¿Qué formación académica se requiere para convertirse en un científico de datos?

Hola rathwa

Estaremos encantados de responder esta pregunta.

Bueno, en los últimos años, el interés en la ciencia de datos se ha disparado, de hecho, hay muchas compañías que buscan profesionales en muchas disciplinas como un cambio de carrera.

Encontrarás muchos profesionales que te sugerirán muchas respuestas a tus problemas, pero siendo parte de esta industria desde hace bastante tiempo, lo que puedo hacer es reunir una lista de habilidades técnicas y no técnicas críticas para el éxito en ciencia de datos, y que están en la parte superior de las listas de gerentes de contratación.

Déjame dividirlo en dos secciones :

1. Técnico

1. Analítica

1. Educación: los científicos de datos son altamente educados .

• 88% tienen al menos una maestría
• El 46% tiene doctorados , y aunque hay excepciones notables, generalmente se requiere una formación académica muy sólida para desarrollar la profundidad del conocimiento necesario para ser un científico de datos.
• Deben provenir de los campos de las Matemáticas (p. Ej., Álgebra lineal, cálculo y probabilidad) y Estadística (32%) (p. Ej., Pruebas de hipótesis y estadísticas resumidas) , seguidas de Ciencias de la Computación (19%) e Ingeniería (16%) (p. Ej., Computación distribuida , algoritmos y estructuras de datos) Minería de datos y visualización de datos, etc.

1. Programación de R: para la ciencia de datos, generalmente se prefiere R, por lo tanto, debe tener un conocimiento profundo de la programación de R.

1. Codificación de Python: Python es el lenguaje de codificación más común que normalmente uso junto con Java.

1. Curiosidad intelectual: una persona que persigue la ciencia de datos debe tener el deseo profundo y persistente de saber y preguntar el “por qué” de las cosas.
2. Perspicacia comercial: debe tener una sólida comprensión de la industria en la que está trabajando y saber qué problemas comerciales está tratando de resolver su empresa
3. Habilidades de comunicación: la mayoría de las empresas buscan científicos de datos que puedan traducir sus hallazgos con fluidez a un equipo no técnico.
4. Conocimiento de la industria : comprenda cómo funciona su empresa y cómo se recopilan, analizan y utilizan los datos.

Un científico de datos es alguien que es mejor en estadística que cualquier ingeniero de software y mejor en ingeniería de software que cualquier estadístico.

La siguiente pregunta que puede hacer es: “¿Qué puedo hacer para desarrollar estas habilidades”?

Elegir la carrera profesional correcta es lo primero que debe hacer, luego viene el segundo paso para aprender y adquirir estas habilidades.

1. Actualícese con las habilidades de TI de tendencia
2. Trabaja en proyectos en vivo y adquiere habilidades prácticas
3. Ser contratado

Hay muchos recursos en línea si miras a través de la web, pero no quiero dar a nadie la impresión errónea de que el camino hacia la ciencia de datos es tan simple como tomar unos pocos MOOC. A menos que ya tenga una sólida formación cuantitativa, el camino para convertirse en un científico de datos será desafiante, pero no imposible.

Sin embargo, si es algo que le interesa sinceramente y le apasionan los datos y el aprendizaje permanente, no deje que su experiencia lo desanime a seguir la ciencia de datos como una carrera.

Estos son algunos de los recursos que sugiero que serían útiles si planea estudiar ciencia de datos:

Recursos en línea:

• Título avanzado : existen programas de ciencia de datos que están apareciendo para satisfacer la demanda actual, pero también hay muchos programas de Matemática, Estadística e Informática en los que puede inscribirse.
• MOOCs – Udemy, Udacity, edWisor y Simplilearn, etc. son buenos lugares para comenzar, pero debes ser muy específico al elegir la carrera correcta. Déjame darte un resumen al respecto:

• Udemy, Udacity y Simplilearn: se le ofrece un buen plan de estudios, buenas habilidades de aprendizaje, sesiones en vivo o puede ser asistencia laboral, pero principalmente el enfoque recae en obtener la certificación y no obtener un trabajo.
• edWisor : lo que edWisor realmente hace es ofrecerle buenas habilidades de aprendizaje, buen currículum, sesiones en vivo, proyectos en los que trabajar, centrarse en el conocimiento práctico y asegurarse de obtener un trabajo una vez que complete con éxito la carrera .

