Estudiar data science o testing en Uruguay?

[Forz]

En realidad el post es más una consulta general, tengo 30 y por temas económicos estoy necesitando cambiar de profesión. En principio me comentaron que estas areas tienen buena salida laboral, lo que quiero consultarles es qué tan cierto es y dónde recomendarían estudiar como para adentrarse en el área, lo único en lo que tengo un poco de experiencia es con front end pero no mucho. Estuve viendo coderhouse pero no encontré muchas referencias; hack academy no tiene y no sé qué peso tiene algún curso de sitios como udemy.

Bueno eso, cualquier guia o consejo que me puedan dar se los agradezco pila.

[Ryuug4]

Data Science y Testing son 2 cosas muy diferentes, lo primero es mas como para que hagas la universidad (Ingeniería o Tecnólogo) y es pesado de estudiar, es mucho mas accesible desde un punto de vista técnico que sigas expandiendo frontend o que estudies backend directamente que hay mil laburos y se escala rápido.

Si andás bien con el inglés te recomiendo esta plataforma: https://www.freecodecamp.org/

Para estudiar testing no tengo idea, pero estudiar programación sirve igual para eso.

[Master of the Wind]

Metele y especializate en frontend. Data Science no es un area entry level , requiere mucha formacion y experiencia. Y tiene mas salida y remuneracion frontend que testing.

[Thalios]

Buenas!

Vamos por partes dijo jack.

Primero, son dos ramas de la informática extremadamente diferentes entre sí. en ambas se puede llegar a excelentes sueldos (Sobre todo en testing automation mas que en testing funcional), requieren perfiles bastante diferentes entre sí y sobre todo preparación.

Testing a mi parecer es la puerta de entrada a la informatica mas accesible para todos los que vienen sin un perfil técnico. Requiere paciencia, ser metódico, creativo para encontrar casos borde, mucha atención al detalle y a medida que se va escalando en responsabilidades, conocer el ciclo de desarrollo, saber presentar resultados y si te vas para el lado de automation, lo anterior mas saber programar claro está.

Por el otro lado hay dos formas de ser un data scientist y ninguna de ellas sencilla: O sabes de programación (hay herramientas visuales pero no suelen usarse laboralmente, se hace todo en python, R y poca cosa más) y aprendes de estadística o sabes de estadística y aprendes la parte de programación. Ambas opciones requieren que seas una persona que aprende rápido sobre los negocios o áreas con las que trabaja, que un dia te puede tocar algo de préstamos y otro dia algo de crecimiento de un bosque...

En mi caso sabía de programación y en el trabajo me pagaron un curso de 1 año super intensivo (tipo master pero sin título de máster) en la ORT, si me quedaba en Uruguay ubiese querido hacer este de UTEC: https://utec.edu.uy/es/educacion/posgrado/maestria-profesional-en-ciencia-de-datos/

Ambos puestos requieren inglés para llegar a sueldos que hacen la diferencia.

Sobre tus preguntas:

Salida laboral:
Testing: Culadas de trabajo, arrancan pagando MAL, un Jr con suerte gana 40 y puede ser menos claramente. Cuando hay 1 o 2 años de exp y se tiene inglés, se puede ir a sueldos en usd y de bastante mas.
Data science: Es difícil arrancar de cero cero, por lo general se pide o exp en programacion o exp en algo de estadística para los puestos más básicos, hay laburo pero ni cerca la oferta de testing.
Donde estudiar:

T: Hay muchos recursos gratis, buscaría guias tematicas de como arrancar y lo haría por mi cuenta. Sobre los cursos tipos coursera no sirven, no es que no den info útil, sino que los recruiters no les dan bola. Mi consejo es meter por cuenta propia y cuando se esta seguro inventar 1 año de exp en alguna empresa que tengas un amigo que puedas poner de referencia, lamentablemente filtran mucho por algo de exp y con unos amigos fue la única forma que tuvieron de entrar siendo que sabían mucho del tema pero no habían trabajado en el rubro.
DS: Depende de que rubro vengas (lo que comente arriba), si bien hay mucha info disponible lo veo más como una especialización y no descartaria hacer un master en el tema, pensa que al entrar se aspira a sueldo bastante mas altos que al entrar a testing.


Ahora, si tenes exp en front end porque no seguir por ahí? sino mínimo para testing automation ya que al saber programar podes ir a sueldos un poco más altos de entrada.

Como dice el master, programar da mas que testing y hay mas salida laboral tb

[Ryuug4]

30-40 no está nada mal para empezar en cualquier área de IT al menos en Uruguay, muchos pagan 20mil nomas y suele pasar que si queres un aumento real te conviene cambiar de empresa al tiempo que sentís que ya estas preparado (o te lo dan cuando les decís que en X te quieren pagar el doble jaja)

Lo ideal es sacar alguna certificación pero en desarrollo/testing no se que se pide, supongo elegir algun framework que haya mercado o no? Y despues cada uno ve si le conviene universidad, para su perfil puede venir bien pero ya es mas algo a largo plazo.

