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*Xavier habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Xavier quiso decir.
Xavier Carrera (@XaviGrowth en Twitter) es un nómada digital que trabaja como Data Scientist en @HomieMx_ una startup de alto crecimiento en México que conecta inquilinos con propietarios. Comparte en su Twitter mucha información educativa sobre Machine Learning. Tiene un tweet muy interesante que dice: Amanecí con ganas de tomarme una semana libre para irme a encerrar a una cabaña en la mitad de la nada para escribir un libro sobre todas las cagadas en mi vida y qué aprendí de ellas’. Nos cuenta esos aprendizajes aquí. Platicamos sobre habilidades blandas y aprendizajes para crecer como personas en general.
Temas que le han llamado la atención:
-Viajar por América Latina y conocer la presencial cultural de México en otras regiones.
-Modelos actuariales que se desarrollan en Homie.
Habilidades que lo han llevado al éxito:
-Constancia/disciplina.
-Paciencia y tolerancia al fracaso.
-Motivarse a aprender.
-Cuando creas contenido las oportunidades te empiezan a llegar. Es más escalable crear un tweet que se viralice a estar enviando miles de curriculums. Su primer empleo como data scientist comenzó porque una persona encontró uno de sus trabajos y lo invitó a una entrevista.
Habilidades blandas que debe desarrollar un latinoamericano:
-Comunicación efectiva.
-Empatizar con los demás. Un data scientist tiene contacto con diferentes departamentos de una empresa como producto, finanzas y marketing.
-Entender las perspectivas de los demás.
-Compartir ideas y convencer a los demás que tu trabajo es de valor.
-Ser creativo.
Anécdotas:
-Los departamentos de una empresa pueden ir a diferentes velocidades. Hay que buscar una solución que funcione para todos.
-Estudió las licenciaturas de relaciones internacionales y antropología social. Hizo una maestría en ciencias políticas. Aprendió las bases de probabilidad y estadística.
-Trabajó en gobiernos y ONGs. Aprendió sobre estadística descriptiva, redacción y marketing.
-No importa tu carrera de origen o que no tengas una licenciatura. Puedes aprender ciencia de datos sin problema.
-Nada es una pérdida de tiempo si aprendes la lección.
Hard skills para hispanohablantes:
-Aprender inglés.
-Aprender SQL.
-Crear un portafolio.
-Manejar Python y R.
-Aprender matemáticas avanzadas y estadística.
-Saber responder el por qué de las cosas. Por ejemplo, por qué cae el precio de los inmuebles.
-Buscar una orientación. Mientras más pronto lo sepas, más fácil será entender qué herramientas debes manejar. Si te orientas al ML, por ejemplo, es necesario aprender sobre Pytorch y Tensorflow.
La Web3 y Data Science:
-La Web3 proporcionará millones de datos descentralizados.
-Los datos podrán verificarse de manera sencilla.
-“La mayoría de data scientists NO tenemos un título universitario en ciencia de datos”
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*Xavier habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Xavier quiso decir.
Xavier Carrera (@XaviGrowth en Twitter) es un nómada digital que trabaja como Data Scientist en @HomieMx_ una startup de alto crecimiento en México que conecta inquilinos con propietarios. Comparte en su Twitter mucha información educativa sobre Machine Learning. Tiene un tweet muy interesante que dice: Amanecí con ganas de tomarme una semana libre para irme a encerrar a una cabaña en la mitad de la nada para escribir un libro sobre todas las cagadas en mi vida y qué aprendí de ellas’. Nos cuenta esos aprendizajes aquí. Platicamos sobre habilidades blandas y aprendizajes para crecer como personas en general.
Temas que le han llamado la atención:
-Viajar por América Latina y conocer la presencial cultural de México en otras regiones.
-Modelos actuariales que se desarrollan en Homie.
Habilidades que lo han llevado al éxito:
-Constancia/disciplina.
-Paciencia y tolerancia al fracaso.
-Motivarse a aprender.
-Cuando creas contenido las oportunidades te empiezan a llegar. Es más escalable crear un tweet que se viralice a estar enviando miles de curriculums. Su primer empleo como data scientist comenzó porque una persona encontró uno de sus trabajos y lo invitó a una entrevista.
Habilidades blandas que debe desarrollar un latinoamericano:
-Comunicación efectiva.
-Empatizar con los demás. Un data scientist tiene contacto con diferentes departamentos de una empresa como producto, finanzas y marketing.
-Entender las perspectivas de los demás.
-Compartir ideas y convencer a los demás que tu trabajo es de valor.
-Ser creativo.
Anécdotas:
-Los departamentos de una empresa pueden ir a diferentes velocidades. Hay que buscar una solución que funcione para todos.
-Estudió las licenciaturas de relaciones internacionales y antropología social. Hizo una maestría en ciencias políticas. Aprendió las bases de probabilidad y estadística.
-Trabajó en gobiernos y ONGs. Aprendió sobre estadística descriptiva, redacción y marketing.
-No importa tu carrera de origen o que no tengas una licenciatura. Puedes aprender ciencia de datos sin problema.
-Nada es una pérdida de tiempo si aprendes la lección.
Hard skills para hispanohablantes:
-Aprender inglés.
-Aprender SQL.
-Crear un portafolio.
-Manejar Python y R.
-Aprender matemáticas avanzadas y estadística.
-Saber responder el por qué de las cosas. Por ejemplo, por qué cae el precio de los inmuebles.
-Buscar una orientación. Mientras más pronto lo sepas, más fácil será entender qué herramientas debes manejar. Si te orientas al ML, por ejemplo, es necesario aprender sobre Pytorch y Tensorflow.
La Web3 y Data Science:
-La Web3 proporcionará millones de datos descentralizados.
-Los datos podrán verificarse de manera sencilla.
-“La mayoría de data scientists NO tenemos un título universitario en ciencia de datos”