Una de las publicaciones recientes de O’Rielly titulada ‘Analizando a los analizadores’ hace un muy buen trabajo al agregar los diversos roles de científicos de datos en 4 categorías principales según sus habilidades. Por lo tanto, un individuo puede seleccionar un programa según la categoría de científico de datos con el que más se identifica, como se muestra a continuación.
- Los empresarios de datos son los científicos de datos centrados en el producto y las ganancias. Son líderes, gerentes y empresarios, pero con una inclinación técnica. Una ruta educativa común es un título de ingeniería junto con un MBA o los nuevos programas de Data Science como se mencionó anteriormente.
- Data Creatives son eclécticos jacks of all-trades, capaces de trabajar con una amplia gama de datos y herramientas. Pueden pensar en sí mismos como artistas o hackers, y sobresalir en la visualización y las tecnologías de código abierto. Se espera que tengan un título de ingeniería (principalmente en estadística o economía) pero no mucho en habilidades comerciales.
- Los desarrolladores de datos se centran en escribir software para realizar tareas analíticas, estadísticas y de aprendizaje automático, a menudo en entornos de producción. A menudo tienen títulos en ciencias de la computación, y a menudo trabajan con los llamados “big data”.
- Los investigadores de datos aplican su capacitación científica y las herramientas y técnicas que aprendieron en la academia a los datos de la organización. Pueden tener una maestría o doctorado en estadística, economía, física, etc., y sus aplicaciones creativas de herramientas matemáticas producen valiosos conocimientos y productos.
Aprender probabilidad y estadística
Asegúrese de realizar un curso que implique una gran aplicación en R o Python.
- Aplicación Python: Think Stats (pdf gratuito) (enfoque de Python)
- Aplicaciones R: Introducción al aprendizaje estadístico (pdf gratuito) (MOOC) (enfoque R)
Gracias por el A2A Mansi Ganatra
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