en Microsoft. Y luego, mi segunda lección es: creo que deberías disfrutar el proceso de desarrollar tus habilidades y conectarte con la información. Si está interesado, naturalmente le resultará más fácil dominar estas habilidades. Bueno, ese es todo el contenido de esta edición de Geek Programmer Chopping Wood. Compartimos conocimientos sobre objetivos de aprendizaje y planificación del trabajo.

Espero que encuentres una buena pasantía o trabajo. Finalmente, si quieres escuchar más programas de audio gratis, dale me gusta y suscríbete a nuestro programa. ¡Hasta la próxima!