¿Cuál debería ser el punto de partida para convertirse en un científico de datos y conseguir un trabajo adecuado para ello?

Elegir una carrera adecuada y tener éxito en ella es una gran pregunta en el creciente mercado analítico actual, una de esas nuevas tendencias es la ciencia de datos.

La ciencia de datos implica una combinación de ciencias de la computación, matemáticas y observador de tendencias, su trabajo es descifrar grandes datos y hacer un análisis más profundo para impulsar la compañía con éxito.

La industria de nicho está en su apogeo y está pensando en desarrollar una Carrera en Ciencia de Datos, este es el momento adecuado para aprovecharla.

¿La educación que necesitas?

No podrá aprovechar una oportunidad hasta y, a menos que tenga conocimiento al respecto, para desarrollar una carrera en habilidades de ciencia de datos que necesite aprender.

  • Matemáticas Aplicadas.
  • Programación y comunicación.
  • Capacidad para probar hipótesis.
  • Lenguajes que incluyen Python, Hadoop, SQL, R, SPSS y tableau.

Además de las habilidades mencionadas anteriormente, debe tener un título en:

  • Matemáticas / ciencia / investigación operativa / economía o en tecnología de la información.

Para ganar más en el campo de la ciencia de datos, puede optar por Ph.D. en un campo similar o puede obtener un curso en línea sobre ciencia de datos para construir más conocimiento.

Si es ingeniero de software, le resultará fácil activar la ciencia de datos, ya que la mayor parte del trabajo implica la programación y el análisis.

¿Dónde puedes postular?

Con un estimado de 190,000 escasez de científicos de datos solo en EE. UU., Muestra que elegir Carrera en Ciencia de Datos es uno de los derechos profesionales más lucrativos ahora .

Los campos que puede elegir son:

Arquitecto de datos:

Trabajan en estrecha colaboración con un usuario, desarrollador y diseñador de sistemas al crear un plan para que puedan integrar, mantener, centralizar y proteger las fuentes de datos.

Analista de inteligencia empresarial:

El trabajo del analista de inteligencia empresarial es analizar los datos y aclarar dónde se encuentra la empresa, también ayudan a descubrir las tendencias del mercado y del negocio.

Ingeniero de minería de datos:

El ingeniero de minería de datos también analiza los datos y crea un algoritmo para construir un análisis de datos adicional en el futuro.

Científico de datos:

Ayudan a traducir el caso de negocio en una agenda analítica al comprender los datos, desarrollar hipótesis y explorar patrones estadísticos para medir el impacto del mismo en los negocios.

También hacen un análisis para referencias futuras y explican qué datos afectarán a la compañía en el futuro y también para encontrar la solución para impulsar una compañía más.

Científico de datos sénior:

El científico de datos senior analiza más a fondo las necesidades futuras del negocio. Su tarea es resolver un problema empresarial altamente complejo de manera eficiente. Aunque tienen mucha más experiencia, sus habilidades ayudan a una empresa a impulsarlo aún más con nuevos estándares.

Ingeniero de datos:

El ingeniero de datos confía principalmente en tecnologías de software y tiene experiencia para manejar gran cantidad de datos de manera eficiente. Se centran más en la codificación, la implementación del formulario de solicitud científico de datos y en la limpieza del conjunto de datos.

Prácticamente cuando uno toma datos del científico de datos y los implementa en código, él / ella está desempeñando un papel de ingeniero de datos.

Salario:

Hablando del salario, uno que sigue su carrera en ciencia de datos, el científico de datos con el salario más bajo puede ganar 60,000 $ y más, y puede imaginarse una vez que estabilice una Carrera en Ciencia de Datos .

Hola,

Nos alegra que esté planeando seguir el camino de la ciencia de datos.

Para hacer una carrera exitosa en Data Science, necesita habilidades básicas como:

1. Comprender las estadísticas

2. Programación estadística, y

3. Conocimiento profundo de las herramientas de análisis.

En Imarticus, ayudamos a aspirantes como usted a actualizarse y comenzar una carrera en Data Science.

Ofrecemos los cursos de Data Science Prodegree en colaboración con Genpact como socio de conocimiento. Este programa lo ayuda a comprender en profundidad el análisis de datos y las estadísticas, junto con las perspectivas comerciales y las prácticas de vanguardia utilizando herramientas líderes como SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau. A través de varios proyectos y estudios de casos, impartimos habilidades integrales del papel en nuestros estudiantes.

Además de esto, el programa también proporciona asistencia de colocación del 100% para guiar y ayudar a navegar por una amplia gama de opciones profesionales y prepararlo para el trabajo desde el día 1. Haga clic aquí para obtener más información sobre este curso.

Para saber más sobre nuestros programas, visite nuestro sitio web.

Espero que esto te ayude en tu proceso de toma de decisiones.

Todo lo mejor..:)

El punto de partida es dominar las matemáticas de pregrado y las estadísticas de posgrado y la teoría de la probabilidad. Sin estos, no serás competente en tu trabajo. La mayoría de los empleadores requieren al menos una maestría, preferiblemente un doctorado. También deberá dominar la codificación y la gestión de datos, así como los algoritmos de aprendizaje automático (consulte aquí, por ejemplo, documentos que se espera que lea en el trabajo: https://www.slideshare.net/Colle

También soy un aspirante a científico de datos. He empezado este blog. Puedes seguir mi aprendizaje en Data Scientist en 100 días. Aquí puede obtener recursos y una lista de verificación para comenzar

Disfrutar

El punto de partida para convertirse en un científico de datos debe estar en su Tesis de Maestría. Su tesis debe basarse en un desafío de ciencia de datos duro. Un argumento fuerte basado en modelos estadísticos sería esencial.

Si pasa a un doctorado, entonces se debe considerar un enfoque de ciencias de datos.

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