¿Puede un analista de datos convertirse en científico de datos?

Depende de tus antecedentes matemáticos. Si tiene un buen conocimiento del cálculo multivariable, el álgebra lineal y las estadísticas avanzadas (regresión lineal, prueba de hipótesis, diseño de estudios …), debería poder leer documentos de aprendizaje automático y comprender cómo se diseñó el algoritmo. Aprender R / Python es bueno, si aún no lo ha hecho, ya que estos tienen muchos paquetes de aprendizaje automático para implementar los algoritmos sin necesidad de mucha codificación. Si su experiencia matemática es débil, le sugiero que haga una academia Khan o invierta en algunos libros que cubran esos temas antes de sumergirse en el aprendizaje automático.

Aquí hay un PPT con los algoritmos de aprendizaje automático comunes en la industria actual, junto con un documento de referencia para cada uno (todos asociados con al menos un paquete R): https://www.slideshare.net/Colle …

Sí, absolutamente puedes. El analista de datos a menudo se refiere al científico de datos junior en algunas empresas. En K2 Data Science, enseñamos a los analistas de datos a ser científicos de datos a través de nuestro campamento de ciencia de datos. El analista de datos puede ser un gran paso para convertirse en un científico de datos.

Algunas diferencias principales entre un analista de datos y un científico de datos son:

• el científico de datos trabaja más fuertemente con algoritmos y el analista de datos trabaja con estadísticas básicas y probabilidad
• los científicos de datos son más capaces de hacer análisis de tipo predictivo, donde el analista de datos trabaja más con análisis descriptivo
• el científico de datos conoce más tecnologías como Python, R, Hadoop, etc., mientras que el analista de datos realmente solo necesita saber SQL y tal vez R o Python (dependiendo de dónde trabaje)

Las diferencias anteriores son todas las cosas que puede aprender un analista de datos. Además de eso, ambos roles requieren que resuelvas problemas y encuentres soluciones que ayuden a una organización de manera similar.

————————————————————————————————————

En K2, ofrecemos tanto un curso de ciencia de datos como un curso de análisis de datos . Cada curso está diseñado para convertirte en un profesional. El curso de ciencia de datos requiere algunos requisitos previos, pero el análisis de datos no requiere ninguno.

Permítanme proponer una vista simple. Por lo general, solicitamos un trabajo X en el equipo Y en la empresa Z. Esto significa que distinguimos entre el puesto de analista de datos o científico de datos en X. También leemos, escuchamos, trabajamos o reconocemos equipos. Estos pueden recurrir a la ciencia de datos, análisis, análisis de negocios o departamentos similares en Y. Finalmente, aprendemos sobre el mercado, las agencias gubernamentales y una instalación general para vivir en sociedad. La gente escucha acerca de muchas compañías en el mercado de valores público, nuevas empresas en áreas que fomentan nuevas compañías, o agencias gubernamentales y sedes. Dejamos que Z encaje en cualquiera de estos lugares.

Puede variar cada uno, un factor sugerido en X, Y o Z. La respuesta más simple a su pregunta significa que alguien con un analista de datos busca un científico de datos en X. Pueden corregir Y y Z durante su desarrollo. Pueden satisfacer los requisitos, el conjunto de habilidades y las relaciones de las personas con el científico de datos en X entre el contexto en Y y Z. Si buscan algunos cambios variables más en Y o Z, deben dar cuenta de ellos.

En una comunidad de individuos, que trabajan en profesiones, aceptan términos en empresas, apoyan escuelas públicas y privadas y fomentan una comunidad para las ciudades, se enfrentan a un contexto mucho más amplio. Además, las personas solo en X trabajan con funcionarios de la ciudad y del estado en nombre de la recaudación de impuestos, la planificación de la ciudad y el gobierno y el desarrollo del estado. Y, por supuesto, cualquier persona en X, independientemente de la profesión de analista de datos o científico de datos, contribuye al gobierno federal.

Mi respuesta simple para ti, sin trabajar muchos años, sugiere que tengo poco contexto para trabajar. No puedo sacar de experiencias pasadas, charlas comunes y un conocimiento sobre nuestra intención. Si alguien en X habla, camina y trabaja como un científico de datos en Y y Z, puede hacer la transferencia del analista de datos. Cualquier trabajo más con Y y Z, equipos particulares de personas y tecnología, y compañías en un mercado y gobierno federal requieren investigación.