Estoy seguro de que también hay muchos otros datos y recursos que pueden ayudarlo a adquirir estas habilidades, pero de manera crítica si cree que algún recurso puede darle la inclinación y el conocimiento, pero no lo hará prácticamente hábil.

Nota: si está buscando obtener esas habilidades y contratado como científico de datos, siempre puede considerar edWisor | Obtener habilidades Obtener contratado

Más de 100 empresas están contratando candidatos expertos en edWisor hoy.

Te deseo lo mejor en tu vida.

¡Espero que esto ayude!

Un título en el dominio de Matemáticas / Estadísticas / OR / Informática / TI

generalmente se prefiere para el perfil de Data Scientist. Doctorados en este especificado

dominio también son elegibles para este perfil. Sin embargo, la creatividad necesaria

y el conocimiento se puede encontrar en Arts stream candidato también. Pero,

la contratación difiere de una compañía a otra y las habilidades individuales.

Sin embargo, ciertos parámetros se tienen en cuenta al contratar para

Roles de científico de datos.

• Las matemáticas y las estadísticas seguramente se deben repasar antes de aplicar

para este perfil de trabajo del científico de datos y el dominio de Analytics.

Se busca la comprensión de algoritmos y habilidades estadísticas.

• Machine Learning (ML): entienda su concepto. Para ello se necesita AI,

Algoritmos de Inteligencia Artificial para subir lo crudo y lo desestructurado

datos en valor.

• Un buen conocimiento y práctica para la codificación es un requisito previo.

Comenzar con Python puede ser muy útil ya que Python es mucho más amplio

lenguaje usado en ciencia de datos.

• El almacenamiento de bases de datos y la minería de datos son aspectos integrales en los datos.

Ciencias. Accediendo a los datos, analizándolos con la ayuda de muchos

herramientas y procesamiento de los puntos de datos para recuperar información útil en

Para mejorar el negocio.

• Aprenda a limpiar datos y mezclar datos.
• Se dice con razón: las imágenes dicen mucho. Entonces, en este sentido, aprender y

Comprender los conceptos básicos de las herramientas de visualización de datos y las herramientas de informes.

Ayuda en una buena presentación y una mejor comprensión para los demás.

también.

• Los lenguajes de script como R, Spark tienen un papel importante en la ciencia de datos

campo. Domina el idioma. Aprende plataformas como Hadoop, Jive, Pig, etc.

• Practique el lenguaje de consulta de datos -Sql / Mysql.

En resumen, aquí hay una lista de verificación simple para que pueda evaluar si tiene todos los requisitos previos para aprender ciencia de datos y convertirse en un científico de datos de la empresa.

• Tener una maestría / doctorado / posgrado en cualquiera de los campos STEM.
• Conozca el ABC de la programación.
• Conoce los conceptos básicos de SQL
• Tener pasión por desarrollar la perspicacia empresarial.
• Curioso por jugar con datos
• Familiarizado con los conceptos básicos de matemática y estadística.

Asista a una sesión de demostración gratuita sobre Big Data & Analytics para conocer la trayectoria profesional para convertirse en un científico de datos. Obtendrá una guía adecuada sobre cómo comenzar a aprender análisis de datos con Python, SAS, R o Excel.

Espero que esto ayude.

Realmente no importa de qué formación académica seas. Ingeniería y maestrías son muy preferidos en el mercado en comparación con otros.

debe tener un buen conocimiento matemático y capacidad para resolver el problema de manera matemática.

Ahora comience a aprender estas habilidades para estar en el mercado de la ciencia de datos.

1. Python: hay mucho material de estudio de código abierto disponible para dominar Python. Python es demasiado fácil de entender y tiene un lenguaje interesante.
2. Programación R: es muy popular entre los estadísticos. Y se utiliza principalmente para el análisis de datos.
3. Algoritmos de aprendizaje automático: para comenzar, puede unirse al curso de aprendizaje automático impartido por Andrew Ng en la era del curso. Es gratis y realmente interesante y fácil de entender para principiantes.
4. Hadoop -Ahora la mayoría de la compañía se está moviendo hacia big data. hadoop es ampliamente utilizado para el procesamiento de bigdata. Entonces debes tener conocimiento de hadoop
5. Spark: Apache Spark es la herramienta de referencia para Data Science a escala. Es una plataforma de cómputo distribuido de código abierto que es la primera herramienta en la caja de herramientas de Data Science que está construida específicamente con Data Science en mente, ya que permite a los científicos de datos desarrollar código simple para realizar cómputo distribuido, y la funcionalidad disponible en Spark es creciendo a un ritmo increíble. Así que es una próxima gran cosa en el mercado. Udemy ofrece muchos cursos sobre chispa.

