Como científico de datos, le diré lo que puede aprender para convertirse en un científico de datos. Para aprender, no necesariamente tiene que hacer un curso.
Pero, antes de esto, aquí hay un pequeño consejo.
Como científico de datos, he hablado con varios aspirantes a científicos de datos. Lo que he encontrado es que muchos estudiantes de primer año están motivados por factores como: es el trabajo más sexy del siglo . Entonces paga bien. Además, la designación se siente sustancial en comparación con los ingenieros de software.
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No negaré que se siente bien ser uno de los profesionales más buscados en la industria. Sin embargo, no debe decidir completamente ser un científico de datos basado en esto. Data Science es un campo interdisciplinario.
- Necesitas amar la codificación,
- Los números y patrones deben te intriga y no te pone ansioso.
- Los algoritmos deberían alegrarte, en lugar de adormecerte.
Pregúntese, y si las respuestas a todas las preguntas anteriores son ‘SÍ’. Puedo decir que vas a hacer una gran carrera en ciencia de datos.
¿Qué necesitas aprender para convertirte en un científico de datos?
Se requiere un científico de datos para realizar la siguiente tarea:
- Extraer y limpiar datos (usando R / Python )
- Analiza datos usando estadísticas
- Presentar datos usando herramientas como Tableau
- Cree modelos predictivos utilizando algoritmos de aprendizaje automático
Dependiendo de su experiencia y sus habilidades, se le puede solicitar que realice una o todas las tareas anteriores. Además, por supuesto, su salario varía según las responsabilidades que se le asignen. Si está haciendo todas las tareas anteriores, obviamente se le paga más. Pero, tenga muchas esperanzas, como principiante se le requiere principalmente extraer datos, limpiarlos y analizarlos. Mientras aprendes gradualmente otras cosas.
Necesitas aprender-
- R / Python
- Estadísticas básicas
- Algoritmos como Regresión lineal, Regresión logística, etc.
Además de estos, si aprende a usar herramientas como Rapid Miner, Tableau, etc. , conseguir un trabajo es más fácil.
Una vez que haya aprendido las habilidades, lo siguiente que le recomendaría que haga es trabajar en proyectos y construir su cartera. La razón por la que le pido que haga esto es porque: las empresas dudan en permitir el acceso a sus datos a los nuevos. Eso
Puede usar plataformas como Kaggle para trabajar en proyectos. Si es posible, te recomendaría hacer una pasantía.
Aquí hay una respuesta que escribí recientemente sobre dónde puedes encontrar pasantías en ciencia de datos. Pero antes de comenzar a buscar pasantías, asegúrese de tener las habilidades anteriores.
En general, le recomendaría que siga este enfoque simple:
- Aprende R, Python, estadísticas
- Trabaja en algunos proyectos y realiza prácticas.
- Ser contratado como científico de datos
Como todavía no has comenzado, te recomendaría que uses edwisor. Esta plataforma sigue un modelo de aprendizaje basado en proyectos donde puedes aprender R, Python, Estadísticas y aprendizaje automático, mientras trabajas en proyectos. ¡Así que pruébalo!
Además, edwisor ayuda a los aspirantes a científicos de datos a ser contratados en empresas basadas en productos.
Nota: Conseguir un trabajo como científico de datos no es difícil. Solo necesita las habilidades adecuadas y el enfoque estructurado para conseguir un trabajo. Sígalo y tendrá un trabajo antes de lo que piensa.
¡La mejor de las suertes!
