¿Alguien puede ser un científico de datos tomando clases en línea?

En mi opinión, la respuesta es ‘depende’.

Trabajo para Dataquest, donde tenemos cursos interactivos que enseñan ciencia de datos en línea (piense en Codecademy para ciencia de datos, pero mucho más avanzado).

Si su expectativa es que con cualquier curso en línea (incluido el nuestro) podrá ‘tomar la clase’ y luego ‘ser un científico de datos’, me temo que se sentirá decepcionado.

Data Science es un campo bastante complejo: regularmente se le presentan datos en un formato único o inusual, y a partir de eso debe limpiar y volver a trabajar los datos en una forma con la que pueda trabajar, y luego realizar análisis, visualización, creación predicciones o los tres!

Debido a esto, necesitarás practicar mucho. En Dataquest usamos nuestros proyectos guiados para ayudar con esto. Le presentan los flujos de trabajo de la ciencia de datos de la vida real y le brindan problemas menos estructurados para resolver.

Aún así, si desea tener éxito, debe crear proyectos propios: encontrar conjuntos de datos interesantes y usarlos para realizar análisis, contar historias y hacer predicciones.

Un subproducto útil de hacer esto es que comenzarás a cree un portafolio de ciencia de datos que pueda mostrar a los empleadores para ayudarlo a conseguir un trabajo.

Los cursos en línea pueden enseñarle las habilidades fundamentales que necesita (incluso si algunas son mejores que otras), pero dependerá de usted tomar esas bases y convertirse en un científico de datos.

Espero que esto ayude, ¡por favor deje un comentario si tiene alguna pregunta!

¡Buena suerte!

Hola,

Sí, puedes ser un científico de datos tomando clases en línea. La siguiente explicación lo ayudará a comprender qué es realmente la ciencia de datos y cuáles son las herramientas que necesitará aprender. Espero que esto te ayudará.

Aprender ciencia de datos puede ser intimidante. Especialmente cuando estás comenzando tu viaje. ¿Qué herramienta aprender – R o Python? ¿En qué técnicas enfocarse? ¿Cuántas estadísticas hay que aprender? ¿Necesito aprender codificación? Estas son algunas de las muchas preguntas que debe responder como parte de su viaje.

Por eso pensé que crearía esta guía, que podría ayudar a las personas que comienzan en Analytics o Data Science. La idea era crear una guía simple, no muy larga, que pueda establecer su camino para aprender ciencia de datos. Esta guía establecería un marco que puede ayudarlo a aprender ciencia de datos a través de este período difícil e intimidante.

Si bien la esfera de la ciencia de datos está creciendo a un ritmo exponencial, muchas personas todavía se rascan la cabeza preguntándose qué hace exactamente un científico de datos o cómo pueden convertirse en uno.

Para empezar, la gran mayoría de los científicos de datos tienen una maestría, y muchos también tienen un doctorado.

La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que gira en torno a la lectura y el procesamiento de datos, extrayendo el conocimiento de esos datos y siendo capaz de analizar y explicar la información de manera integral.

Los científicos de datos necesitan cerebros analíticos y matemáticos para analizar datos. También necesitan habilidades técnicas en informática, desarrollo integral y codificación. Un científico de datos también debería sentirse cómodo con bases de datos como MySQL y Oracle.

Según Glassdoor , el salario promedio de un científico de datos con menos de cinco años de experiencia en 2016 fue de $ 92,000.

Más de la mitad de los científicos de datos trabajan como investigadores, pero hay otros roles disponibles como desarrolladores o en la gestión empresarial.

Una vez que tenga las habilidades requeridas, es fácil pensar que los científicos de datos simplemente analizan los datos, pero ¿qué significa eso exactamente? ¿Cómo sería tu trabajo diario?

Algunas de sus responsabilidades pueden incluir realizar investigaciones, extraer grandes volúmenes de datos y limpiar esos datos para excluir información irrelevante o inutilizable.

Las habilidades de programación de computadoras entran en juego cuando está construyendo nuevos sistemas y algoritmos para resolver problemas de datos.

Una de las habilidades más suaves que necesitará, una que a menudo se olvida, son las habilidades de comunicación. Parte de su trabajo diario será presentar y comunicar de manera efectiva los datos que ha analizado.