Buena suerte

Prerrequisitos y habilidades de conocimiento

Los siguientes conjuntos de habilidades y conocimientos permitirán a los estudiantes completar el curso con éxito y al mismo tiempo cosechar las máximas ganancias:

a) Buena comprensión de los conceptos estadísticos básicos y una sólida base cuantitativa.

b) Conocimiento de cualquier lenguaje de script como Java, Perl, Python o R, ya que la mayoría de los módulos en el curso usan R, una herramienta estadística de código abierto y lenguaje de programación.

c) Conocimiento y experiencia de SQL

El conocimiento de estos requisitos previos permitirá a los participantes comprender varias herramientas y métodos avanzados cubiertos durante el programa de manera más efectiva.

El curso de ciencia de datos le permite comprender los fundamentos prácticos, le ayuda a ejecutar y asumir con eficacia Big Data y otros proyectos analíticos. El programa cubre temas desde Big Data hasta Data Analytics Life Cycle. Comprender estos temas ayuda a abordar los desafíos comerciales que aprovechan Big Data. Otro aspecto de este curso es que cubre métodos analíticos básicos y avanzados, y también presenta al participante la tecnología de Big Data y herramientas como MapR y Hadoop. Nuestra infraestructura de vanguardia permite a los estudiantes comprender las aplicaciones de estos métodos y herramientas al adquirir experiencia práctica trabajando junto a científicos de datos en tiempo real. Este programa tiene un enfoque abierto que incluye una sesión de laboratorio final que explica varios desafíos de Big Data Analytics aplicando los conceptos cubiertos durante el programa con respecto al ciclo de vida de Data Analytics.

Audiencia

El curso está diseñado para cualquier persona que desee comprender los conceptos de ciencia de datos desde la perspectiva de un científico de datos. Profesionales que pueden beneficiarse de este curso:

1. Los gerentes de cualquier campo ya que Analytics es la mejor herramienta para gerentes en estos días
2. Analistas de negocios y analistas de datos que desean mejorar sus habilidades de análisis de datos.
3. Profesionales de bases de datos que aspiran a incursionar en el campo de Big Data adquiriendo habilidades analíticas.
4. Recién graduados que desean hacer una carrera en los campos de Big Data o Data Science

Hola rathwa

Gracias por tu pregunta

Nos complace que haya elegido uno de los trabajos más aspiracionales en tecnología: el científico de datos.

Para convertirse en un científico de datos exitoso, debe ser de un entorno tecnológico. Junto con esto, debe tener buenas habilidades de razonamiento lógico, aptitud y comunicación.

En Imarticus ayudamos a aspirantes como usted a actualizarse y comenzar una carrera como científico de datos.

Ofrecemos el Data Science Prodegree en colaboración con Genpact como socio de conocimiento. 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.
Además de esto, el programa también proporciona asistencia de colocación del 100% para guiar y ayudar a navegar por amplias opciones de carrera y prepararlo para el trabajo desde el día 1.

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. Para saber más sobre nuestros programas, visite nuestro sitio web

Espero que esto te ayude en tu proceso de toma de decisiones.
Todo lo mejor..:)

Los científicos de datos son un tipo de estadístico que trabaja con big data y utiliza herramientas estadísticas, así como herramientas de aprendizaje automático y visualización de datos. Una sólida formación matemática es ideal, y la mayoría de los empleados en los EE. UU. Tienen al menos una maestría, generalmente en algo altamente cuantitativo.

¡Probablemente un título con experiencia en informática haría las cosas! Porque para la ciencia de datos necesita manos en estructuras de datos, construcciones de programación, DBMS y conocimiento en paradigma de pocos algoritmos.

Cualquier otro fondo también funcionará. , pero debe tener exposición y entusiasmo por aprender de fuentes externas.

Gracias por A2A

Nadie tiene una formación perfecta si conoces estadísticas, necesitas aprender programación, si conoces programación tienes que aprender estadísticas, si conoces ambos ese es el perfil perfecto, prepárate para aprender e implementar eso es lo que necesitas saber