Data Science es un campo que está atrayendo a todos en estos días y es un campo abierto con una demanda súper creciente. Es como el problema del error Y2K. También estaba abierto a cualquiera que pudiera aprender Cobol, comprender la tecnología de mainframe y hacer el trabajo requerido por la empresa para migrar datos dentro y fuera de los sistemas y desarrollar algoritmos para asegurarse de que las cosas no salgan mal para sus empresas. Mucho frenesí, gran oportunidad y nadie sabe exactamente qué hacer. Data Science también está exactamente en el mismo marco con solo una diferencia. Y2K quedó obsoleto después del año 2000 y nunca evolucionó, pero Data Science llegó para quedarse y evolucionará en los próximos años. Dicho esto, profundicemos en la respuesta a esta pregunta tan específica.
Hay tres puntos de entrada.
- Estadísticas Si usted es un experto en estadística y le encantaría usar su conocimiento estadístico para ayudarlo a tomar mejores decisiones, entonces este es su punto de entrada. Pero tienes que entrenar en las otras dos áreas.
- Programacion Los datos deben recopilarse, limpiarse y alimentarse mediante programación en los modelos desarrollados para el análisis estadístico, los resultados deben visualizarse para ayudar a la toma de decisiones. Todo esto necesita habilidad de programación. Este será el punto de entrada si usted es un programador as o experto en informática. Pero necesitas entrenar en las otras dos dimensiones.
- Experiencia en negocios / otros dominios . Si es un experto en un dominio comercial determinado (por ejemplo, pruebas manuales), conocerá la naturaleza de la toma de decisiones, qué datos se requieren para tomar decisiones, qué datos ya existen y de qué forma, qué datos adicionales se requieren, dónde los datos son y cómo se pueden adquirir. Pero necesitas entrenar en las otras dos áreas.
Entonces, lo siguiente podría ser una buena estrategia operativa para usted.
- ¿Por qué las personas que se especializan en informática y se convierten en científicos de datos están tan poco capacitadas en análisis, estadísticas y aprendizaje automático?
- ¿Cuál es la mejor academia para científicos de datos en Pune?
- Tengo 45 años, no tengo un título técnico, pero he tomado algunas clases de informática. Comenzaría con una pizarra en blanco, pero estoy dispuesto a volver a la escuela. ¿Hay trabajos de nivel de entrada para alguien como yo? ¿Soy demasiado viejo para convertirme en científico de datos?
- ¿Cuál es el rango de salario de un científico de datos o ingeniero de software en Vietnam?
- ¿Por qué es importante la comunicación para los científicos de datos?
- Paso 1: inscríbase en cualquier curso introductorio en línea a su propio ritmo sobre ciencia de datos y explore
- ¿Te gusta este campo? ¿Es realmente interesante para ti? ¿Te hace pensar y encender tu imaginación?
- ¿Cuánto sabes ya? ¿Cuánto necesitas saber para ingresar a un nivel profesional?
- ¿Tienes tiempo y dinero para invertir en este aprendizaje? ¿Tiene la paciencia que requiere para aprender a través de algunas cosas técnicas complicadas? ¿Estás preparado para eso?
- Paso 2: si tiene claro que está listo para el juego de aprendizaje y que su pasión puede desencadenarse, le sugiero que comience un curso serio fuera de línea / en línea que le brinde habilidades en otras dos áreas en las que no es un experto. En su caso específico, supongo que tiene cierta habilidad de programación y cierta experiencia en el dominio. Puedes explorar,
- ¿Cómo se puede utilizar el modelado estadístico para automatizar los procesos de prueba manuales y cómo se puede implementar un sistema de detección y eliminación de defectos de seis sigma basado en el modelado estadístico?
- ¿Qué lenguajes de programación, como Python, R, etc., pueden ayudarlo a explotar el conocimiento de dominio que tiene en las pruebas manuales?
- Paso 3: Mientras está a mitad del curso, comience a visualizar, idear y diseñar un proyecto que pueda mostrar su nivel de habilidad en las tres áreas mencionadas anteriormente. Este proyecto debe
- Establezca su experiencia de dominio y el conocimiento que tiene en las pruebas manuales.
- Permita que el asesor sepa que tiene un conocimiento decente del modelado estadístico y que puede resolver problemas relacionados con el dominio a través del modelado estadístico.
- Demuestre que tiene cierto grado de profesionalismo al escribir código y que puede usar la programación de manera efectiva para recopilar, procesar y visualizar datos relacionados con su dominio.
- Paso 4: Muestra tu proyecto y red con personas afines. Con un poco de inteligencia y manteniendo los ojos y los oídos abiertos a las oportunidades, debe aterrizar en un espacio donde pueda desarrollar aún más su carrera.