¿Por qué añoro desesperadamente una carrera en el análisis de datos, cuando sé en el fondo que no soy bueno en matemáticas?

Parece que gran parte de su aprendizaje ha sido autoconstruido, guiado y motivado. Esta es probablemente una de las fuentes más grandes de tu frustración. Su curiosidad y pasión son excelentes puntos de partida, pero el compromiso diario con los fundamentos y el dominio de las habilidades de aprendizaje y adquisición de conocimientos no es algo que la mayoría de la gente pueda o deba hacer sola. Otro aspecto relacionado es el medio. El aspecto final y relacionado es el juicio propio y la imagen.

La interweb es excelente, pero en mi opinión no hay sustituto para asistir a las clases y toda la experiencia escolar. Hay una disciplina que se desarrolla al levantarse, ir allí todos los días y estudiar en grupo, asistir a horas de oficina, dar clases particulares, etc. Los videos en línea, aunque son convenientes y rápidos, no requieren ni imponen buenas prácticas ni la sensación de sufrir, ver y hacer para aprender. Esta puede ser una evaluación impopular para estos días, pero estoy de acuerdo con la opinión de Benjamin Disraeli sobre los pilares del aprendizaje. . Tampoco ayuda que en Internet, todo lo que verá es el rollo de resaltado. Esto puede ser inmensamente desalentador. Tome su tiempo. Toma tiempo. Ni los temas basados ​​en el aprendizaje de memoria ni de descubrimiento se pueden destilar en una conferencia en línea de una hora de duración.

Para empezar, sugeriría cursos de pregrado de introducción al campus en matemáticas, estadísticas, lógica y análisis numérico. Incorpore algunos cursos de filosofía para aprender a articular y analizar ideas con claridad.

La respuesta de Akshay Kalle parece un consejo sólido. Pero también puede interesarle saber que existe un movimiento considerable dentro de la industria tecnológica para hacer análisis de una manera más subjetiva, confiando en la visualización y la intuición humana en lugar de fórmulas.

Palantir: “Creemos en aumentar la inteligencia humana, no en reemplazarla”.

Tableau: “En una misión para ayudar a las personas a ver y comprender datos”.

Me parece curioso que se sienta atraído por el análisis de datos, a pesar de tener pocas habilidades cuantitativas. Valdría la pena encontrar un problema de datos que a la gente le preocupa y ver cuánto puede llegar solo con sus instintos.

El análisis de datos es primero hacer buenas preguntas, segundo sobre ser lo suficientemente inquisitivo para explorar esas preguntas, y tercero sobre tener las habilidades matemáticas para llegar a las respuestas (sin embargo, la última parte es probablemente lo que le paga).

Parece que no te conectaste bien con las matemáticas en tus escuelas primarias y secundarias. Puede que esa no sea su falta de capacidad, sino un desajuste en los estilos de enseñanza de sus instructores y los modos de aprendizaje con los que se conecta mejor. Particularmente con las matemáticas, una vez que no logras conectarte con un solo tema, puedes terminar sin conectarte con todo lo que viene después.

Mira primero las clases de matemáticas básicas. Lea un poco e identifique en qué nivel del sujeto deja de sentirse cómodo (incluso si es aritmética fundamental, está bien). Si considera que volver a las matemáticas básicas es incómodo, es posible que desee hablar con un psicólogo educativo o de aprendizaje (o alguien así) sobre cualquier apoyo de aprendizaje en particular que puedan sugerir.

Pero, ¿por qué el análisis de datos?

Sentiste que a lo largo de tus años escolares las personas reconocían habilidades intelectuales en ti. Como dije al principio, el análisis de datos es, ante todo, hacer preguntas interesantes y ser curioso, ambos rasgos de personas inteligentes. Podría ser simplemente que comprendió el valor, el desafío, la emoción de poder encontrar el conocimiento oculto en datos “aleatorios” y el pensamiento que lo atrajo.

