5 Razones para NO ser un Data Scientist ⛔



¿Sabes por qué muchos data scientist/analyst no disfrutan de su trabajo?

Con el tiempo he aprendido que la ciencia de datos no es para todo el mundo. En este video comento (desde mi experiencia) algunas razones por las cuales creo que no es buena idea convertirte en Data Scientist/Analyst

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Espero que te lleves algo valioso de este video. Puedes escribirme si tienes alguna duda. Si te ha gustado, comparte este video con quienes quieren aprender!

Te mando un saludo donde quiera que estés!

0:00 Introducción
0:53 Trabajo bajo presión
2:11 No eres autodidacta
3:46 Limpieza de datos
5:03 Trabajo en solitario
6:56 Voy a ser rico…!!

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20 thoughts on “5 Razones para NO ser un Data Scientist ⛔”
  1. Un data scientist puede trabajar por su cuenta o siempre tiene que desempeñarse dentro de una empresa?

  2. La ciencia de datos es un subconjunto de la IA que se refiere más a las áreas superpuestas de las estadísticas, los métodos científicos y el análisis de datos, que se utilizan todas para extraer significado y conocimientos de los datos.

  3. ahi de fondo tenes un mate? haha como lo conseguiste? yo ahora justo tomando mate. buen video saludos desde Argentina

  4. Jaja que divino, laburar implica lo que dijiste en el video, el tema según mi experiencia es como tu te lo tomas y en las vida debes superarte y tener el carácter necesario para ser calmo, amable y disciplinado. Quien quisiera empezar la carrera o profesión hacelo, no dudes, experimenta y confía en ti. Sdos

  5. en tu trabajo ocupas el ingles??? eso es lo que me ha estado frenando mucho para entrar a estudiar como data analyst

  6. Hola Rafa, podrías recomendar algunas fuentes de información en la web para fortalecer el conocimiento como Científico de Datos?

  7. Amigo creo que estás muy equivocado con el primer punto. Ya que si amas algo y quieres ser todo un crack en equis ámbito es meterle hasta lograrlo, no hay otras forma. Sea cual sea tu sueño.

  8. Emprender con data scientist es lo mejor. Por ejemplo aplicar data scientist en mercados financieros. Buen video amigo.

  9. Trabajar supervisado-> stress, trabajar en equipo -> stress, trabajar investigando nuevas tecnologías -> stress, trabajar directamente con clientes -> stress metas acotadas con scrum -> stres.
    Nada que hacer, abrá que bancársela no más… igual bastante trabajos tienen los mismos problemas.

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