Los datos son el tema del momento. Son, con mucho, el trabajo más demandado del mercado laboral. El FMI en un informe que realizó el año pasado sobre los «trabajos del futuro» colocaba en las 3 primeras posiciones trabajos relacionados con datos o que requerían su manipulación:
Es totalmente lógico que, viendo esta situación, mucha gente decida dar una vuelta a su carrera profesional y acercarse poco a poco el mundo de los datos. Ya que yo hice este giro hace algunos años ya (venía de cursar sociología y trabajar en operaciones en una Start-up), quería dar algunos de los consejos que considero más importantes a la hora de realizar este proceso. Los consejos que me hubiera gustado tener al principio.
Por supuesto, no digo que este sea el único camino, ni que siguiendo estos pasos vayas a conseguirlo con un 100% de efectividad. Pero sí que puedo asegurar que son muchas de las pautas que me he ido encontrando a lo largo del camino con gente que ha hecho un cambio similar y han encontrado un hueco de forma exitosa en este mundo tan competitivo.
1. PRUEBA
Cuando tuve mi primer encuentro con el mundo de los datos no tenía muy claro ni que era, así que hice un curso en Big Data que me horrorizó al instante. Pero al mismo tiempo me ayudó a dar mis siguientes pasos. El hecho de probar cosas, empezar cursos o cualquiera que sea tu actividad favorita para adentrarte en este mundo te va a ayudar a entender un poco más cuál es tu lugar en él. Ahora mismo hay muchísimas plataformas que te pueden ayudar a conseguir esto, pero en este punto es mejor que no te dé ninguna recomendación. Descubrirlo por ti mismo va a ser lo que más te ayude en este proceso.
2. ENTIENDE EL CAMPO
Es un mundo amplísimo y cada vez se va expandiendo más y más. Es importante saber a lo que te enfrentas y cuáles son tus armas principales. ¿Tu capacidad y tu interés se mueve más hacia analizar datos y extraer conclusiones de ellos? Quizá te interese ser Data Analyst. ¿Tu background es de programación y lo que más te apasiona es desarrollar inteligencias artificiales que puedan extraer patrones ocultos en los datos? Deberías intentar ser Data Scientist. Por supuesto, no son compartimentos estancos y todos pueden tener algún punto en común con otro, pero digamos que así se clasifican según sus destrezas más importantes. Este gráfico de Udacity es muy útil para entender mejor todo este laberinto:
Como véis, hay conocimientos mucho más valorables según la especialidad que escojas, así que aprovéchate principalmente de lo que sabes hacer mejor (siempre puedes desarrollar las otras más tarde).
3. HAZ TUS DEBERES
Nadie consigue nada sin esforzarse. Hay que aprender mucho y muy deprisa, porque es un campo que está en constante evolución. Sabiendo lo anterior, tu camino hacia el conocimiento dependerá mucho de la especialidad que más te convenza, pero según mi experiencia, hay cosas básicas que todo el que se adentre en este mundo debe conocer:
- Git: no puedo ser lo suficientemente enfático en esto, pero creo que es lo más fundamental. Git es un sistema de control de versiones, algo indispensable ya que te permite ir guardando todos los cambios que realices en tu código. Esto te permite, por ejemplo, volver a una versión anterior si la has liado muchísimo, o si no te convence tu último cambio. Este tutorial de Atlassian está bastante bien para empezar. Eso sí, nada como tocarlo para empezar a entenderlo.
- SQL: que sí, que ahora está muy de moda el NoSQL y que este idioma tiene casi cincuenta años, pero todavía no ha habido un sistema de consultas de bases de datos que haya podido derrocar a SQL. Y esto no es algo casual, el diseño de SQL es el más funcional que podemos encontrar ahora mismo para la mayoría de casos -cuando hablamos de consultas-. Hay muchísimo material por la web de SQL y os recomiendo que probéis con consultas pequeñitas utilizando SQLite o Bigquery (aquí os podéis aprovechar de sus numerosos conjuntos de datos públicos). En cualquier caso, para empezar a entender los conceptos, este tutorial de Mode me sigue encantando.
- Python: no por nada python se ha convertido en uno de los principales lenguajes a nivel mundial. La facilidad de aprendizaje y su buena integración con herramientas que permiten manipular datos han sido clave a la hora de su desarrollo. Yo empecé en este sentido con el curso de Data Analyst de DataCamp. Es un buen curso, pero al menos a mí, se me quedó un poco corto. Se centra mucho en las herramientas de análisis y poco en python, por lo que no lo veo adecuado como un primer contacto con el lenguaje. Es muy interesante en este sentido revisar toda la web de realpython.com ya que ahí encontrarás material de primer nivel para aprender desde 0 de la forma más «pythonica» posible.
- Visualización: la visualización de los datos es muchas veces fundamental tanto para entenderlos como para presentarlos, por lo que tener un buen conocimiento de estas herramientas es fundamental. Se pueden hacer directamente en herramientas de python, como Jupyter Notebook, pero si lo que quieres son herramientas de mercado, puedes explorar Datastudio o Tableau.
4. SIGUE APRENDIENDO
No te limites a cursos y tutoriales, hay mucha información de mucha calidad por ahí fuera. Recuerdo que me gustaban mucho los podcast de Linear Digressions (aunque ya no está activo), y los últimos tiempos me ayudo más de twitter, blogs, libros… En cualquier caso, es algo fundamental que te rodeés de gente que pueda nutrirte en este sentido, de la que puedas aprender. Siempre tendrás algún colega que sepa algo que no tú no sabes.