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Tal vez porque hay otros aspectos del análisis de datos, particularmente en la tecnología actual, que son buenos. El análisis de datos tiene el formato matemático, sin embargo, hay componentes importantes de análisis de datos que se vuelven más importantes en el mundo del big data que requiere el intelecto y puede acceder a los componentes o requisitos matemáticos de sus compañeros o de nuevas herramientas tecnológicas.

Las empresas buscarán cada vez más personas que tengan la capacidad de pensar analíticamente, donde sus mentes procesan la información muy rápidamente y pueden ver y reconocer patrones.

La dirección de la escritura de algoritmos tiene mucho que ver con las matemáticas, pero no puede ser de máxima utilidad sin un pensamiento humano creativamente / con curiosidad / A veces con una inclinación perjudicial hacia lo que está tratando de obtener / y muchas cualidades que podría tener fuera de las matemáticas.

Los arquitectos de visualización estarán en gran demanda. Estas son personas que pueden tomar análisis de datos / big data y presentarse de forma no matemática para que puedan ser interpretadas por muchas personas dentro de la empresa para tomar mejores decisiones e identificar mejores oportunidades.

Yo sugeriría:

1) ¿Qué es lo que te gusta del campo?
2) investiga todas las categorías dentro de tu área de interés profesional
3) identificar a todos los mejores bloggers y sitios web sobre el tema
4) aprende, toma conciencia de hacia qué estás gravitando y en qué crees que careces de experiencia
5) red, y me refiero a descolgar el teléfono y dialogar con expertos en todo el espacio
6) al final de cada llamada, pregunte si podrían recomendarle a alguien que tal vez haya pasado por una situación similar a la suya.
7) Si realiza una red adecuada, solicite referencias y utilice algunas de las técnicas que usamos en Revenue Poets, encontrará el camino que desea para el trabajo que desea.

Las técnicas que me refiero a nuestras cosas como el diálogo y las relaciones aceleradoras. Escribiré sobre algunos de ellos, pero en general le sugiero que prepare una lista de preguntas que ejemplifiquen su experiencia y conocimiento. Su objetivo en cada llamada es hacer que hablen lo más posible. Las personas recuerdan lo que dicen, no lo que usted dice, y cuanto más buenas son las preguntas que puede hacer sobre la tecnología de vanguardia en este campo, más inteligentes se creen. Debes planificar tu llamada en tres partes.
Una introducción de 45 a 60 segundos.

B Continuar en preguntas consultivas de valor agregado.
que es la construcción de relaciones

C. Pedir algo. Esto es una recomendación o una solicitud para cumplir o algún plan de seguimiento

Data Anlysis es diferente de contabilidad o matemáticas avanzadas. Puede tomar varias formas que están fuera de los reinos de las figuras.

Una gran cantidad de análisis de datos se reduce a jugar con hojas de cálculo (en las que no confío totalmente). Sí, eso puede incluir una cierta cantidad de aritmática, y la forma en que XL en particular funciona, muchas fórmulas tienen que ser escritas y pueden contener paréntesis. Entonces tienes cosas como V Look-ups etc.

Le sugiero encarecidamente que se acerque a REED Training, que imparte cursos sobre este tipo de software y, si está desempleado, es posible que pueda obtener una beca; alternativamente pregunte a su empleador. Si tienen algún respeto por ti, deberían ayudarte.

Hay libros en la biblioteca en la sección de informática que proporcionan muy buenos consejos y una fuente de conocimiento sobre cómo la hoja de cálculo puede funcionar para usted. Si está desesperadamente interesado en avanzar en la industria en la que se encuentra, los puntos de inicio que menciono en el párrafo anterior lo ayudarán.

¿Has considerado el modelado de datos? Los requisitos matemáticos son mucho menos rigurosos, pero es una buena combinación de negocios y tecnología … también habrá mucho trabajo en el futuro …