Cómo convertirse en un científico de datos como un nuevo

Los analistas de datos recopilan, procesan y realizan análisis estadísticos de datos. Es posible que sus habilidades no sean tan avanzadas como las de los científicos de datos (por ejemplo, es posible que no puedan crear nuevos algoritmos), pero sus objetivos son los mismos: descubrir cómo se pueden usar los datos para responder preguntas y resolver problemas.

Responsabilidades del analista de datos

Dependiendo de su nivel de experiencia, los analistas de datos pueden:

  • Trabajar con equipos de TI, administración y / o científicos de datos para determinar los objetivos de la organización.
  • Datos de minas de fuentes primarias y secundarias
  • Limpie y elimine datos para descartar información irrelevante
  • Analice e interprete los resultados utilizando herramientas y técnicas estadísticas estándar.
  • Identifique tendencias, correlaciones y patrones en conjuntos de datos complicados
  • Identificar nuevas oportunidades para la mejora de procesos.
  • Proporcione informes de datos concisos y visualizaciones de datos claras para la administración
  • Diseñar, crear y mantener bases de datos relacionales y sistemas de datos.
  • Problemas de código de triaje y problemas relacionados con datos

Los analistas de datos a veces se denominan “científicos de datos junior” o “científicos de datos en formación”. En lugar de ser libres de crear sus propios proyectos de big data, pueden limitarse a abordar tareas comerciales específicas utilizando herramientas, sistemas y conjuntos de datos existentes.

Sin embargo, hay muchas compañías que no hacen una distinción clara entre los dos roles. En algunos casos, un analista / científico de datos podría estar escribiendo consultas o atendiendo solicitudes estándar por la mañana y creando soluciones personalizadas o experimentando con bases de datos relacionales, Hadoop y NoSQL por la tarde.

Salarios de analistas de datos

Los números salariales dependen de las responsabilidades laborales. Un analista de datos senior con las habilidades de un científico de datos puede obtener un alto precio. Un analista de datos de nivel de entrada con herramientas técnicas básicas podría estar mirando desde $ 35,000 hasta $ 45,000 por año.

Calificaciones de analista de datos

¿Qué tipo de grado necesitaré?

La mayoría de los candidatos para trabajos de nivel inicial necesitarán una licenciatura en matemáticas, informática, estadística, gestión de la información, finanzas o economía. Todos estos temas ponen un gran énfasis en las habilidades estadísticas y analíticas.

Para ascender en la carrera profesional o la transición al papel de científico de datos, probablemente se le pedirá que obtenga un título de maestría o certificado de posgrado en un campo similar.

¿Qué tipo de habilidades necesitaré?

Habilidades técnicas

  • Métodos y paquetes estadísticos (por ejemplo, SPSS)
  • Idiomas R y / o SAS
  • Almacenamiento de datos y plataformas de inteligencia empresarial.
  • Bases de datos SQL y lenguajes de consulta de bases de datos
  • Programación (por ejemplo, marcos XML, Javascript o ETL)
  • Diseño de bases de datos
  • Minería de datos
  • Limpieza de datos y munging
  • Visualización de datos y técnicas de informes.
  • Conocimiento práctico de Hadoop y MapReduce
  • Técnicas de aprendizaje automático

Esta es una lista de muestra y está sujeta a cambios.

Habilidades para los negocios

  • Solución analítica de problemas : empleando las mejores prácticas para analizar grandes cantidades de datos mientras se mantiene una intensa atención a los detalles.
  • Comunicación efectiva : uso de informes y presentaciones para explicar ideas y métodos técnicos complejos a una audiencia de laicos.
  • Pensamiento creativo : cuestionar las prácticas comerciales establecidas y generar nuevas ideas para el análisis de datos.
  • Conocimiento de la industria : Comprender qué impulsa su industria elegida y cómo los datos pueden contribuir al éxito de una estrategia de empresa / organización.

Somos un instituto galardonado que ofrece cursos de certificación para diversas herramientas de análisis de big data como R, SAS, Python, Big Data y Hadoop.

Si desea sobresalir en una carrera como analista de datos, puede considerar cualquiera de nuestros cursos.

Brindamos asistencia profesional al 100% para estos programas, que incluye la creación de currículums, preparación extensa de entrevistas, etc.

Nuestros cursos son los siguientes:

Imarticus ofrece Data Science Prodegree en colaboración con Genpact como socio de Knowledge. Este programa lo ayuda a comprender en profundidad el análisis de datos y las estadísticas, junto con las perspectivas comerciales y las prácticas de vanguardia que utilizan SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau.

Programa de posgrado en análisis de datos : este programa lo ayuda a comprender los conceptos fundamentales y el aprendizaje práctico de herramientas analíticas líderes, como SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau, así como análisis funcionales en muchos dominios.

A través de varios proyectos y estudios de casos, impartimos las habilidades integrales del papel en nuestros estudiantes junto con una amplia capacitación sobre las herramientas y técnicas clave. Lo preparamos para estar listo para el trabajo con la preparación de entrevistas, talleres de creación de currículums y 1-1 entrevistas simuladas con expertos de la industria.

