Cómo sugerir que comience mi carrera como científico de datos, además de inscribirme en un curso de posgrado a tiempo completo

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 .

En Dygitech proporcionamos un Diploma de Postgrado en Ciencia de Datos y Aplicaciones Industriales

Los estudiantes ejecutarán las siguientes actividades bajo la supervisión de expertos en el dominio:

  • Extracción de datos de múltiples fuentes internas y externas.
  • Limpiar y censurar a fondo los datos para descartar información irrelevante
  • Explorar y examinar datos desde una variedad de ángulos para determinar debilidades, tendencias y / u oportunidades ocultas.
  • Empleando sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para usos posteriores.
  • Diseño de soluciones basadas en datos para los desafíos más apremiantes.
  • Inventar nuevos algoritmos para resolver problemas y crear nuevas herramientas para automatizar obras
  • Recomendar cambios rentables en los procedimientos y estrategias existentes.
  • Comunicar predicciones y hallazgos a la gerencia y departamentos asociados a través de visualizaciones e informes efectivos
  • Realizar investigaciones y enmarcar problemas y soluciones industriales abiertos

Los estudiantes también podrán comprender los roles y responsabilidades del analista de negocios, arquitecto de datos, ingeniero de datos, analista cuantitativo, estadístico de negocios y analista actuarial.

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