El científico de datos ha resultado ser uno de los trabajos más lucrativos en los últimos años, pero ¿seguirá siendo de la misma manera? Primero, veamos la tendencia reciente y los cambios en el número de oportunidades de trabajo:
Como puede ver aquí, el número de nuevas oportunidades ha aumentado casi 6 veces en los últimos 3 años, lo que significa que más empresas están adoptando la tecnología para hacer que sus negocios crezcan más y ofrecer soluciones más personalizadas a los usuarios.
- ¿Los científicos de datos utilizan el aprendizaje por refuerzo?
- ¿Son frecuentes los científicos de datos o los bayesianos?
- ¿Cuáles son las habilidades necesarias para convertirse en un buen científico de datos? ¿Qué cursos debe dominar uno?
- ¿Qué habilidades tiene como analista de datos o científico de datos que otros profesionales de la informática no tendrán?
- ¿Será relevante el papel de los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático dentro de 15 años?
Como debe haber leído la cita de Harvard Business Review:
” Data Scientist es el trabajo más sexy del siglo”
¿Pero has tratado de entender la lógica detrás de esto? La razón por la cual se citó esto, porque es un requisito para casi todas las empresas, en todos los dominios. Todas las organizaciones necesitan a alguien que les diga qué hicieron bien o mal, qué deben hacer en los próximos 5 años, cómo pueden maximizar las ganancias y crecer más rápido.
Veamos dónde y en qué industria se está utilizando la ciencia de datos.
- Bancos y finanzas
- Comercio electrónico
- Cuidado de la salud
- Industria energetica
- Industria de las telecomunicaciones
- Industria del entretenimiento
- Industria minorista
- Automóvil
- Hospitalidad y viajes.
Si bien estas son las industrias, que han sido las principales usuarias de la ciencia de datos y también están surgiendo muchas empresas analíticas para resolver los problemas que existen para estas empresas.
Así que es tan simple como eso: “ si todas estas industrias deciden detener su crecimiento, entonces el requisito para el científico de datos también se detendrá”, pero si quieren crecer, lo requerirán.
Como puede ver, hay muchas oportunidades, pero la ciencia de datos no es solo una tecnología sino una combinación de varias tecnologías y nombraré algunas para usted:
- R y Python y / o SAS
- Análisis predictivo y modelado.
- Estadística y matemática
- Aprendizaje automático
- Inteligencia artificial
- Big data
- Hadoop, Pig, Hive, etc.
- Minería de datos, agregación, desguace, minería de texto, etc.
- Herramientas de visualización: Tableau, icharts, Excel, etc.
Entonces, después de comprender que la ciencia de datos ofrece buenas oportunidades, pero deberá actualizarse con los requisitos y las tendencias y, como todos sabemos, estas no son las habilidades que se cubren en el plan de estudios o el aprendizaje de la universidad. Por lo tanto, debe tomar la propiedad y comenzar a aprender en la dirección correcta, para tallar su camino hacia la cima.
¿Cuáles son las tendencias y las herramientas más preferidas?
R y Python encabezan las listas y ofrecen más oportunidades. Además de estos, aprenderá tecnologías mencionadas anteriormente gradualmente, según la demanda.
Entonces, ¿cómo te aseguras de ir por la ciencia de datos?
Si bien DS ofrece buenas oportunidades, pero solo para las personas con el conjunto de habilidades adecuadas, ya que hay algunas compañías que contratan a alguien y luego lo capacitan. Necesita aprenderlo por su cuenta y luego buscar una oportunidad. Debe seguir un proceso simple en 3 pasos:
- Comience aprendiendo habilidades como R y Python, minería, modelado y análisis, y luego avance también con la visualización y el aprendizaje automático. Lo que le da una idea general de la mayoría de los trabajos disponibles
- En ciencia de datos, el aprendizaje no será suficiente y tendrá que aplicar su aprendizaje y trabajar en varias declaraciones de problemas, crear modelos, realizar proyectos en vivo y obtener más experiencia práctica y esto es lo único que podrá mostrar a las empresas, en el formulario de su cartera.
- Ahora, esta es la etapa en la que buscas una oportunidad. Si eres un estudiante, puedes solicitar una pasantía y si eres un profesional nuevo o profesional, puedes solicitar un empleo, pero antes de esto asegúrate de trabajar en tu currículum profesional, perfiles profesionales y estar presentable. Ahora está listo y si sigue la estructura, lo contratarán sin problemas .
Para este tipo de aprendizaje, hay varias plataformas en las que puede buscar ayuda, como Udacity, edWisor, edureka, etc.
- Udacity, edureka : puede aprender las tecnologías aquí, ya que ofrecen un buen plan de estudios, pero su enfoque principal en la certificación y las certificaciones no puede conseguirle un trabajo en ciencia de datos.
- edWisor.com – edWisor es una plataforma que ofrece una exposición más práctica al hacer que trabaje en proyectos y, en lugar de centrarse solo en una certificación, también ofrecen una garantía de empleo, lo que tiene más sentido para mí.
- Institutos de capacitación: la mayoría de los institutos de capacitación solo ofrecen aprendizaje básico y no tienen una experiencia práctica lo suficientemente buena y sus tutores son en su mayoría maestros y no profesionales de la industria, por lo que tampoco aprende sobre las prácticas de la industria. Para mí, esto queda fuera de discusión.
Por lo tanto, te sugiero que pases por varias plataformas y hagas tu investigación y, sobre la base de los pros y los contras, puedes elegir una y comenzar tu aprendizaje hacia tu trabajo en ciencia de datos.
Obtenga más información aquí : estadísticas de ciencia de datos y oportunidades de trabajo
¡Así se hace, futuro científico de datos!