Con la mayoría de los científicos de datos trabajando en el sector de la tecnología, puede ser fácil para los candidatos potenciales descuidar estas habilidades blandas, pero son esenciales para la ciencia de datos. Los datos que analiza son tan buenos como lo bien que se presentan y se comunican. Sin las habilidades necesarias, le resultará difícil progresar en este campo.

Tendencias de carrera del científico de datos

Las personas interesadas en seguir una carrera en esta línea de trabajo deben estar preparadas para llegar lejos en términos de su educación. Si observamos el grupo actual de especialistas en datos, veremos que casi la mitad de ellos tienen un doctorado del 48%. Otro 44% ha obtenido su maestría, mientras que solo el 8% tiene una licenciatura. Está claro que una sólida formación académica ayudará inmensamente tanto a obtener el conocimiento requerido para esta carrera como a impresionar a los guardianes importantes en varias compañías.

Responsabilidades comunes

Hay muchos problemas que aún no se han resuelto con datos que posiblemente proporcionen una respuesta clara de una vez por todas. En este campo, a menudo se confía en los profesionales para realizar investigaciones sobre preguntas abiertas de la industria y la organización. También pueden extraer grandes volúmenes de datos de varias fuentes, lo cual es una tarea no trivial. Luego deben limpiar y eliminar información irrelevante para que sus colecciones sean utilizables.

Una vez que todo ha sido preparado, los científicos comienzan su análisis para verificar las debilidades, tendencias y oportunidades. Las pistas están todas en sus manos. Simplemente tienen que buscar los marcadores y hacer conexiones inteligentes. Aquellos que están en desarrollo pueden crear algoritmos que resolverán problemas y construirán nuevas herramientas de automatización. Después de haber compilado todos sus hallazgos, deben comunicar efectivamente los resultados a los miembros no técnicos de la gerencia.

Sueldo esperado

Los científicos de datos están bien compensados ​​por sus habilidades técnicas. Sus ganancias promedio dependerán de sus años de experiencia en el campo. Los trabajadores de nivel de entrada con menos de 5 años en su haber pueden ganar alrededor de $ 92,000 al año. Con casi una década en análisis de datos, una persona puede llevarse a casa $ 109,000 por año. Los científicos experimentados con casi dos décadas en esta carrera obtienen alrededor de $ 121,000. Los pioneros más respetados ganan $ 145,000 al año o más. Se encontró que el salario promedio fue de $ 116,840 en 2016.

Posibilidades de carrera

Hay varias industrias con alta demanda de científicos de datos. No debería sorprendernos que el mayor empleador sea el sector tecnológico con aproximadamente el 41%. Le sigue el 13% que trabaja en marketing, el 11% en entornos corporativos, el 9% en consultoría, el 7% en atención médica y el 6% en servicios financieros. El resto se encuentra disperso en el gobierno, la academia, el comercio minorista y los juegos.

Roles de trabajo

En el lugar de trabajo elegido, a menudo asumen más de una función laboral. Alrededor del 55,9% actúa como investigador de su empresa, extrayendo los datos para obtener información valiosa. Otra tarea común es la gestión empresarial, con un 40,2% que dice que trabaja en esta capacidad. Su empleador les pide a muchos que usen sus habilidades como desarrolladores y creativos en 36.5% y 36.3%.

Imarticus Learning es un instituto galardonado que ofrece cursos de certificación para varias herramientas de análisis de big data como R, SAS, Python, Big Data y Hadoop.

Si desea sobresalir en una carrera en análisis de datos, puede considerar cualquiera de nuestros cursos de análisis de big data.

Brindamos asistencia profesional al 100% para estos programas, que incluye la creación de currículums, preparación extensa de entrevistas, etc.

Los cursos de Imarticus Learning son los siguientes :

Programa de posgrado en análisis de datos : este programa lo ayuda a comprender los conceptos fundamentales y el aprendizaje práctico de herramientas analíticas líderes, como SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau, así como análisis funcionales en muchos dominios.

Data Science Prodegree : este programa se creó conjuntamente con Genpact como el ‘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 que utilizan SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau.

Para obtener más información sobre los cursos, visite el sitio web de Imarticus ( https://imarticus.org/?id=Websit …).

