ser un científico es un trabajo orgulloso, ya que es un campo amplio y depende totalmente de ti, en qué tipo de científico quieres convertirte.
Los 10 principales roles como científico:
- Cómo comenzar mi carrera como científico de datos desde un gerente de TI (implementación de ERP)
- ¿Quiénes son los principales cazatalentos que trabajan con quants y científicos de datos?
- ¿Qué oportunidades de carrera en ciencia de datos y aprendizaje automático hay en Redfin?
- ¿Cómo se pasa de una carrera de ingeniero de software a científico de datos?
- ¿Cuáles son las opciones de carrera en el campo del análisis de datos y el científico de datos?
- Científicos ambientales
- Hidrólogo
- Geocientíficos
- Científicos médicos
- Bioquímicos y biofísicos.
- Científicos atmosféricos
- Científicos de materiales
- físicos
- Astrónomos
- científicos biológicos
Si tienes el potencial de estudiar ciencias en un nivel completamente diferente y avanzado, ¡esta carrera debe ser para ti! Pero, ¿qué pasa con aquellos que simplemente no están interesados en ingresar a la carrera de ciencias pero aún así quieren una etiqueta científica en su carrera?
Sí, hay un campo más, con más crecimiento y más ‘atractivo’ , estoy hablando de Data Scientist
Es un campo completamente diferente con una etiqueta de ‘El trabajo más sexy del siglo XXI’
Si eres un geek informático, tienes un hambre interminable de aprender algo nuevo, este trabajo es simplemente un “gran ajuste” para ti. No hay duda, ya que la industria de la ciencia de datos es la tercera industria de más rápido crecimiento en la India , ya que es una profesión bastante nueva, pero extremadamente beneficiosa para las empresas. Es una posición comúnmente más deseable por los Data Geeks. La ciencia de datos , también conocida como ciencia impulsada por datos , es un campo interdisciplinario sobre métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimiento o percepciones de los datos en diversas formas, ya sea estructuradas o no estructuradas. Hay una larga lista de habilidades e intereses necesarios para seguir una carrera en ciencias de datos.
- El individuo debe ser un estudioso de las ciencias de la computación .
- Un buen interés en las matemáticas y las estadísticas es significativo.
- Flexibilidad en la codificación en diferentes lenguajes de programación como Python y R. El aprendizaje automático y la estructuración de algoritmos también son cruciales.
- Trabajando en diferentes programas innovadores de visualización de datos, como Tableau, para transformar los datos en visualizaciones visualmente atractivas e interactivas llamadas paneles de instrumentos.
- Todas estas operaciones anteriores tratan el análisis predictivo de datos.
Hablemos de la estimación salarial:
