¡Por supuesto! Puede comenzar su carrera en análisis de datos incluso si es experto en lenguajes de programación.
Le sugiero que aprenda análisis de datos e intente resolver tantos proyectos de análisis de datos que agregarían un gran valor a su currículum. ¡¡Créeme!!
- ¿Qué tienen en común los mejores científicos de datos de plomo?
- ¿Alguien puede ser un buen científico / ingeniero de datos si está más orientado a los resultados que al proceso?
- ¿Qué nuevas contribuciones puede aportar Microsoft R Server en el campo Análisis de Big Data?
- Además de ser un científico de datos, ¿cuáles son otros aspectos profesionales prospectivos con una maestría en aprendizaje automático?
- ¿Qué campo tiene mejores trabajos en general: minería de datos, manufactura esbelta o cadena de suministro?
Me gustaría compartir un plan que realmente lo ayudaría a aprender análisis de datos:
1. Comenzar
- Descubra qué es el análisis de datos o la ciencia de datos
- Habilidades requeridas para convertirse en un científico de datos
- Asista a reuniones y seminarios web gratuitos sobre carrera en análisis de datos
- Intenta con personas experimentadas para comprender la vida de un científico de datos
2. Elija su herramienta: R, Python y SAS
¿Cómo elegir la especialización de análisis de datos: Python, R, SAS, Excel o SQL?
3. Comience a aprender análisis de datos
Únase al curso de análisis de datos de Digital Vidya : aunque hay muchos institutos que ofrecen cursos de análisis de datos, le recomendaría que se uniera al curso de certificación de análisis de datos de Vidya digital, donde aprenderá de los principales científicos de datos de la industria. Te enseñarán prácticamente todos los conceptos y también estarías implementando tu aprendizaje haciendo diferentes proyectos de ciencia de datos. Concéntrese en aprender el proceso y las técnicas de trabajo con datos. Los cursos lo expondrán a una amplia gama de herramientas y técnicas, aprenderá prácticamente resolviendo proyectos.
Si bien este curso le presenta Excel, Python, R y SAS, le ofrece la flexibilidad de dominar cualquiera de las 4 rutas más populares: Python, R o SAS, Excel
Además, este curso de certificación diseñado por vidya digital es una certificación Vskills (certificación del gobierno de la India)
4. Implemente su aprendizaje prácticamente
Proyecto en el que trabajarás en este curso:
- Proyecto 1: Proyecto de manipulación de datos (5 días): corte y corte en cuadritos el conjunto de datos relacionado con el fraude de tarjetas de crédito para extraer información valiosa
- Proyecto 2: Proyecto de visualización de datos (5 días) – Tableau a “Python”
- Proyecto 3: Proyecto de minería de datos (5 días): utilice la técnica de minería de datos para realizar análisis predictivos en un conjunto de datos hipotecarios.
Leer más: ¿Cómo aprendo Ciencia de datos al “hacerlo”?
6. Comience a leer libros y blogs de análisis de datos
Leer más: ¿Cuáles son los mejores blogs para que los científicos de datos lean?
7. Construye tu perfil
- Edificio de perfil de Github
- Practique a través de la competencia en: Datahack, Kaggle Competition
- Foro de discusión: discusión de Kaggle, intercambio de pila
8. Solicite empleos y pasantías
Identifique los trabajos adecuados para usted y solicite aquí:
- Trabajos de datos
- Portal de empleo de Kaggle
- Internshala
- Naukri
¿Quieres saber más sobre análisis de datos? Asista a una sesión de demostración gratuita realizada por mí sobre la carrera de análisis de datos donde compartiría todo el proceso paso a paso para comenzar su carrera en esta industria.
Espero que esto ayude.