¿Cuál es el alcance de un científico de datos después de unos años?

No estoy seguro de qué alcance significa aquí : destaquemos las posibles carreras profesionales:

• Si te encanta dónde estás, busca al científico de datos líder . Dependiendo del grupo, esto puede o no implicar responsabilidad administrativa, pero probablemente proporcionará un aumento salarial y una mayor visibilidad. Si la administración es lo tuyo, convertirse en Director podría suceder dentro de 1 a 2 años de un desempeño impresionante. Ver: ¿Cómo puedo convertirme en gerente de ciencia de datos?
• Si eres flexible en términos de dónde vives, podrías optimizar por empleador. Ciertas compañías ofrecen trabajo más interesante, mejores salarios o compañeros de trabajo más inteligentes. A medida que adquiere experiencia en ciencia de datos, los movimientos a dichas empresas se vuelven más fáciles. Puede habilitar dicho cambio creando una persona pública:

• Escribir y promocionar un blog.
• Contribuir a proyectos de código abierto
• Habla en conferencias
• Construye tu red

Si te mueves hacia compañías altamente deseables, será más difícil ingresar a la administración, pero tu vida laboral probablemente te ofrecerá muchas otras oportunidades.

¿Eres consciente de que el mundo generará 50 veces más datos que en 2011?

Bueno, no sorprende que haya crecido una disciplina completa para ayudar a las personas a darle sentido. Entonces, la ciencia de datos es definitivamente un campo que está aumentando en popularidad y algunos desarrolladores ya están buscando hacer una carrera fuera de él.

La tecnología cambia con frecuencia y también lo hace el mercado, según IDG Enterprise Big Data Research, en los próximos 12 a 18 meses, las organizaciones planean invertir en los conjuntos de habilidades necesarios para implementaciones de big data que incluyen Data Scientist, analistas de datos, visualizadores de datos, etc.

¿Por qué te debe importar?

Porque para 2020 la demanda de científicos de datos se elevará hasta un 28%.

La estimación de 2020 requiere 2.7 millones de ofertas de trabajo para funciones de ciencia de datos y análisis.

Entonces, ¿cuáles son las habilidades analíticas necesarias ahora?

• Habilidades de programación: lenguaje de programación R y Python
• Análisis cuantitativo – Matemáticas y estadística

• Análisis experimental
• Diseño experimental
• Modelado de datos
• Aprendizaje automático

• Generando hipótesis
• Definiendo métricas
• Análisis de depuración

• Percepciones comunicativas
• Visualización de datos
• Comunicación general

¿Y cómo adquieres estas habilidades?

Siempre tendrá más éxito en encontrar a las personas adecuadas si se le da la carrera profesional correcta que es:

1. Mejora tus habilidades con la última tecnología de tendencias.
2. Obteniendo la oportunidad de trabajar en proyectos en vivo y mejorar sus habilidades prácticas.
3. Prepárese para el futuro y sea ​​contratado.

¿De dónde sacas estas habilidades?

Entrar en los cursos podría no ser la estrategia más rápida y rentable para mantenerse al día con el rápido cambio y desarrollo en este campo. Al final del proceso, debes competir para ser el mejor y el más brillante.

Si bien puede haber muchos recursos en línea en el mercado que le ofrecen la mejor educación y aprendizaje, le sugiero que desee considerar edWisor | Obtener habilidades Obtener contratado.

¿Por qué?

Porque…

1. Están tomando nota de otras formas de habilidades para un futuro mejor.
2. Le brindan una plataforma para mejorar y pulir sus habilidades.
3. Oportunidad de aprender nuevas habilidades basadas en la tecnología de tendencias.
4. Ofrece conocimientos prácticos.
5. Sesiones en vivo.
6. Mentoría
7. Crear cartera y estar preparado para el futuro.
8. Garantía de empleo

¡Feliz de ayudar!

En mi opinión, el alcance de la ciencia de datos aumentará. También hay muchos problemas. Dado que proviene de todas partes, el número de científicos de datos es menor que la demanda. Puede haber algún problema más que podría estar creando algunas turbulencias con el tiempo. Según yo, lo siguiente podría ser un problema:

1. La ciencia de datos requiere una mejor comprensión de las matemáticas, las estadísticas, la optimización y su eficiencia para el problema en cuestión. Si los problemas complejos de la ciencia de datos se llaman resolver sin tocar las matemáticas fuertes, los proyectos podrían no cumplir el propósito y podría propagar la negatividad sobre la ciencia de datos.
2. Puede llevar algún tiempo satisfacer la demanda de los científicos de datos.