¿Qué se requiere para ser un científico de datos en India?

Los científicos expertos en datos que pueden trabajar en herramientas como SAS, R y Python son reclutados instantáneamente por las principales compañías como Flipkart, GOOGLE, IBM, Cognizant, HCL, Dell, GE Capital, IBM y más.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos implica el uso de métodos automatizados para analizar cantidades masivas de datos y extraer conocimiento de ellos.

Hay 3 ciencias importantes que son de Data Science.

1. Ciencias de la Computación
2. Estadística matemática
3. Aplicaciones

¿Por qué ciencia de datos?

1. Conocer la inteligencia de negocios y analistas de negocios.
2. Para comprender los problemas comerciales.
3. Comprender las estadísticas descriptivas del análisis de datos.
4. Para sobresalir trabajando en Tableau.
5. Para iniciarse en R y explorar datos en R.
6. Comprender a crear árboles de decisión.
7. Comprender la recopilación de datos y la minería de datos.
8. Para tener una idea previa sobre las funciones de bucle y las herramientas de depuración.
9. Aprender a ejecutar pruebas no paramétricas.

¿Qué roles de ciencia de datos existen?

• Analista de Inteligencia de Negocios
• Ingeniero de minería de datos
• Arquitecto de datos
• Científico de datos
• Científico de datos sénior

Mercado de trabajo

• El trabajo más sexy del siglo XXI. Data Scientist es el trabajo más sexy del siglo XXI por la universidad de Harvard
• 3,400 ofertas de trabajo únicas para científicos de datos cada mes.
• Más de 3,000,000 de científicos expertos en datos requeridos para fines de 2018.
• los salarios van desde $ 60,000 y más.
• GlassDoor lo ubicó en el primer lugar para trabajos populares

Salarios de ciencia de datos (informe de PayScale)

DESCARGAR INFORME COMPLETO

¿Qué habilidades necesito?

Debes ser experto en el seguimiento para poder sumergirte en este campo.

• Estadística y probabilidad
• Algoritmos
• Lenguajes de programación (Java, Scala, SQL, R, Python)
• Minería de datos
• Aprendizaje automático

¿Interesado en saber más?

¿Planeando aprender? haga clic aquí

Profundicemos en DATA SCIENCE asistiendo a nuestras sesiones #MasterTheFuture sobre DATA SCIENCE y su trayectoria profesional.

Lea mi otro artículo que se volvió viral en LinkedIn relacionado con cómo iniciar la carrera de ciencia de datos aquí

Aspirantes que desean desarrollar una carrera en ciencia de datos, esta es la maravillosa oportunidad de tener una gráfica futura brillante asistiendo a Free Data Science Online & Classroom Workshop.

Público objetivo

• Profesionales de TI,
• Analistas de datos,
• Analistas de negocios,
• Gerentes Funcionales,
• Graduados,
• Postgraduados
• Además, cualquier persona interesada en Data Science es libre de asistir a nuestro taller.

NOTA: Realizamos talleres en línea sobre ciencia de datos cada fin de semana y también talleres en el aula en Hyderabad, India.

Taller sobre la visión principal de la ciencia de datos

El Taller de Ciencia de Datos llevará a los participantes a través del conocimiento conceptual y la base aplicada de la asignatura. Los aspirantes adquirirán un conocimiento claro

• ¿Qué es la ciencia de datos? ¿Qué hace Data Scientist?
• Técnicas de ciencia de datos, modelos, métodos y mejores prácticas.
• R para ciencia de datos y aprendizaje automático
• Teoría del aprendizaje automático y tipos de aprendizaje y modelos.
• Altas sesiones interactivas con experiencia en la industria
• Diferencia entre análisis de datos y ciencia de datos
• Ciencia de datos en la vida diaria
• Sesiones de orientación profesional individual con profesores experimentados.

Únase a las sesiones del taller gratuito de ciencia de datos para hacer una carrera en análisis.

Contacto: Llame / Whatsapp +91 8019479419 para cualquier consulta.

Regístrate aquí

Según mi conocimiento, es mejor saber sobre el papel del científico de datos de industrias particulares / diferentes de la web. Los roles pueden variar de uno a uno y el rol en sí mismo informa sobre las habilidades requeridas que debe presentar el candidato.

En general, algo que se necesita para los científicos de datos es saber

Ciencia de datos : es un campo interdisciplinario sobre procesos y sistemas para extraer conocimiento o ideas de los datos en varias formas, ya sea estructuradas o no estructuradas o semiestructuradas .

El contenido a continuación informa sobre los requisitos

Científico de datos: es un título de trabajo para un empleado, que se destaca en el análisis de datos , particularmente grandes cantidades de datos, para ayudar a una empresa a obtener una ventaja competitiva .

• Un científico de datos posee una combinación de habilidades analíticas , de aprendizaje automático , minería de datos y estadística, así como experiencia con algoritmos y codificación .

Scripting – Python / R

Modelado estadístico, aprendizaje automático

visualización en tableau / d3 / R

estos son imprescindibles

Para ser un Científico de Datos, antes que nada debes mirar tu formación académica. Necesitas una formación en Matemáticas y estadística. Además, debe ser bueno en razonamiento lógico, aptitud y habilidades de comunicación. Además, ser imaginativo y curioso para aprender más es la cualidad básica de los científicos de datos. Puede tomar cursos de certificación en línea sobre ciencia de datos, aprendizaje automático, programación y codificación, etc. y obtener la certificación. Coursera y edX son útiles para tales cursos. Pero tenga en cuenta que tomar estos cursos no garantiza ninguna colocación, aunque es posible que lo contraten, pero es solo una posibilidad.

Otra mejor opción es tomar un curso de Diploma PG y tener un título certificado de una institución reconocida. Hay bastantes en la lista.

Estas son algunas de sus opciones si desea inscribirse en un curso de ciencia de datos:

• Manipal ProLearn
• AnalytixLabs
• Edureka
• Upgrad
• IMS Pro School
• INSOFE
• Simplilearn

Puede optar por el programa residencial de 11 meses ofrecido por Manipal ProLearn. Se brindan oportunidades de pasantía junto con asistencia de colocación para completar con éxito el curso. Alumni de Manipal ProLearn se coloca con grandes nombres como Deloitte, IBM, Fractal Analytics y Gramener a través de ubicaciones en el campus.