Ep 23 - Xavier Carrera (Data Science en Homie) - Reinventarse y compartir contenido

*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”