Soy administrador de sistemas con 3 años de experiencia laboral con Infosys en India y estoy planeando un cambio de carrera a ciencia / análisis de datos. ¿Es un movimiento correcto?

Sí, es un movimiento correcto … Todo lo que necesita es un poco de experiencia de las principales herramientas y tecnología utilizadas en Data Science.

Analista de negocios / Ciencia de datos / Científico de decisiones, etc. son palabras que describen una nueva oportunidad de trabajo en la era actual. No es de extrañar que se llame el trabajo más sexy del siglo XXI.
El mundo ahora se ha convertido en un espacio de trabajo digital. Tenemos datos a nuestro alrededor y una persona que puede usar estos datos para proporcionar una mejor información se llama analista de ciencia de datos / negocios. Este perfil se ha sugerido como el perfil más popular durante las próximas 5-6 décadas.
Con la llegada de Internet de las cosas (IOT), este dominio tendrá un gran salto.
El trabajo de ciencia de datos es claramente un ganador aquí.
Las principales herramientas y tecnología en este campo son: R, SAS, SQL Python, Hadoop, Hive, Tableau, etc.
Ahora, para ayudar a los nuevos ingenieros de la India y de todo el mundo, le presentamos los 3 mejores libros que se encuentran actualmente en uno de los 3 más vendidos de la categoría.
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Deberías poder hacer la sección de cuantificación GRE. Luego también aprenda inferencia estadística y análisis, y aprendizaje. También debe aprender los lenguajes de programación R, Python y SQL. La experiencia en análisis de datos y mucha gente es buena. Es posible que desee ver el análisis de negocios o las carreras de científicos de datos. Debe limitar su enfoque en la educación y el conjunto de habilidades. El primero está más cerca del analista comercial anterior, y el segundo está más cerca del analista estadístico y desarrollador de software. No es exacto pero está bien para tu primer vistazo.

Es una pregunta muy subjetiva, pero según lo que he entendido, hay muchas personas que desean pasar a Big Data y análisis. Pero también hay oportunidades en inteligencia artificial que algunos pasan por alto. Como crear bots o servicios utilizando API cognitivas como IBM Watson. O trabajando en la nube. Hay una gran demanda de desarrolladores en la nube y, sin embargo, es difícil de encontrar. Luego está el aprendizaje profundo de blockchain y la automatización de procesos robóticos e incluso IOT. Entonces, si me pregunta que sí, el análisis de big data es la tecnología de tendencias actual, pero a juzgar por el ciclo de bombo, debe decidir si desea seguir el bombo o ir al análisis de big data. Nuevamente, en Big Data hay muchas áreas a las que puede apuntar, como ingeniería de datos y administración, luego está el desarrollador de Big Data, desarrolladores de aprendizaje automático, científico de datos e incluso experto en minería de texto. Para todos, hay toneladas de videos en YouTube, revisa y luego decide cuál te gusta y luego conviértete en un experto.

¿Ya tienes 27?

A los 27 años, tienes ~ 33 años (tal vez +) de vida profesional por delante. Si te inspiraste y manejaste lo suficiente como para ser un científico de datos, entonces es un buen movimiento.

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Encuentre algunos datos que conozca y utilícelos para resolver un problema real, por simple que sea. Si esto resulta divertido e interesante, continúa. Luego, elabora un plan de estudio.