Otra cosa que yo recomendaría es algo básico infra/Linux, ya me ha pasado que le armo un ambiente a un desarrollador para testear unas cosas pero si no es Windows o Linux con GUI ya me miran raro, cualquier persona de sistemas que se precie no puede tenerle miedo a una línea de comandos o no saber manejo básico de un servidor Linux, siempre es un gran plus, además hay muchos frameworks que corren exclusivamente sobre Linux y algunas empresas no quieren tener gente de infra que les prepare los ambientes, sino que esperan que el mismo programador/tester lo haga.

[Løan]

Descarta Data Science por ahora. Sino hablas inglés fluido, estudia por tu cuenta y/o coordina alguna clase para llegar a ese nivel.


Primero, los cursos gratis, que malos o buenos son gratis:
- Testing Funcional en INEFOP, sino estás trabajando
- Testing o Desarrollo Web en Jóvenes a Programar (si cumpliste 30 este año)

Los bootcamps, que para mí son carísimos pero comenzas a pagar una vez que estés trabajando
- Hack Academy
- Holberton School (no recomendado porque es casi ilegalmente caro, pero conozco gente que salió trabajando de ahí y le encantó).
- Coderhouse NO, ni lo pienses, NO.

Para cursos y carreras "cortas"
- ORT
- CES


Tene en cuenta que si bien hay salida laboral en estas áreas, tampoco es tan fácil. A día de hoy hay muchos Jr.

[Forz]

Data Science y Testing son 2 cosas muy diferentes, lo primero es mas como para que hagas la universidad (Ingeniería o Tecnólogo) y es pesado de estudiar, es mucho mas accesible desde un punto de vista técnico que sigas expandiendo frontend o que estudies backend directamente que hay mil laburos y se escala rápido.

Si andás bien con el inglés te recomiendo esta plataforma: https://www.freecodecamp.org/

Para estudiar testing no tengo idea, pero estudiar programación sirve igual para eso.

Se agradece! Le estuve echando un vistazo y no está nada mal para repasar algunos conceptos y aprender otros que no conozco, tiene bastantes propuestas así que le voy a estar metiendo mano mientras tanto.


Buenas!

Vamos por partes dijo jack.

Primero, son dos ramas de la informática extremadamente diferentes entre sí. en ambas se puede llegar a excelentes sueldos (Sobre todo en testing automation mas que en testing funcional), requieren perfiles bastante diferentes entre sí y sobre todo preparación.

Testing a mi parecer es la puerta de entrada a la informatica mas accesible para todos los que vienen sin un perfil técnico. Requiere paciencia, ser metódico, creativo para encontrar casos borde, mucha atención al detalle y a medida que se va escalando en responsabilidades, conocer el ciclo de desarrollo, saber presentar resultados y si te vas para el lado de automation, lo anterior mas saber programar claro está.

Por el otro lado hay dos formas de ser un data scientist y ninguna de ellas sencilla: O sabes de programación (hay herramientas visuales pero no suelen usarse laboralmente, se hace todo en python, R y poca cosa más) y aprendes de estadística o sabes de estadística y aprendes la parte de programación. Ambas opciones requieren que seas una persona que aprende rápido sobre los negocios o áreas con las que trabaja, que un dia te puede tocar algo de préstamos y otro dia algo de crecimiento de un bosque...

En mi caso sabía de programación y en el trabajo me pagaron un curso de 1 año super intensivo (tipo master pero sin título de máster) en la ORT, si me quedaba en Uruguay ubiese querido hacer este de UTEC: https://utec.edu.uy/es/educacion/posgrado/maestria-profesional-en-ciencia-de-datos/

Ambos puestos requieren inglés para llegar a sueldos que hacen la diferencia.

Sobre tus preguntas:

Salida laboral:
Testing: Culadas de trabajo, arrancan pagando MAL, un Jr con suerte gana 40 y puede ser menos claramente. Cuando hay 1 o 2 años de exp y se tiene inglés, se puede ir a sueldos en usd y de bastante mas.
Data science: Es difícil arrancar de cero cero, por lo general se pide o exp en programacion o exp en algo de estadística para los puestos más básicos, hay laburo pero ni cerca la oferta de testing.
Donde estudiar:
T: Hay muchos recursos gratis, buscaría guias tematicas de como arrancar y lo haría por mi cuenta. Sobre los cursos tipos coursera no sirven, no es que no den info útil, sino que los recruiters no les dan bola. Mi consejo es meter por cuenta propia y cuando se esta seguro inventar 1 año de exp en alguna empresa que tengas un amigo que puedas poner de referencia, lamentablemente filtran mucho por algo de exp y con unos amigos fue la única forma que tuvieron de entrar siendo que sabían mucho del tema pero no habían trabajado en el rubro.
DS: Depende de que rubro vengas (lo que comente arriba), si bien hay mucha info disponible lo veo más como una especialización y no descartaria hacer un master en el tema, pensa que al entrar se aspira a sueldo bastante mas altos que al entrar a testing.