¡Espero que esto te ayude en tu proceso de toma de decisiones!

Hay una variedad de cursos en línea para Data Science. Estos cursos en su mayoría ofrecen clases dirigidas por un instructor, conferencias de video pregrabadas, apoyo en línea para profesores. Sin embargo, siempre recomendaría ir con el aprendizaje inmersivo, que le proporcionaría una verdadera experiencia combinada. El aprendizaje inmersivo es una gran cosa en el aprendizaje corporativo. El aprendizaje inmersivo es una última tendencia en los institutos corporativos de aprendizaje y capacitación. En pocas palabras, se trata de trabajo real, problemas reales, datos reales, escenarios reales del lugar de trabajo y experiencia real en el terreno.

En GreyAtom ponemos énfasis en el aprendizaje inmersivo que en realidad significaría:

• Replicando posibles escenarios de trabajo
• Aprendizaje interactivo
• Enseñar habilidades o técnicas particulares
• aprender = hacer trabajo real
• Aprendizaje practico
• Trabajando en equipo, aprendiendo del instructor
• Menos basado en el aula
• Más proyecto / estudio de caso basado
• Manejo de problemas reales, datos reales, escenarios reales, flujo de trabajo real
• Herramientas que reflejan la industria, herramientas y estructuras alineadas a la industria.
• Imitando una situación o escenario que enfrentan la industria / empresas
• O llevar a cabo proyectos basados ​​en escenarios de trabajo reales
• Juego de roles y realización de una tarea como se hace en el lugar de trabajo
• Capacitación para la industria antes de ser contratado.
• Buscando alternativas para la gestión tradicional de proyectos / escenarios / problemas
• Fases cortas de trabajo, reevaluación frecuente, adaptación de planes.
• Scrum sprints: evaluación colaborativa, agradable y rápida, entrega de productos en ciclos cortos, retroalimentación rápida, mejora continua
• Scrum sprints: creación de lugares de trabajo alegres y sostenibles
• Los sprints ágiles mejoran la comunicación, el trabajo en equipo y la velocidad.

En la escuela GreyAtom , queremos alinear la educación con la realidad. GreyAtom se enfoca en crear ingenieros de ciencia de datos de Full Stack y le brinda todas las herramientas, técnicas y conceptos básicos necesarios para lograr un impacto. En solo 16 semanas, aplicará la resolución de problemas y el pensamiento creativo a conjuntos de datos del mundo real, ganando experiencia en toda la pila de ciencia de datos.

Tendrá un historial de contribuciones de código abierto y ayudará a la comunidad más amplia de ingeniería de software (a través de Github, StackOverflow, un blog o similar).

Puede consultar el plan de estudios haciendo clic en este enlace http://www.greyatom.com/course-d …

Los datos realmente impulsan todo lo que hacemos. Si le apasiona la ciencia de datos y desea redefinir su carrera, visítenos en GreyAtom – Aprendizaje inmersivo Creemos en “Datos reales – Industria real – Socios de reclutamiento reales – Aulas de oficina reales”

Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y Data Science es mi pasión.

Data Scientist es considerado como “El trabajo más sexy del siglo XXI”

Los científicos de datos son responsables del análisis de datos con el objetivo de descubrir ideas que a su vez pueden proporcionar una ventaja competitiva o abordar un problema empresarial urgente. Su función es analizar datos desde diferentes ángulos, determinar qué significa y luego recomendar formas de aplicar esos datos. Emplean sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar los datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos. También son responsables de comunicar las predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y TI a través de visualizaciones e informes efectivos.

Me alegra mucho saber que está interesado en Data Science y que ya comenzó a hacerlo. Ahora, ser un Científico de Datos no es pan comido, requiere muchas habilidades y prácticas involucradas en el dominio. Para eso se requiere ser entrenado adecuadamente por un experto en la industria con la experiencia adecuada. Debe estar familiarizado y tener experiencia en Estadística, Programación R, Modelado predictivo, Algoritmos de aprendizaje automático y Minería de texto.

Aparte de eso, le sugiero que haga muchos proyectos y tareas para tener éxito y practicar lo que ha aprendido a lo largo de todo el proceso, y que alguien de la industria lo valide.

