¿Hay un científico de datos que no tiene un título de CS?

¡Por supuesto! Puede comenzar su carrera en análisis de datos incluso si no es un graduado de CS o no es experto en lenguajes de programación. Desde entonces, el 90% de los datos del mundo se han creado en los últimos 2 años y se espera que crezca 50 veces para 2020. La capacidad de analizar estos datos no aumenta proporcionalmente, lo que lleva a una gran escasez de candidatos calificados en este espacio. Por lo tanto, existe una gran demanda de expertos en análisis de datos.

Pero, ¿cómo aprendería el análisis de datos sin ningún lenguaje de programación?

Empresas de capacitación en análisis de datos en línea como Digital Vidya ha diseñado un curso de análisis de datos de tal manera que puedo ayudarlo a aprender estas habilidades sin ninguna habilidad de programación.

Si no tiene un título de CS, aún puede encontrar roles que se alineen con sus otras habilidades y, de hecho, podría salir adelante si puede demostrar que tiene las habilidades básicas cuantitativas y tecnológicas necesarias para conseguir el trabajo hecho.

¿Cómo convertirse en un científico de datos en la India?

1. Mejora las estadísticas, las matemáticas y el aprendizaje automático

2. Aprenda a codificar , que incluye comenzar a aprender los fundamentos de la informática. Elija su primer idioma para aprender el análisis de datos que incluye el aprendizaje de análisis de datos usando R, Python, SAS, Excel.

Leer más: ¿Qué es mejor para el análisis de datos: R o Python?

¿Cómo es Digital Vidya en términos de su curso de análisis de datos?

3. Comprender las bases de datos: comience a aprender SQL, Postgres, MongoDB

4. Obtenga experiencia, practique y conozca a otros científicos de datos

5. Prácticas, Bootcamp u obtener un trabajo para obtener conocimientos prácticos.

6. Seguir e interactuar con la comunidad.

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Espero verte en el seminario web.

Soy un científico de datos y tengo un título en física. Conozco a muchos científicos de datos que tienen títulos en física, estadística, economía, matemáticas e ingeniería. De hecho, solo una minoría de científicos de datos que conozco tienen títulos de CS.

Consulte también la respuesta del usuario de Quora a ¿Cuáles son las diferentes formas de ingresar al campo de la ciencia de datos?

Todavía es un campo relativamente nuevo y un campo interdisciplinario. No hay una especialidad tradicional que pueda preparar adecuadamente a un científico de datos solo.

En mi experiencia, aquellos con títulos de CS son la minoría de los científicos de datos.

Debe tener en cuenta que realmente no hay tanta ingeniería de software en la mayoría de los trabajos de Data Scientist. Hay codificación pero no ingeniería de software real. La descripción habitual solo enumera una de cada tres partes de Data Science como codificación. El resto son habilidades que a menudo no obtienes en un título de CS, como diseño de experimentos, comunicación, análisis, minería de datos, etc.

Si tiene un título de CS, es más probable que entre en el lado más ingenieril de cosas como la ingeniería de datos o la ingeniería de aprendizaje automático. Por ejemplo, la implementación de sistemas eficientes de aprendizaje automático a gran escala requiere mucha ingeniería de software y habilidades de ciencias de la computación. El uso de sistemas de aprendizaje automático a gran escala generalmente no lo hace. Por supuesto, lo mismo se aplica a la inversa para otras habilidades que necesita un Científico de Datos cuando realmente usa un sistema de este tipo en la industria.

También soy un científico de datos, pero vengo de una formación médica, tengo un MBA con concentración en economía, informática y operaciones, pero mi licenciatura no estaba en CS. Las habilidades necesarias para la ciencia de datos no siempre están necesariamente relacionadas con la CS. Es útil tener una mentalidad lógica y orientada a patrones para ver cómo los datos caen en su lugar y, en ese sentido, la educación en CS ayuda, pero cualquiera puede desarrollar un patrón de pensamiento lógico. La programación de computadoras es importante, especialmente Python o R y SQL porque querrá extraer datos a medida que reúne su información, pero eso es solo una parte de la educación en CS y se puede aprender por separado. También ayuda tener personas que estén familiarizadas con el área en la que están trabajando, por ejemplo, yo trabajo en el campo de la medicina y algunos conocimientos de procesos médicos y terminología ayudan a armar las piezas. Finalmente, un grado de creatividad es importante porque realmente tienes que pensar fuera de la caja. Los científicos de datos a menudo son responsables de resolver los problemas que crearon los pensadores “in-the-box”.

