Diario de RSN road to analista de datos

RSN

Hola a todos!

Soy RSN, algunos me conoceréis por haber sido el mod de /fitness durante muchísimos años.

Después de muchos años dedicado a la rama de sanidad he decidido pasarme al mundo IT, el cual considero que siempre ha sido mi verdadera pasión.

El año pasado decidí dar el paso a cambiar mi carrera laboral. He pedido ayuda a incontables personas aquí en MV para que me ayudaran a dar los pasos correctos y estoy verdaderamente agradecido por la comunidad que hay.

Empecé siguiendo el programa theodinproject pero siendo sincero, no conseguí engancharme del todo. La maquetación web no es para mí. Me sirvió mucho para ver lo básico de Linux, Git y Github.

Un poco desilusionado estuve unos meses bastante off del tema hasta que me tope con un vídeo que explicaba como ser Analista de datos (de un Youtuber llamado Alex the analyst).

Me gustó bastante y ahí decidí pagar por formación en dataquest.io desde Febrero. Por diversas situaciones personales no he podido estar al 100% pero desde hoy, he conseguido encontrar el tiempo necesario. Por eso, hago este diario, para compartir todo mi camino hasta conseguir mi primer trabajo como Junior Data Analyst y que esto, en el futuro, le pueda servir a alguien más.

Por ir yendo al grano. Mi intención es lograr un primer trabajo como Junior Data Analyst centrándome en SQL, Excel y Power BI. Quien mucho abarca poco aprieta. Tendré tiempo de expandir conocimientos más adelante.

Me estoy dando soporte con este roadmap https://roadmap.sh/data-analyst
Con el canal de Youtube de Alex the analyst y con el contenido de pago de dataquest.io pero como os digo, estos meses no he sido 100% constante. Muchas gracias sobre todo a @GranRa. Una de las personas que más me está ayudando en el proceso.

Cualquier consejo que tengáis será bienvenido. He decidido empezar el curso en dataquest desde 0, ya que como ya he dicho, al no haber sido constante me servirá para repasar conceptos y me iré dando soporte con vosotros, Youtube, etc.

Mi idea global es:

  1. Consolidar los conocimientos necesarios en SQL, Excel y Power BI.
  2. Crear proyectos propios para incluirlos en
    un portfolio y un buen perfil en Github.
  3. Incluir todo eso en un buen CV.
  4. Grindear LinkedIn contactando con personas y/o reclutadores además de aplicar a ofertas para conseguir entrevistas.

Iré compartiendo todo el proceso por aquí con actualizaciones diarias.

40
richmonde

Si quieres consejos, avisa.

Tenia en mente hacer un hilo sobre esto mismo, pero desde el dia a dia de un Data Scientist, centrado y orientado a Gaming.

Cualquier cosa que te surjan dudas, dispara aqui o MP, o cita, y te ayudo.

Yo, o quienes sean de la rama de Data.

Luego, pro-tip:
Pasa de powerbi. Ves a fuego con R en RStudio, o Python con Anaconda/Jupyter. Github, y familiarizate con Looker/Tableau.

Me lo agradeceras en cuanto en el LinkedIn te pidan eso xD

1 2 respuestas
Dr_Manhattan

Ánimo tío, se puede. Otro de data por aquí si necesitas algo

Mrolex

Suerte en tu nueva andadura.

3
Maaarc

Trabajo de esto, aunque mi camino es mucho más técnico (ingeniero inf + máster en data science), cualquier duda dispara.

Por aportar algo, te puede interesar el humble bundle de data que hay ahora:

Lo he comprado y bastante bien en general, sobretodo el libro de Tableau que es el que más he ojeado (es mi herramienta de trabajo xd)

3 1 respuesta
eXtreM3

El analista de datos más fuerte de la historia.

