¿Sabía que se proyecta que el mercado mundial de ciencia de datos tendrá un valor de $ 320 mil millones para el año 2020?
Según lo previsto por McKinsey, habrá una escasez de más de 1,8 lakh de científicos de datos en los EE. UU. Para 2018, dada la tasa de crecimiento explosivo del sector.
Las grandes compañías como Amazon, Ebay, Google, Facebook y LinkedIn son tantas compañías de ciencia de datos como lideran algunos de los dominios más específicos.
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Cuando compra un producto en un mercado en línea, ¿se ha preguntado cómo se realiza y procesa su pedido entre millones de usuarios?
¿No le hace preguntarse cómo los bancos usan chat-bots para resolver las consultas de los clientes en función del historial de transacciones, o las instituciones de gestión de cartera implementan análisis de sentimientos y algoritmos para generar consistentemente retornos atractivos para los clientes.
En esta era de las ciencias de datos, todo esto y más se puede lograr sin esfuerzo. Bueno, todo gracias a la cantidad de ciencias que hace posible que las cosas sucedan en este mundo basado en datos.
Mañana queda solo un día
Según el informe de Analytics India 2017, los grandes datos y las ciencias de la información serán los próximos sectores en alza. Los ingresos de análisis están fijados en $ 2 mil millones en el año fiscal 2017, mientras que los fondos iniciales han cruzado $ 700 millones solo en los últimos dos años y medio. Las 600 empresas de análisis que existen en la India emplean solo 90,000 profesionales de análisis en la actualidad.
Data Science lo hace grande en industrias como la banca, servicios financieros y seguros, comercio electrónico, telecomunicaciones, transporte y procesamiento de datos masivos para aprovechar su verdadero potencial comercial.
Pero, ¿por qué la ciencia de datos está en demanda pero los profesionales de los científicos de datos se quedan cortos en tales dominios?
Muchas de las grandes compañías gigantes han admitido el hecho de que no han podido aprovechar sus beneficios debido a la escasez de profesionales calificados en tales dominios, pero los profesionales con habilidades de datos obtendrán enormes salarios.
Pero la necesidad de la hora es holística y aborda las inquietudes y comprende el requisito de mejorar en este aspecto.
Entonces, ¿cuáles son los inconvenientes?
- Falta de gradación en el sector educativo, la mayoría de las universidades carecen de los estándares de la industria.
- La mayoría de las universidades no enseñan las tecnologías que demandan las industrias de TI.
- Falta de cursos de grado avanzado.
- Falta de enfoque en módulos relacionados con inteligencia artificial, análisis, Internet de las cosas, aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
- Falta de conocimiento práctico.
Esta podría ser la preocupación de todos los estudiantes en todos los campos y no hay nada que pueda hacer al respecto, a menos que no tome una iniciativa hoy y avance para una mejor carrera.
El sistema puede tomar un proceso más largo para corregir las cosas en el sistema educativo, pero no puede esperar a que las cosas sucedan por sí mismas. Así que le sugiero que dé un paso adelante y tome una decisión hoy.
Entonces, ¿qué puedes hacer hoy para ingresar a Data Science como carrera?
Obtenga una carrera rápida en Data Science siguiendo este proceso de tres pasos:
- Adquiera las habilidades en el perfil orientado al trabajo (Data Science o Big Data) de los expertos en la industria.
- Trabaje en proyectos y obtenga experiencia práctica y comience a construir su cartera.
- Sea contratado en el puesto de trabajo de sus sueños en una empresa basada en productos.
Esto es lo que puedo sugerir para usted, que sea una ventaja si no ha comenzado a pensar en ello. Puede buscar programas y recursos que lo ayudarán a aprender estas tecnologías y dónde puede comenzar a actualizar usted mismo. Y si está pensando en hacer de la ciencia de los datos su carrera profesional, le sugiero que primero aprenda estas habilidades: R, Python, Machine Learning, Data Mining, etc. y elija una empresa / empresa basada en productos para comenzar su carrera. .
El inicio basado en productos le brinda más oportunidades para ayudarlo a mejorar sus habilidades, y siempre existe la posibilidad de obtener una tasa de crecimiento 2 veces mayor en un lapso de 2 años.
El salario de un nuevo científico de datos en India es superior a 6LPA.
¿Dónde puedo adquirir estas habilidades?
Desde la perspectiva de la industria, asegúrese de elegir la plataforma correcta para comenzar, los reclutadores son bastante exigentes con los candidatos que eligen. Principalmente buscan candidatos con habilidades técnicas en lugar de solo conocimiento de la teoría.
A continuación hay algunos recursos desde donde puede comenzar a adquirir estas habilidades:
- Udacity, Udemy y Edureka ofrece buenas habilidades de aprendizaje y sesiones en vivo. También ofrecen programas de nanogrado, pero recuerde que su enfoque es conseguir un trabajo. Y lo que principalmente obtienes aquí es certificaciones y no una garantía de trabajo.
- edWisor ofrece vías paso a paso con un modelo basado en proyectos para obtener experiencia práctica. El candidato no solo se capacita sino que también es contratado en una empresa / empresa basada en productos. Hay más de 100 empresas que están contratando candidatos expertos en edwisor para un puesto de trabajo a tiempo completo.
Aprenda la trayectoria profesional y obtenga las habilidades de un científico de datos aquí.
PD: La necesidad del científico de datos sigue creciendo, pero faltan las habilidades. ¡Elige y sé uno de ellos!
¡Todo lo mejor!