5. TRABAJA
Una vez tengas alguna base, no hay mejor modo de practicarla que trabajando. Principalmente si ese trabajo tiene un deadline al que tienes que llegar sí o sí. No hay mejor modo de aprender a toda pastilla. En mi experiencia, lo mejor para esto es tirar de amigos que necesiten alguna ayuda con algo u ofrecerte como freelance. Esto te permitirá además tener contacto con el mundo real y con las necesidades de las empresas.
6. HAZ ENTREVISTAS TÉCNICAS
Muy relacionado con lo anterior, pero diferente en lo didáctico: haz entrevistas técnicas. Preséntate a todos los trabajos que te interesen e intenta realizar las pruebas técnicas que sean necesarias. Puede que en la mayoría de ellas ni siquiera sepas qué hacer, pero es increíblemente útil a la hora de entender necesidades de la empresa, herramientas fundamentales para trabajar, y es una forma estupenda de aprender a lidiar con el fracaso que muchas veces te encontrarás en el camino (el fracaso entendido como no conseguir el trabajo que querías, no tener los conocimientos suficientes para realizar determinada tarea, etc.)
7. NUNCA DEJES DE APRENDER
¿Os había dicho que tenéis que aprender? Pues no paréis.
8. RESALTA TUS CUALIDADES
Si tu objetivo es conseguir un trabajo «rápido», enfócate en lo que eres mejor y resalta esas cualidades. Mejora el resto más tarde. ¿sabes crear visualizaciones impactantes? Demuéstralo. Por ejemplo, en una época de búsqueda lo que hice fue crear mi CV en Datastudio. Esto generaba 2 cosas muy positivas en mi candidatura: era un CV original que los recruiters no solían encontrarse, y a la vez, demostraba que yo conocía una herramienta necesaria:
Esto puede funcionar en cualquier materia y con cuaquier tipo de conocimiento, pero siempre es mejor si te centras en herramientas que tengan mucha relevancia en el mercado laboral.
9. ESCRIBE
Crea un blog o algo parecido para escribir sobre lo que sabes, sobre lo que has aprendido, sobre lo que estás aprendiendo…No sólo es una forma de asentar los conocimientos que vas adquiriendo con el paso del tiempo (nada mejor que intentar explicar a otros para realmente entenderlo tú), sino también una pequeña forma de «promoción», ya que será más sencillo demostrar los conocimientos que tienes o no. Por ejemplo, este artículo de realpython nos enseña cómo crear tu propio portfolio a través de python y Django (su framework para la creación de webs). Hacer algo así junta de golpe la habilidad de escribir sobre un conocimiento en concreto y aplicar ese conocimiento y mostrarlo al público (el punto 8).
10. AYUDA A OTROS…
…si puedes. Métete en foros, en grupos de Q&A e intenta probar tu propio conocimiento resolviendo preguntas de otros. Ya lo irás viendo sobre la marcha (cuando recurras a estas webs en busca de consejo sobre algún problema en el que estás metido), pero las principales son:
–Stackoverflow: esta web se ha transformado en algo tan indispensable para un programador como conocer un lenguaje en concreto. Saber buscar tu problema dentro de este oceáno es algo que te facilitará la vida muchas veces. Si puedes responder a alguna pregunta dentro de esta web hazlo, aunque eso sí, ten en cuenta que las exigencias van a ser altas y no vale cualquier tipo de respuesta para que te valoren positivamente.
–Foro de Comunidad en Google: aunque la estructura que ahora utiliza google para este tipo de preguntas/respuestas es algo confusa (ahora se junta la documentación con las respuestas de la comunidad), esto sigue una gran fuente de información cuando estás trabajando con productos de google -algo bastante habitual-. Veo esto más fácil para empezar a responder, ya que está más acotado y las exigencias no han llegado a los niveles de stack.
–RRSS: esto va a engarzar muy fundamentalmente con el punto siguiente, pero aquí me quiero centrar en cómo usar las redes sociales como una herramienta tanto de solución de problemas como respuesta a problemas de otros individuos. El punto de encuentro habitual para esto es twitter, pero siempre puedes encontrar grupos en Linkedin muy útiles en este sentido (con el valor añadido de tratarse de una red profesional principalmente), así como canales dentro de Slack (es famoso el #measure dentro del mundo de la analítica digital) o incluso en telegram.
11. UTILIZA LAS REDES SOCIALES
Y como ya decíamos en el punto anterior: utiliza las redes sociales. Una de las mejores formas de conseguir un trabajo en el campo es probar que sabes hacer lo que se demanda. Personalmente, utilizo twitter para mantenerme informado sobre lo que me interesa y Linkedin para compartir mi conocimiento y las historias sobre las que pueda estar escribiendo o intersado en algún momento. Es muy importante que tu Linkedin sea tu portal hacia el mundo laboral, demostrando todo lo que sabes (pero tampoco te pases, no hay que sobrecargar el sistema).
Por otro lado, es muy importante tener un buen sistema de repositorios de código una vez tengas algo decente que mostrar, en mi caso es Github. Esto, a la vez que te organiza las ideas y todo lo que has estado realizando, te permite compartir el código con otros desarrolladores y funciona como un portfolio sobre los proyectos que has sido capaz de realizar.
12. HAZLO POR PASIÓN
Mi último consejo es el más importante de todos: no intentes cambiar a este campo por otro motivo que no sea porque te gusta. Piensa que es un campo que demanda muchísimo mentalmente y, sino es algo que te apasiona, te frustrarás muy rápidamente. En cualquier caso, si has tenido el interés suficiente como para leerte todo este post, sin duda es un gran comienzo para tu futuro profesional. Estoy seguro de que lo conseguirás.
Espero que esto te haya sido útil y si tienes alguna pregunta, no dudes en contactarme.
Visión de Funnel 