Además, otro problema que surge es al momento de la contratación porque, aparte de la ubicación en el campus, es raro que las empresas que contratan a Data Scientist contraten de manera más reciente y busquen candidatos con experiencia.

edWisor es una de esas plataformas que proporciona una combinación de capacitación en vivo y en línea de Data Scientist de profesionales con experiencia en la industria.

¡Todo lo mejor!

Gracias.

No creo que pueda llegar allí simplemente tomando clases en línea, pero sí creo que las clases en línea pueden llevarlo bastante lejos en el camino de convertirse en un científico de datos.

Considere la siguiente infografía: Learn Data Science – Infographic.

• DataCamp: Learn R, Python & Data Science Online puede ayudarlo a obtener la base que necesita en estadísticas, aprendizaje automático y matemáticas, aprender a codificar y familiarizarse con el flujo de trabajo de ciencia de datos.
• Khan Academy y Coursera | Cursos en línea de las mejores universidades. Únase gratis y los libros de texto OpenIntro también son excelentes para adquirir conocimientos sobre estadísticas, aprendizaje automático y matemáticas.
• Como alternativa para aprender a codificar o si desea subir de nivel a big data, puede seguir cursos en edX.
• Para comprender las bases de datos, puede ir a MongoDB University o DataStax.

A partir de entonces, será más difícil llegar allí simplemente tomando clases en línea, ya que necesitarás adquirir experiencia práctica.

Verá que hay opciones en línea que pueden ayudarlo a obtener esa experiencia práctica, como Your Home for Data Science (Kaggle) o DrivenData.

Estos no son cursos, pero también hay cursos que pueden ayudarlo a hacer esta transición, por ejemplo, en Cursos gratuitos de ciencia y análisis de datos | DataCamp.

Si tomo la pregunta literalmente, tengo que responder “no”. Ser un científico de datos implica ser contratado para realizar un trabajo técnico especializado. El proceso de ser contratado implica diferentes grados de conocimiento, habilidad y experiencia.

Tomar cursos en línea permite la adquisición parcial de habilidades. Por ejemplo, no he visto un curso con conjuntos de datos realmente complejos. Si los cursos en línea complementan sus conocimientos, habilidades y experiencia, entonces sí, puede convertirse en un científico de datos, pero los cursos por sí solos son solo parte del rompecabezas.

Solo una clase, probablemente no.

Si tomó muchos cursos en línea en la secuencia adecuada, hizo todas las tareas e hizo un proyecto final, entonces sí. Eso sería el equivalente a hacer una maestría por su cuenta a través de los MOOC.

O podrías asistir a K2 Data Science. Somos un campamento de ciencia de datos en línea para profesionales que trabajan. Tenemos un programa a su propio ritmo. Nuestro plan de estudios principal está diseñado por científicos de datos de alto nivel y usted recibe asesoramiento de científicos de datos con experiencia en la industria todos los días del viaje.

No, el científico de datos no es solo un término o etiqueta para obtener un trabajo bien remunerado. Requiere años de experiencia, conocimiento, comprensión, interés y trabajo duro.

Por lo tanto, nadie puede ser un científico de datos simplemente tomando uno o dos cursos en línea.

Gracias.

No, pero te dará lo básico. Una vez que haya terminado con el curso, debe investigar más y trabajar en proyectos.

Data Science no es un tema tan pequeño que se puede aprender tomando algunas clases en línea. Es un campo vasto y lleva bastante tiempo dominarlo. Tomar esas clases en línea puede verse bien en su currículum y puede darle una pequeña ventaja sobre otras, pero es muy poco probable que obtenga un trabajo de Data Science a tiempo completo. Sin embargo, puede obtener algunas ofertas de pasantías para principiantes.

La experiencia en el campo de la ciencia de datos es esencial. Los títulos y certificaciones apropiados generalmente complementan la experiencia. Sobre todo, uno debe tener un profundo deseo e interés por hacer una carrera en Data Science. Es porque sin un interés en este campo, no durará mucho.

Una de las mejores opciones es inscribirse en el curso de Diploma de Posgrado. La duración habitual es de unos 11 meses, pero es una gran inversión. Las instituciones o academias que ofrecen los cursos de posgrado también le brindan asistencia de colocación.

Puede considerar Upgrad, Udemy o Manipal ProLearn para inscribirse en sus cursos de PG.

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