9
hda

¡Mucho ánimo, compañero! Que no decaigan esas ganas y será tuyo 😊

2
refresco

#2 yo tengo esas tecnologías y no encuentro trabajo ni a tiros.
Ni una llamada pa concertar una entrevista

1 respuesta
richmonde

#8 Pero tienes experiencia o repositorio publico con proyectos propios?

Un dia con tiempo hablamos por MP y vemos como ayudar.

O incluso te animo a hacer como #1 y abre un hilo para hacer lo mismo, en tu rama.

Y la comunidad hara lo suyo

1 respuesta
refresco

#9 experiencia . En mi github no hay mucho que rascar

PhDfailer

En mi opinion necesitas python si o si, vamos un lenguaje de programacion es basico si quieres hacer algo en IT a dia de hoy y no ser un cuencoarrocista. Y python es el más usado en data con diferencia.

SQL + python y PowerBI como tool para visualizaciones e informes y vas bien posicionado. Olvidate de R por ahora, solo se usa en ciencia.

2 4 respuestas
Sphere

Pues otro de data por aquí, me quedo a echar un cable.

Concuerdo en que SQL + Python es la clave. También opino como #11 en que R no tiene mucha demanda fuera de sacar papers y algunos sectores tipo banca o el sanitario (también suelen tirar de SPSS). ¿Usas R en tu día a día, @Richmonde?

Y PowerBI/Looker/Tableau te los vas a encontrar en todos los trabajos. Como mínimo uno, o varios si hay silos por departamentos o regiones y se han fragmentado los procedimientos de análisis en la empresa, que también sucede bastante. El clásico ejemplo es el de finanzas con sus Excel, pero a esos mejor los dejamos aparte.

1 respuesta
charlesmarri

Es decir, has pasado de un séctor totalmente diferente a otro, ¿no? ¿Es necesario tener carrera de base o X o con certificados y cursos se puede medio empezar?

1 respuesta
richmonde

#12 Yo python. Pero compañeros de equipo usan R. Si es cierto que yo vengo de Ing. Inf + Master DS y Estadistica. Pero los que usan R vienen de Matemáticas y Fisica.

Al final, Python es los mas cercano a la informática, y R a lo que usan en esas carreras.

Con ambos puedes hacer lo mismo, pero a dia de hoy DA/DS predominantemente el duo es Python y SQL.

Sust0
#2richmonde:

Data Scientist, centrado y orientado a Gaming.

Puedes explicar eso un poco? xD

1 respuesta
GaN2

#11 Coincido completamente con el tema de Python y SQL.

Sobre el tema de PowerBI, dependiendo de donde te muevas tiene mas logica aprender otro producto como Tableau, Looker o incluso SAP BO que todavia se usa bastante. El tema de aprender la herramienta es saber diseñar y programar informes para temas de reporting, no aprender a usarla para acceder a los informes. Lo digo porque encontrar buenos analistas que sepan hacer informes atractivos para alta dirección hay pocos.

rNeX-

Hilo a favs, me interesa!

Cna

Se puede ser junior data analist sin saber python? Con consultas estructuradas y tirando de excel + power BI nada más? Creo que estarías bastante limitado.

1 respuesta
Dr_Manhattan

Estoy de acuerdo en lo que comentan los compañeros de aprender python, pero eso de que R solo se usa en ciencia.... no estoy de acuerdo. He visto empresasas que dependiendo de para qué usan Python para unas cosas y R para otras.

Está bien que empieces por python, pero no dejes R de lado.

Ojo, que no estoy diciendo que sea bueno o mejor que python, simplemente digo que se usa y es un must que sepas.

De todas formas, si estás siguiendo un roadmap no te preocupes tanto por eso ahora

SwarkO1

Mucho animo RSN! cuando vayas a mover el cv avisame y miro si hay alguna vacante de data analyst en la empresa donde curro, aunque sea para meter la cabeza

1
RSN

#13

Se puede hacer con certificaciones en esta rama porque me lo han confirmado varias personas, si no, ni lo intentaría claro!

