Cómo convertirse en un científico de datos con una licenciatura en CS

Debe leer las descripciones de trabajo, realizar una encuesta de trabajo, leer el mercado y recopilar información relevante sobre ciencia de datos. También ayuda a participar en académicos relacionados con la ciencia de datos, en sus demandas centrales y habilidades establecidas en el mercado. Es posible que vea esto a muchos años por delante, lo que significa que necesita ver los programas académicos actuales, las demandas laborales, las posiciones públicas de las empresas en científicos de datos, especialidades relacionadas y profesionales en empresas aliadas a un científico de datos.

En un sentido personal, prepara la educación, las experiencias y las habilidades básicas necesarias para lograr la aplicación actual para un científico de datos. Y también prevé las expectativas del mercado, las crecientes necesidades de las empresas de científicos de datos, el panorama educativo para capacitar a la próxima generación de científicos de datos y la forma en que atiende a su equipo, empleados y personas en su empresa. Es una mayor responsabilidad entender la ciencia de datos como un campo, pero tomar esta posición le otorga una mayor influencia, responsabilidad y contexto.

En tecnología, para cuando las universidades se pongan al día, es hora de seguir adelante. Entonces, sí, puede convertirse en un científico de datos, utilizando su BSc. en CS. Probablemente terminará haciendo lo que antes llamaba a la ciencia de datos: análisis: recopilar datos para que otros tomen decisiones (y obtengan todo el crédito).

O puedes desaparecer en una de las madrigueras de conejos de ciencia de datos. El principal de ellos es el aprendizaje profundo, donde las computadoras han capacitado a los humanos con mentalidad universitaria para pensar que están haciendo algo especial (realmente solo alimentan su ego), mientras que hacer cosas que las computadoras pronto podrán hacer como rutina. Hay una gran cantidad de estos agujeros en cosas como vehículos autónomos, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural.

Sin embargo, mi elección sería comenzar a trabajar con las máquinas, no en contra de ellas. La generación 3 será cuando realmente superen a las personas, pero hay mucho trabajo para llegar allí. Además de mucho sobre la interfaz máquina-humano, convirtiendo el pensamiento lanoso humano en un verdadero resumen de la máquina y también traduciendo la respuesta de la máquina al pensamiento de estilo humano al final.

Eso le devuelve la pregunta: ¿desea apuntar al tipo de ciencia de datos popular hace una o dos décadas, lo que las universidades dicen que es vanguardista ahora, o lo que marcará la mayor diferencia en las próximas dos décadas? Conformarse con un salario, o alimentar su mente inquisitiva y construir para el futuro. Tu elección.

¿Tienes un título?

La mejor situación, especialmente si es matemática y está relacionada con el dominio específico en el que desea centrarse (finanzas, economía, marketing). Un título en ciencias como física también es una muy buena opción. La matemática en sí misma es probablemente algo que podrías aprovechar. ¿Conoces hojas de cálculo? ¿Lenguajes de manipulación de datos como SQL? Aprenda un Python y / o R. Existen clases y tutoriales gratuitos o casi gratuitos si tiene conexiones a Internet. Finalmente, aprenda a aprovechar su red ya que a nadie realmente le importa lo bueno que es, lo bueno que PIENSAN que es, lo disponible que está y su valor NETO para ellos.

BS

A2A. Primero agotaría los MOOC antes de ingresar a la maestría.

Le sugiero que busque en Coursera, EdX y Udacity programas de ciencia de datos, y después de completar algunos de ellos si desea un título de maestría, le recomiendo Georgia Tech Online Master of Science in Analytics debido a su precio.

Debido a que el panorama de la ciencia de datos cambia constantemente, le recomiendo que se ponga en contacto conmigo si tiene alguna pregunta adicional.

Nota para mis lectores: Georgia Tech MS in Analytics es nuevo y más barato que UIUC MSC-DS, por lo que ahora lo recomiendo.

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