En primer lugar, el sistema educativo de TI en India es demasiado pobre, y existe una gran escasez de talento en el ecosistema de TI y ciencia de datos.
Si solo observamos a los estudiantes de ingeniería que se gradúan cada año, casi el 95% de los ingenieros en el país no están en condiciones de asumir trabajos de desarrollo de software, por lo que hablar de ciencia de datos sigue siendo algo que todos deben considerar, además de solo el 4.77% los candidatos pueden escribir la lógica correcta para un programa, un requisito mínimo para cualquier trabajo de programación. Solo imagine la difícil situación de esta situación.
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Según Kaggle, en los EE. UU. Está bien definido que un científico de datos conoce su trabajo desde el día 1. En el gráfico anterior también podemos ver que el nivel más alto de educación formal entre los encuestados, los titulados de licenciatura ganan más de la mitad de la comunidad de ciencia de datos de la India en la encuesta de Kaggle , con un 33.8% con una maestría y solo un 3.8% de doctorado. En los Estados Unidos, casi dos tercios de los encuestados informaron tener un título de maestría (44.5%) o un doctorado (20.7%)
Hubo más de 36,000 estudiantes de ingeniería de ramas relacionadas con TI de más de 500 universidades que tomaron Automata, una evaluación basada en el aprendizaje automático de las habilidades de desarrollo de software, y más de 2/3 ni siquiera podían escribir código que compilara.
En términos simples, no se puede comparar un científico de datos de los EE. UU. Con un científico de datos de la India, ya que son expertos. En India, dado que es solo una carrera en crecimiento, la mayoría de los profesionales que son excelentes para hacer cualquier cosa relacionada con los datos se están enmascarando para convertirse en científicos de datos. También un científico de datos es alguien que es fuerte en matemáticas y estadísticas, una persona que tiene una sólida formación en programación de computadoras y es de una universidad sólida más una que es capaz de hacer su trabajo desde el primer día. Y la India aún no tiene este tipo de científico de datos, todos todavía están en el nivel medio.
La dura verdad sobre el sistema educativo de TI
Según la encuesta Aspiring Minds, han utilizado una tecnología avanzada de inteligencia artificial para calificar automáticamente las habilidades de programación. De los cuales descubrieron que de los dos problemas dados por candidato, solo el 14% de los ingenieros puede escribir códigos compilables para ambos y solo el 22% escribe códigos compilables para exactamente un problema. Además, se encontró que de los sujetos de prueba solo el 14.67% eran empleados por una empresa de servicios de TI. Cuando se trataba de escribir código completamente funcional utilizando las mejores prácticas para la eficiencia y la escritura, solo el 2.21% de los ingenieros estudiados obtuvieron la calificación. Haga clic para saber más ..
¿Qué está sucediendo en el mundo de los datos hoy?
Existen más de 2.7 Zetabytes de datos en el universo digital actual, que son más datos que los que hemos visto en los últimos 5,000 años de existencia humana. Además, de todos los datos digitales en el mundo actual, casi el 90% se generó solo en los últimos dos años.
Según IBM, a partir de 2017, ¡estamos creando 2.5 quintillones de bytes de datos todos los días!
¿Qué necesita India hoy?
Con la digitalización creciendo a un ritmo rápido, hay muchas organizaciones que producen volúmenes de datos tan altos, por lo tanto, la necesidad de científicos de datos calificados, para analizar y predecir, está aumentando y seguirá aumentando día a día.
IBM predice que la demanda de científicos de datos se disparará un 28% para 2020.
Por lo tanto, se requiere una mayor capacitación y la adopción de nuevas habilidades para ayudar al proceso de trabajo a fin de continuar en los próximos años.
Dado que los trabajos de ciencia de datos son el papel más difícil de cumplir, la mayoría de los reclutadores están dispuestos a pagar los talentos que tienen habilidades exquisitas en ciencia de datos.
En India, el salario promedio de un científico de datos oscila entre 7 y 8 LPA.
Hablando de habilidades, permítanme señalar las habilidades necesarias para ser un científico de datos.
Desde el punto de vista de la industria de TI, debe ser excepcionalmente bueno en:
- Programación de R y Python.
- Estadística y análisis estadístico.
- Algoritmos de aprendizaje automático como la regresión lineal, la regresión logística, etc.
El papel básico de un científico de datos comprende:
- Extracción y limpieza de datos (usando R / Python )
- Analizando datos usando estadísticas
- Presentación de datos utilizando herramientas como Tableau
- Construyendo modelos predictivos usando algoritmos de aprendizaje automático
Además de las habilidades anteriores, puede comenzar a aprender otras herramientas como Rapid Miner, Tableau, SQL, etc. Esto le ayudará a encontrar un trabajo más fácilmente.
Una vez que haya terminado de aprender estas herramientas, lo mejor que puede hacer es ponerlas en práctica. Puede usar Kaggle para esto y comenzar a trabajar en proyectos en vivo, esto le dará la idea de cómo funcionan las cosas en tiempo real. Con estos proyectos, puede comenzar a crear su cartera en función de la cantidad de proyectos con los que ha trabajado.
¿Qué buscarán los empleadores cuando lo contraten?
Dado que su objetivo es ser contratado como científico de datos, una forma concreta es mostrar estas habilidades a través de proyectos y tareas de la industria. Dado que los trabajos en la ciencia de datos son muy demandados, no espere que lo contraten en función de sus títulos, pero asegúrese de que, aparte de solo los títulos, también debe tener alguna prueba objetiva para convencerlos de que es la persona perfecta. para el puesto de trabajo.
Por lo tanto, las habilidades prácticas son imprescindibles, además de la experiencia en el uso de herramientas como Python, Tableau, ML juega un papel importante.
Puede seguir este sencillo enfoque de 3 pasos:
- Aprenda programación y estadísticas de R & Python.
- Trabaja en algunos proyectos de ciencia de datos.
- Ser contratado.
- Si aún no ha comenzado, puede usar edWisor como una carrera profesional en línea. Esta plataforma sigue un modelo de aprendizaje basado en proyectos de cartera donde puedes aprender R, Python, Estadísticas, Aprendizaje automático, Algoritmos mientras trabajas en proyectos. Podrías intentarlo.
Un beneficio adicional, también ayudan a los aspirantes a científicos de datos a ser contratados en empresas / startups basadas en productos.
- Sin embargo, también hay otras plataformas como Upgrad , Udacity, Udemy ofrecen un tipo similar de camino de aprendizaje, pero solo obtienes la certificación y dudo que brinden algún tipo de garantía de empleo, además de que los certificados en realidad no te ayudan a encontrar un trabajo.
Conclusión:
Conseguir un trabajo como científico de datos no es solo pan comido, requiere mucho trabajo duro y tener el conjunto adecuado de habilidades.