Ahora, si tenes exp en front end porque no seguir por ahí? sino mínimo para testing automation ya que al saber programar podes ir a sueldos un poco más altos de entrada.

Como dice el master, programar da mas que testing y hay mas salida laboral tb

Clarísimo! Así que por lo que entiendo es mejor dejar todo lo que es data science para otra ocasión y sería mejor centrarme en front end y después capaz algo de testing. Yo algo de experiencia tengo igual pero fue hace muchos años igual, por mientras voy a ver algunos cursos en el enlace que me dejaron de freecodecamp. De curioso en qué área te desarrollas actualmente? Se ve que llevas bastante en el rubro.


Descarta Data Science por ahora. Sino hablas inglés fluido, estudia por tu cuenta y/o coordina alguna clase para llegar a ese nivel.


Primero, los cursos gratis, que malos o buenos son gratis:
- Testing Funcional en INEFOP, sino estás trabajando
- Testing o Desarrollo Web en Jóvenes a Programar (si cumpliste 30 este año)

Los bootcamps, que para mí son carísimos pero comenzas a pagar una vez que estés trabajando
- Hack Academy
- Holberton School (no recomendado porque es casi ilegalmente caro, pero conozco gente que salió trabajando de ahí y le encantó).
- Coderhouse NO, ni lo pienses, NO.

Para cursos y carreras "cortas"
- ORT
- CES


Tene en cuenta que si bien hay salida laboral en estas áreas, tampoco es tan fácil. A día de hoy hay muchos Jr.

Me gustó la propuesta de Hack Academy de pagar después de encontrar laburo y el bootcamp aunque costoso no lleva mucho tiempo y es bastante intenso, tengo que ver si me darían los horarios porque actualmente laburo. Sabes que hoy encontré referencias de coderhouse y lo que me hace ruido es que todas te dicen lo bien que están y de inmediato te dan un enlace de referido, medio turbio.

[DT-Agus]

OJO

Con los "cursa ahora paga despues cuando consigas trabajo", muchos son un robo y tienen una letra chica violenta.


A que voy con esto? Muchos te cobran por ejemplo el 20/30% de tu sueldo durante 2-3 años (una vez que consigas trabajo).


Lo cual es una locura, en 2 años, si haces las cosas mas o menos prolijas capaz estas ganando por lo menos 60-70 lucas, sin ingles, y te van a estar sacando como 20 lucas por mes... O sea, con esa plata y en ese tiempo te pagabas una universidad privada una carrera de grado, es demencial.


Y digo lo de la letra chica, porque por ejemplo, algunas letras chicas te dicen, que si a partir del segundo año de """"egresado"""" de su programa no conseguiste laburo igual les tenes que pagar...

O si conseguis laburo, pero es menos de tanta plata, el % no aplica, igual les tenes que pagar tanta plata minimo por mes.


El "curse ahora, pague despues" es PELIGROSISIMO.

Nada, solo eso.


Sumo 1 poroto, a que no es el momento para data science

[Ryuug4]

Concuerdo, eso me parece es un caza bobos, hay recursos en internet para estudiar y sino hasta vale mas un curso en BIOS que hacer eso, si es por aprender con un guía, o te hace click o no te hace.

A mí data science no me gusta ni me entra (;)) y desarrollar aplicaciones transaccionales me aburre o incluso el programar muy pesadamente algoritmicamente me resulta engorroso y frustrante, sin embargo tengo una idea de que se trata porque estuve metido un poco y tratando de ver que era para mí, uno tiene que ir dandose cuenta qué parte de sistemas es mas para uno, a mí de infra, seguridad y electrónica no me sacás mas mientras pueda elegir, podría estar programando y ganando 5 veces mas, eso seguro.

[Thalios]

Clarísimo! Así que por lo que entiendo es mejor dejar todo lo que es data science para otra ocasión y sería mejor centrarme en front end y después capaz algo de testing. Yo algo de experiencia tengo igual pero fue hace muchos años igual, por mientras voy a ver algunos cursos en el enlace que me dejaron de freecodecamp. De curioso en qué área te desarrollas actualmente? Se ve que llevas bastante en el rubro.


Actualmente no programo más, hace ya un par de años (2019-) me entre a meter en el mundo de producto owner / business analyst y este año hago un par de certificaciones SAFe (SAFe for teams, SAFe for devops, SAFe for PO, SAFe for PM) que la empresa para la que trabajo accedió a pagar. Mi idea después es hacer un PMP o algo del estilo