Para saber más sobre nuestros programas, visite nuestro sitio web (https://imarticus.org/?id=Websit…).

Espero que esto te ayude en tu proceso de toma de decisiones.

Todo lo mejor..:)

Para ser un científico de datos, debe estudiar el siguiente tema.

  1. Big data Hadoop
  2. Python Data Science
  3. Conocimiento del Sistema de Análisis Estadístico, un paquete de software para análisis avanzado, análisis multivariados, inteligencia empresarial, gestión de datos y análisis predictivo.
  4. Lenguaje R (Opcional) si tiene pleno control sobre la Biblioteca Pandas de Python, le resultará más fácil y bastante similar aprender; pero aprenderlo como un idioma completamente nuevo es una tarea abrumadora.
  5. Business Analytics viz. Las habilidades, tecnologías y prácticas para la exploración iterativa continua y la investigación del desempeño comercial anterior para obtener información y conducir la planificación comercial

En la ciudad como Lucknow, India; Puede encontrar el entrenamiento de la sala de clase para el mismo en Digipodium .

Estudie por su cuenta o únase a cualquier programa de ciencia de datos bien diseñado. El autoaprendizaje será un poco difícil, por lo que unirse a un programa de posgrado, maestría o programa de maestría en ciencia de datos lo ayudará a hacer su carrera en uno de los campos de ciencia de datos más desafiantes y de crecimiento exponencial.

En la India hay muchas instituciones que ofrecen el programa Data Science, Big Data y Business Analytics.

Hay programas orientados a la gestión y a la tecnología que se pueden unir.

Entonces, antes de elegir cualquier programa, uno debe hacer un análisis detallado de los siguientes factores:

  1. Curso curricular
  2. Facultades
  3. Asociación industrial
  4. Colocaciones
  5. Oportunidad de trabajar en proyectos en vivo.

Todo lo mejor.

Saludos

Manish Pillai

[email protected]

Data Science es la combinación de estadísticas, matemáticas, programación, resolución de problemas, captura de datos de manera creativa, la capacidad de ver las cosas de manera diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos.

En el programa de certificación de ciencia de datos , obtendrá habilidades en gestión de big data, análisis avanzado, aprendizaje automático y visualización de datos, junto con las habilidades de comunicación esenciales que necesitan los científicos de datos de hoy.

Para los graduados más avanzados en ingeniería o matemáticas / estadísticas, el enfoque se centra más en la resolución de problemas analíticos y la exposición a algún lenguaje de programación. Y luego pueden postularse a las empresas de análisis, ya sea a través de ubicaciones en el campus o unidades de colocación fuera del campus, y tratar de acertar en su proceso de entrevista.

La capacitación en ciencia de datos de habilidades de TI se ha estructurado para aquellos que desean desarrollar los conocimientos y habilidades avanzados necesarios para trabajar como científicos de datos. Obtenga su certificación de ciencia de datos y destaque, ya sea que esté buscando cambiar de trabajo, obtener una promoción o mejorar sus habilidades actuales.

Entonces, para un profesional de TI o, de hecho, profesional de cualquier otro sector, es un poco difícil hacer la transición a la ciencia de datos, pero no imposible. He realizado con éxito esta transición y, por lo tanto, puedo dar fe de este hecho.

Data Science Certificate Training ha sido diseñado para prepararlo para un trabajo en el espacio analítico. El curso de certificación de ciencia de datos lo convertirá en un experto en la comprensión del problema, el diseño del análisis y la aplicación de técnicas de modelado predictivo utilizando R para obtener información comercial de los datos. R es el lenguaje de programación más utilizado hoy en día en el campo de la ciencia de datos y el análisis.

Data Science es la combinación de estadísticas, matemáticas, programación, resolución de problemas, captura de datos de manera creativa, la capacidad de ver las cosas de manera diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos.

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Data Science Training ha sido estructurado para aquellos que desean desarrollar el conocimiento avanzado y las habilidades necesarias para trabajar como científico de datos. Obtenga su certificación de ciencia de datos y destaque, ya sea que esté buscando cambiar de trabajo, obtener una promoción o mejorar sus habilidades actuales.

Consulte estas respuestas:
La respuesta de Saurabh Gupta a ¿Cómo obtengo un trabajo de ciencia de datos de nivel de entrada en India justo después de la universidad?
La respuesta de Saurabh Gupta a ¿Cuál debería ser mi plan de trabajo para convertirme en científico de datos? ¿Necesito una certificación u otros proyectos para ingresar al campo?

Espero que esto ayude.
¡Buena suerte!

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El aprendizaje de habilidades prácticas es el objetivo principal que debe mantener. Intenta aprender y practicar todo.

Feliz aprendizaje !

Como estudiante más reciente, puede dominar el álgebra, el cálculo, las estadísticas y la programación. Tomará al menos 2–3 años de inversión con buenas asignaciones para que cualquiera se convierta en científico de datos.

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