Como sabrás, a diferencia de otros campos educativos, Data Science es una habilidad muy dinámica y práctica. El conocimiento teórico sobre Data Science casi no tiene sentido . Teniendo en cuenta este hecho, la única persona que es practicante puede (y debe) enseñarle Data Analytics. Por esta razón fundamental, las instituciones académicas no pueden hacer justicia a la oportunidad de la educación en ciencia de datos, ya que los profesores en estas instituciones no son profesionales.
Cualquier persona que esté buscando contratar a un profesional de Data Analyst le gustaría saber cuántas habilidades prácticas tiene frente a probar su conocimiento teórico.
Aprender ciencia de datos a través de cursos de certificación es asequible y ofrece un mejor ROI
- Si todos mis estudiantes por debajo del promedio alcanzaron el promedio de la clase, ¿cuál será el aumento porcentual en el promedio de la clase?
- ¿Cómo cambiará el mercado laboral de la ciencia de datos en los próximos diez años?
- ¿Qué es una tubería de análisis de datos?
- ¿Cuál es la mejor manera de entender los términos "precisión" y "recordar"?
- ¿Conoces una herramienta que te permita dibujar flujos ponderados en un mapa desde un conjunto de datos?
Después de pasar de 5 a 20 lacs en EM, muchos de los estudiantes no consiguen trabajo. Pero puede aprender fácilmente el análisis de datos prácticamente gastando 50–60K, lo que le brinda un mejor ROI.
Me gustaría compartir Cursos de ciencia de datos diseñados por Digital Vidya donde puede aprender ciencia de datos en función de su nivel de conocimiento y habilidades.
- Si no es un programador y desea comenzar su carrera en análisis de datos, puede optar por el Curso de análisis de datos con Excel o SAS.
- Si es programador, desarrollador o estudiante de ciencias de la computación, puede comenzar su carrera en análisis de datos utilizando Python / R.
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Espero que esto ayude. Avíseme si puedo brindarle más ayuda.