Lidero el equipo de Data Science en Stitch Fix (y anteriormente en Netflix). Las especialidades de CS son en realidad la minoría de los científicos de datos en estos equipos. En Stitch Fix, tenemos un equipo de ciencia de datos de aproximadamente 50 personas. Casi todos tienen doctorados, pero solo unos 8 están en CS. El resto es una mezcla ecléctica de otros campos (aunque todos cuantitativos): estadística, astrofísica, matemáticas, psicología, neurociencia computacional … etc. Aún así, la expectativa es que todos puedan escribir código de nivel de producción.

Data Scientist necesita tener tres cualidades:

1. Una sólida comprensión de estadísticas y algoritmos predictivos.
2. Conceptos de programación y conocimiento práctico.
3. Una experiencia de dominio (por ejemplo, banca, seguros, venta minorista, desarrollo de software, fabricación)

Para responder a su pregunta, no es necesario tener un título de CS para ser un científico de datos. Una persona con conocimientos de estadísticas o un dominio fuerte puede desarrollar el resto de las habilidades tomando clases en línea / fuera de línea.

Por supuesto

Muchos científicos de datos vinieron de varios departamentos como matemática, estadística, física, ciencias neuronales, etc. La gente tiende a pensar que los informáticos / ingenieros pueden obtener buenos resultados en sistemas distribuidos mientras ejecutan algoritmos de Machine Learning a escala. He sido testigo de esta barrera está rota ahora. Mis colegas de fondo que no son CS son algunos programadores fanáticos. Básicamente, el conjunto de habilidades es más importante.

Absolutamente. La mayoría de los científicos de datos que conozco provienen de matemática aplicada, estadísticas y antecedentes de ingeniería. Yo mismo administro un equipo de ciencia de datos y vengo de un fondo de Investigación de Operaciones. Uno de los científicos de datos de mi equipo tiene experiencia en química computacional.

Tener una buena comprensión de los principios básicos de ingeniería de CS / software es un gran avance para ser un científico de datos exitoso, pero los profesionales a menudo adquieren estas habilidades sin una educación formal en CS.

Si. Soy un científico de datos en LinkedIn. Tengo una licenciatura de la Universidad de Chicago en Lenguas y Civilizaciones del Cercano Oriente y una maestría de Johnson Hopkins en economía internacional. Me enseñé a programar después del trabajo, ya que odiaba mi trabajo en la financiación de proyectos de energía renovable (que está todo sujeto a impuestos en los Estados Unidos).

¿Hay un científico de datos que no tiene un título de CS?

Soy un científico de datos y estudié física, bioimagen y tengo un doctorado en biología computacional.

Mientras estudiaba bajo el sistema británico, no hay ‘menores’, estudié solo esos temas durante cada grado.

No hay ciencias de la computación. Tenía una buena base matemática y experiencia en el análisis de datos y programación. Creo que eso fue más útil que solo la “informática” (obviamente, es posible obtenerlos en CS).

Tenemos un equipo completo de científicos de datos que no tienen títulos de CS. Dos tienen grados de estadística, cuatro tienen grados de matemáticas, uno es de física y otro tiene un grado de ingeniería eléctrica de “hardware”. Alrededor de la mitad de ellos tienen doctorados.

Hubo un tiempo en que una proporción significativa de los programadores de computadoras eran estadísticos. Pero eso fue hace mucho tiempo cuando las computadoras se usaban principalmente para el procesamiento de datos estadísticos. Hoy tanto el procesamiento estadístico como la informática han progresado mucho. Si bien conocer el software de la computadora es muy útil para un científico de datos, ya que no tiene que depender demasiado de los demás, no es una necesidad.

• Soy un científico de datos y he aprendido muchas técnicas solo leyendo trabajos de investigación. Algunos de los mejores científicos de datos que conozco siempre se mantienen actualizados con todas las cosas nuevas que existen.

En mi antiguo equipo, era la única persona en el equipo con experiencia formal en CS (licenciatura en CS y matemáticas, MBA). Mis otros colegas eran: maestros de ingeniería mecánica, maestros de ingeniería industrial y PHD de física.

Dj patil tiene una licenciatura en matemáticas

Debería haber científicos de datos con títulos en matemáticas, estadísticas, física, análisis, ciencia de datos … pero seguramente con algún tipo de exposición de programación. Un par de cursos más una buena cantidad de autoaprendizaje pueden ayudar a alguien a convertirse en un Científico de Datos. No creo que el título de CS sea obligatorio siempre que uno tenga el conjunto de habilidades correcto.

Soy un científico de datos; y no tengo un título de CS.

He completado mi Bachillerato en Ciencias de Sistemas en IIT Jodhpur.

Hasta donde yo sé, la mayoría de los científicos de datos no posee un título de CS.

Hay muchos. Amrit Hotta es un chico emergente brillante que conozco.

Yo no. Estudié genética y matemáticas. Nunca toqué la codificación hasta la escuela de posgrado.