Mucha gente entra como Junior sin ninguna certificación pero mi intención es entrar al menos con la PL-300 y la Fundamentals de Azure.

1
richmonde

#15 Tengo pensado escribir un hilo sobre ello, y estoy tanteando en si hacerlo teorico y descriptivo, o hacerlo practico y convertirlo más en un workshop para [MV-Data]

Pero así a grosso modo, la idea sería cubrir:

  • Que es un DS/DA en Gaming.
  • Que son las métricas "gaming" desde un PoV de Data.
  • Que se espera de un rol como este.
  • Quienes son los main stakeholders.
  • Que skillset es necesario, ideal, y deseable.
    Etc...

Pero para que os hagáis una idea. En un GaaS (Destiny, Helldivers, Warzone, Fortnite) el trabajo de un DA/DS supone el 60-70% de las decisiones que se pueden ver (y jugar) en esos juegos.

2 respuestas
Dakka

Animo con el proyecto RSN!

Mi opinión profesional es que PowerBI te será muy útil para ganar experiencia en el "presentation layer", que es lo que ve el usuario final y lo que genera más impacto. De todas las plataformas, es la más comúnmente usada y probablemente la que mejor proyección tenga ahora mismo. Ademas, entre powerquery y DAX aprenderas a "ver" y a entender las mismas tareas que luego se hacen en SQL o python. El paso entre Tableau, PBI, Looker o QuickSight, si bien te puede llevar un poco aprender, es completamente trivial comparado con aprender buenos fundamentos de SQL y Python para la transformación de datos.

Aprender a hacer visualizaciones en R o Python solo lo consideraría si es un requisito explícito del trabajo. Normalmente, esto solo pasa cuando se necesita una gran cantidad de análisis ad-hoc, más allá de soluciones de BI.

refresco

#5 alguien esta teniendo problemas para pagar o soy el unico? no hay manera

Krules

#11 +10 a esto

Python + SQL + alguna herramienta de visualización

Mucho ánimo RSN

1 respuesta
hda

#22 a mí cada vez me atrae más lo que haces. En serio que como no salga mi empresa te contacto xDXD

1 respuesta
richmonde

#26 Ya hablaremos llegado el momento, y te tomo la palabra. Tu skillset y planificacion de trabajo me recuerda mucho a la de un compañero de equipo. Desde luego, un perfil como el tuyo puede ser muy top. E incluso, en las areas de R+D de Data. No todo está inventado.

Dicho esto, no quiero hacer derail del hilo de @RSN (¡Perdón!) que este es su diario, no el mio :)

1 1 respuesta
Maaarc

#27 A qué te dedicas dentro del gaming? Entiendo que es gaming rollo 888, sportium, etc. Hacéis las previsiones para las cuotas?

2 respuestas
xArtiic

Suerte con ello! está muy guapo el mundillo.

Ya te han dado muchos consejos en relación a la parte "técnica" y como dicen con SQL, Python/R, Excel y alguna herramienta de visualización ya tienes para empezar sin duda.

Lo que te diría es que además de esas herramientas, que al final son eso, herramientas para conseguir tu fin, sea este un análisis o crear un dashboard o tantas otras cosas que intentes también aprender una parte que siempre se suele pasar por alto al principio, que es lo que llaman "Data literacy", también cómo realizar un análisis y sus pasos, vamos un poco de teoría, una vez entres en el sector te tocará trabajar sobre algún área en concreto y irás ganando experiencia en el "Domain".

Lo que quiero decir, es que tienen que ir de la mano la teoría de los datos, análisis y el conocimiento de estas herramientas, ya te puedes saber todas y cada una de las librerías de Python que si no sabes qué tienes que buscar y razón puede que te cueste un poco más.

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richmonde

#28 Nope, gaming AA y AAA, nada de casinos, y demases. Pero no es le hilo para hablar de ello, ya abriré uno cuando pueda, que tengo 3 semanas liadas y con mucho curro.

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